1：关于感知机的实现与应用
有四个分类向输入分别为： 
第一类：{p1=[1,1] p2=[1,2]}第二类：{p3=[2,-1],p4=[2,0]} 

第三类：{p5=[-1,2] p6=[-2,1]}第四类：{p7=[-1,-1],p8=[-2,-2]} 
P=[1 1;1 2;2 -1;2 0;-1 2;-2 1;-1 -1 ;-2 -2]' 
T=[0 0 0 0 1 1 1 1;0 0 1 1 0 0 1 1] 
PR=minmax(P) 
S=2 
net=newp(PR,2,'hardlim','learnp') 
net.iw 
net.iw{1} 
net.b 
net.b{1} 
A=sim(net,P) 
net=train(net,P,T) 
B=sim(net,P) 
T-B 
net.iw{1} 
net.b{1} 

要求 
针对本例编程实现感知机的学习过程 
显示决策边界的变化



2：应用 
每个人的姓名作为输入 
每个人的学号作为输出 
编程实现