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?? Hopfield神經網絡算法源程序:這程序是《神經網絡模式識別及其實現》第九章<神經聯想記憶和Hopfield網絡>附的程序
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function [xn,dn] = PhaSpaRecon(s,tau,m,T)% 混沌序列的相空間重構 (phase space reconstruction)% [xn, dn, xn_cols] = PhaSpaRecon(s, tau, m)% 輸入參數:    s          混沌序列(列向量)%               tau        重構時延%               m          重構維數%               T          直接預測步數% 輸出參數:    xn         相空間中的點序列(每一列為一個點)%               dn         一步預測的目標(行向量)[rows,cols] = size(s);if (rows>cols)    len = rows;    s = s';else    len = cols;endif (nargin < 4)    T = 1;endif (nargout==1)    if (len-(m-1)*tau < 1)        disp('err: delay time or the embedding dimension is too large!')        xn = [];    else        xn = zeros(m,len-(m-1)*tau);        for i = 1:m            xn(i,:) = s(1+(i-1)*tau : len-(m-i)*tau);   % 相空間重構,每一行為一個點         end    end    elseif (nargout==2)        if (len-T-(m-1)*tau < 1)        disp('err: delay time or the embedding dimension is too large!')        xn = [];        dn = [];    else        xn = zeros(m,len-T-(m-1)*tau);        for i = 1:m            xn(i,:) = s(1+(i-1)*tau : len-T-(m-i)*tau);   % 相空間重構,每一行為一個點         end        dn = s(1+T+(m-1)*tau : end);    % 預測的目標    end    end

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