先說容易理解的vec2ind吧，從命令名字上可以看出是「向量變索引」，
假設乙個3*6的稀疏矩陣t(1,:)=[0 1 0 0 1 0];t(2,:)=[1 0 1 1 0 0];t(3,:)=[0 0 0 0 0 1],
通過vec2ind(t)將會得到什麼？
因為通過矩陣知道t是6列的，
t =
0 1
0 0
1 0
1 0
1 1
0 0
0 0
0 0
0 1
vec2ind(t)得到的是1行6列的向量，該向量對應的元素分別是t中第1列到第6列中數字"1"對應的行號，因例子中的t矩陣，在第一列中第2行對應的是"1",則vec2ind(t)的第乙個元素是2，同理，t中第二列中「1」在第1行，則vec2ind(t)的第二個元素是"1"，依次類推，t中第3列至第6列中「1」對應行數分別是「2","2","1","3"。
因此，vec2ind(t)=[2 1 2 2 1 3];
ind2vec則反過來理解即可，如乙個索引適量a=[1 3 2 2 2 1 2 1]，求ind2vec？
從a可以看出a是1行8列的（如果實在不知道，就用size(a)檢視），從a中元素最大值"3"可以看出，索引對應的向量是3行的，還不理解？那就用最基本的方法，因a中元素對應的是行號，設b=ind2vec(a)，意味著b(1,1),b(3,2),b(2,3),b(2,4), b(2,5), b(1,6),b(2,7),b(1,8)對應的值是"1"，其餘元素均為"0"
即 1 0 0 0 0 1 0 1
b=ind2vec(a)=
0 0 1 1 1 0 1 0
0 1 0 0 0 0 0 0
神經網路中：
a = sim(net,p)
後執行的結果是：a =
(10,1)
1 %表示輸入第1個測試樣本資料，10號神經元獲勝（我用的是hextop建立的竟爭層）
(10,2)
1 %表示輸入第2個測試樣本資料，10號神經元獲勝
(9,3)
1 %表示輸入第3個測試樣本資料，9號神經元獲勝
(8,4)
1 %表示輸入第4個測試樣本資料，8號神經元獲勝
(8,5)
1 。。。。。。
(29,6)
1(40,7)
1(50,8)
1(60,9)
1(60,10)
1用ac = vec2ind(a)
後可得：
ac =
columns 1 through 10
10 10
9 8
8 29
40 50
60 60
這樣可以更清晰地看出來從第乙個樣本到最後乙個樣本，分別是那個神經元獲勝。
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