【正文】 同時，本次作業(yè)還存在一些不足和缺陷，懇請老師的指正。第一，強化了自身對知識點的掌握，進一步加強了對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這門學(xué)科的認(rèn)識；第二，鍛煉了自身的創(chuàng)新思維，培養(yǎng)了對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的興趣；第三，增進了小組成員的合作意識。針對以上不足之處，希望能夠?qū)Τ绦蜃鲞M一步的完善，進一步提高該 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)的圖像識別能力?？偟膩碚f，該程序所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在被訓(xùn)練的圖像受到不同程度的污染時，能較好地完成其圖像還原。該程序的創(chuàng)新點在于采用對圖像的分辨率進行調(diào)整和對灰度值進行二值化的方法進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練和還原，顯著提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運行速度。,)。 % 將原圖像與差異矩陣相作用 imagesc(im2,39。)。% RGB 轉(zhuǎn)換為單灰度% 圖像格式轉(zhuǎn)換% 計算恢復(fù)圖像與原圖像的差異im2 = imresize(im2, size(im1), 39。 endim2 = fixImage(im1,N)。 % 查早與恢復(fù)圖像的 2范數(shù)最接近的原圖像下標(biāo) im1 = imread((vmin_idx,:))。v(i) = norm(double(im2),2)。 % 讀取分辨率N = str2num(N)。string39。 % 讀圖if length( size(im1) ) == 3 im1 = rgb2gray(im1)。 % 讀取所存儲圖像的數(shù)目 v = ones(1,Npattern) * 65535。 % 查早恢復(fù)后的圖像所對應(yīng)的原圖, 格式轉(zhuǎn)換后顯示 v0 = norm(double(im),2)。 networkResult = reshape(networkResult,N,N)。)。 mat = im2col(mat,[N,N],39。 end% 利用 Hopfield 權(quán)值矩陣恢復(fù)圖像 mat = repmat(im,N,N)。)。,39。基于 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)的圖像識別% 圖像格式轉(zhuǎn)換% 讀取權(quán)值矩陣if isempty(W) % 判斷權(quán)值矩陣是否為空, 若為空, 則報錯. msgbox(39。im = fixImage(im,N)。)。 % 讀圖 N = get(,39。首先，讀取圖像并進行格式轉(zhuǎn)換；然后，讀取權(quán)值矩陣，并判斷是否為空，若為空，則報錯并返回；之后，將當(dāng)前圖像的矩陣與權(quán)值矩陣相作用，得到恢復(fù)圖像的矩陣；接著，計算恢復(fù)圖像矩陣的 2范數(shù)，并與各已存儲圖像的 2范數(shù)對比，找出差異最小的原圖像并讀出；最后，計算格式轉(zhuǎn)換后的原圖像與恢復(fù)圖像的差異點，添加到原圖像，在繪圖區(qū)顯示。,num2str(percent))。 set(,39。)。) to determine range of slider percent = get(hObject,39。) and get(hObject,39。) returns position of slider % get(hObject,39。% Executes on slider movement. function noiseAmount_Callback(hObject, eventdata, handles) % 噪聲強度滑塊處理. % hObject handle to noiseAmount (see GCBO) % eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Hints: get(hObject,39。)。 % 重新繪圖 colormap(39。Parent39。 % 隨機生成添加噪點下標(biāo)im(ind) = ~im(ind)。 % 利用噪聲強度計算圖像每行所添加的噪點數(shù) N = max(N,1)。 )。 % 讀圖noisePercent = get( , 39。首先，分別讀取當(dāng)前繪圖區(qū)的圖像和噪聲強度；然后，將噪聲強度換算為圖像每行所需添加的噪點數(shù)；之后，隨機生成噪點下標(biāo)，為圖像添加噪點；最后，在繪圖區(qū)中重新繪圖，即顯示添加噪點后的圖像。 % Update handles structure guidata(hObject, handles)。Parent39。manual39。XTickMode39。XTick39。YTick39。,h)。 % 讀圖imagesc(im,39。 = h。position39。normalized39。units39。 else % 若是第一幅圖像x = xStart+(offset)*xStep。Parent39。 (n+1) = h。position39。normalized39。units39。 endx = xStart+(n+offset)*xStep。position39。)。,39。 set(h,39。 if Npattern 0% 計算新圖像在 Learned Pattern 欄中的繪圖位置% 若非第一幅圖像 for n=1 : Npattern x = xStart+(n+offset1)*xStep。 offset = max(offset,0)。 xStep = xLength/10。 width = 。 xEnd = 。 = W。 f = find(mod(ind,N+1)==1)。 W = ( kron(imavg,imavg))/(N^2)/avg/(1avg)。avg = mean(im(:))。 im = fixImage(im,N)。)。 N = get(,39。 returnend = cat(1, , )。error39。t supported!39。more then 10 paterns isn39。% Executes on button press in train. function train_Callback(hObject, eventdata, handles) % 訓(xùn)練 Hopfield NN. % hObject handle to train (see GCBO)% eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) Npattern = length()。 訓(xùn)練Hopfield網(wǎng)絡(luò) 基于 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)的圖像識別當(dāng)“Train Network”按鈕按下后，當(dāng)前繪圖區(qū)的圖像會用來對 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，從而實現(xiàn) Hopfield 網(wǎng)絡(luò)對圖像的記憶存儲。)。colormap(39。Parent39。end = fName。)。,39。39。 % 進入目錄% 讀取圖像% 若為 RGB 圖像, 則轉(zhuǎn)換為單灰度圖像% 讀取當(dāng)前圖像的尺寸if rows ~= cols% 判斷圖像是否為方形, 若否, 則報錯并返回 msgbox(39。 if length( size(im) ) == 3 im = rgb2gray(im)。 % 關(guān)閉分辨率調(diào)整editbox cd(dirName)。off39。enable39。)。*.jpg。*.bmp。首先，彈出文件瀏覽窗口，用戶指定圖像文件并打開后，圖像就會以矩陣的形式讀入；然后，若圖像為 RGB，則將其轉(zhuǎn)換為單灰度；之后，判斷該圖像是否為方形（長與寬是否相等），若否則報錯返回，載入圖像失?。蝗魣D像合法，則該圖像的文件名被保存，且該圖像在繪圖區(qū)顯示。 % 圖像二值化至 [1, 1] im = (im )。)。 基于 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)的圖像識別% 圖像矩陣元素轉(zhuǎn)換為 double 型, 便于后續(xù)運算% 取最小元素% 取最大元素% 元素灰度級歸一化 im = imresize(im,[N N],39。 M = max(im(:))。 end 14 im = double(im)。首先，若圖像是 RGB，則轉(zhuǎn)換為單灰度；然后，將圖像的灰度級進行歸一化；接著，根據(jù)分辨率對圖像進行縮放；最后，將縮放后的圖像二值化。!! Warning !!39。It is strongly reended NOT to work with networks with more then 32^2 neurons!39。,num)。 % 將字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)字% 若輸入為空, 則默認(rèn)為(32) set(hObject,39。if isempty(n) num = 39。)。% Executes on editbox content change in Pixels. function imageSize_Callback(hObject, eventdata, handles) % 分辨率輸入處理% hObject handle to imageSize (see GCBO) % eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) num = get(hObject,39。 分辨率處理 當(dāng)分辨率更改時，分辨率處理函數(shù)會對輸入的合法性進行判斷。)。,39。基于 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)的圖像識別% 權(quán)值矩陣清零 set(,39。 = []。