内星网络中的相似度是由偏差b来控制,由设计 者在训练前选定,典型的相似度值为b=-0.95, 这意味着输入矢量与权矢量之间的夹角小于 18°48。若选b=0.9时,则其夹角扩大为 25°48 层具有s个神经元的内星,可以用相似的方式进行训 练,权值修正公式为: △wg=lr·(pj-wy) MATLAB神经网络工具箱中内星学习规则的执行是用函 数 learnis. m来完成上述权矢量的修正过程: dW=learnis(W, P,A,Ir); W=WIdW;内星网络中的相似度是由偏差b来控制，由设计 者在训练前选定，典型的相似度值为b＝-0.95， 这意味着输入矢量与权矢量之间的夹角小于 18°48’。若选b＝-0.9时，则其夹角扩大为 25°48’。 一层具有s个神经元的内星，可以用相似的方式进行训 练，权值修正公式为： MATLAB神经网络工具箱中内星学习规则的执行是用函 数learnis.m来完成上述权矢量的修正过程： dW＝1earnis(W，P，A，lr)； W=W十dW；