% N=3; % camada inicial
% n=20; % camada oculta
% m=1; % camada de saida
% y=0;
% V=randn(n,N);%Pesos Iniciais das Entradas
% Vo=randn(n,1);%Vias da Camada Oculta
% W=randn(n,m);%Pesos Iniciais da Camada de Saidas
% Wo=randn(m,1);%Vias da Camada de Saida
% save pesos V Vo W Wo ee


% function vm = controlneural(sp,pv)
% global Wold Woold Vold Voold yold
% alpha=0.001;%Fator de Apredizagem
% % N=2; % camada inicial
% % n=10; % camada oculta
% % m=1; % camada de saida
% % y=0;
% % V=randn(n,N);%Pesos Iniciais das Entradas
% % Vo=randn(n,1);%Vias da Camada Oculta
% % W=randn(n,m);%Pesos Iniciais da Camada de Saidas
% % Wo=randn(m,1);%Vias da Camada de Saida
% % load pesos
% W = Wold;
% Wo = Woold;
% V = Vold;
% Vo = Voold;
% y = yold;
% sp = double(sp);
% pv = double(pv);
% 
% e = sp - pv; %e:Erro da Saida Desejada
% yk_1 = y;
% x = [yk_1 e]';
% %--------------------- Saida das Neuronas Ocultas -------------------------
% Zin = V*x;
% Z = tansig(Zin+Vo);
% %-------------------------- Saida da Rede ---------------------------------
% Yin = W'*Z;
% Y = logsig(Yin+Wo); %Se as Saidas são nodos
% %--------------- Atualizando os Pesos da Camada de Saida ------------------
% delta = e*dlogsig(Yin,Y); %Se as Saidas são Neuronas                 
% AW = alpha*delta*Z;
% AWo = alpha*delta;
% W = W + AW;
% Wo = Wo + AWo;
% %----------------- Atualizando os Pesos da Camada Oculta ------------------
% deltainJ = delta*W;
% deltaJ = deltainJ.*dtansig(Zin,Z);  
% AV = alpha*deltaJ*x';
% AVo = alpha*deltaJ;
% V = V + AV;                    
% Vo = Vo + AVo;
% y = 1-Y;
% vm = 100*y;
% % save pesos V Vo W Wo y
% Wold = W;
% Woold = Wo;
% Vold = V;
% Voold = Vo;
% yold = y;
% aa = Vold;
% bb = Wold;