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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enblatt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({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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