asfsaf

% Clasificare in 4 clase cu un perceptron cu 9 unitati de intrare
% si 4 unitati functionale

semne={[0;1;0;0;1;0;0;1;0] [0;0;0;1;1;1;0;0;0] [0;0;1;0;1;0;1;0;0] [1;0;0;0;1;0;0;0;1]};
d={[1;0;0;0] [0;1;0;0] [0;0;1;0] [0;0;0;1]};
pm2=newp([0 1;0 1;0 1; 0 1; 0 1;0 1;0 1;0 1;0 1],4);

rez2=sim(pm2,semne);
% afisarea rezultatelor
disp('Inainte de  antrenare:');
disp(rez2{1,1}); disp(rez2{1,2}); disp(rez2{1,3}); disp(rez2{1,4});

% antrenare
pm2.trainParam.epochs=1000;
pm1.trainParam.goal=0.001;
pm2a=train(pm2,semne,d);
rez2=sim(pm2a,semne);

% afisarea rezultatelor
disp('Dupa antrenare:');
disp(rez2{1,1}); disp(rez2{1,2}); disp(rez2{1,3}); disp(rez2{1,4});

% testare pentru alt exemplu
test={[0;1;1;0;1;0;0;1;0] [0;0;0;1;1;1;1;0;0] [0;0;1;1;1;0;1;0;0] [1;0;1;0;1;0;0;0;1]};
rez2=sim(pm2a,test);

% afisarea rezultatelor
disp('Rezultatul testelor:');
disp(rez2{1,1}); disp(rez2{1,2}); disp(rez2{1,3}); disp(rez2{1,4});