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神经网络算法

更新时间：2019-10-03 23:25:46 大小：2M 上传用户：sun2152查看TA发布的资源 标签：神经网络 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

·感知器

感知器（perceptron）是由美国科学家F.Rosenblatt于1957年提出的，其目的是为了模拟人脑的感知和学习能力。感知器是最早提出的一种神经网络模型。它特别适合于首单的模式分类问题，如线性可分的形式。

注意：单层感知器的局限性是：仅对线性可分问题具有分类能力。

性能指标：均方误差达到最小F（w，b）=E（t-a）2>min

分类问题的MATLAB软件实现

E=1；

%修正感知器网络

while（sse（E）%sse返回误差的平方

[net，Y，E]=adapt（net，P，T）；%返回学习后的网络，Y是输出，E是误差

linehandle=plotpc（net.IW{1）.net.b{1]），linehandle）；%分界线绘制函数

drawnow；%更新分界线

end；

·BP网络（Back-Propagation Network）

目前，在人工神经网络的实际应用中，决大部分的神经网络模型是采用BP网络和它的变化形式。BP网络主要用于：

函数逼近

◆模式识别

◆分类

◆数据压缩


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