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神经网络算法
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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