clear all;

close all;

clc;

%生成两组已标记数据

randn('seed',);

mu1=[  ];

S1=[0.3  ;

     0.35 ;

      0.4];

P1=mvnrnd(mu1,S1,);

mu2=[  ];

S2=[1.2  ;

     1.85 ;

      1.9];

P2=mvnrnd(mu2,S2,);

P = [P1;P2]';

%设置标记

T1 = zeros(,);

T2 = ones(,);

T = [T1;T2]';

net=newp([ ; ; ],);      %生成感知器，net是返回参数

net.trainParam.epochs=;       %设置训练次数最大是10

net=train(net,P,T);             %利用训练集对感知器进行训练

plotpv(P,T);                    %画出数据

plotpc(net.iw{},net.b{})      %画出分类线

%生成测试数据

mu2=[  ];

S2=[1.2  ;

     1.85 ;

      1.9];

Q=mvnrnd(mu2,S2,)';

Y=sim(net,Q) ;                  %Y是利用感知器net对Q进行分类的结果

figure;

plotpv(Q,Y);                    %画出输入的结果表示的点

plotpc(net.iw{},net.b{})      %画出分类线