线性神经网络 2-3-5 单层感知器应用--模式分类.ppt

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1、例例 2-3-5M单层感知器应用模式分类1单层感知器应用模式分类1 绘图函数绘图函数 绘感知器输入输出向量：plotpv(p,d)；p、d：输入、输出向量 在感知器向量图上，绘分类线：plotpc(w,b)；w、b：权值、阈值2构建感知器函数构建感知器函数3 net=newp()4 由输入样本的最大、最小值构建感知器3学习函数学习函数 net=train()2单层感知器应用模式分类二维平面模式分类之一：m235a.m三维平面模式分类 :m235b.m二维平面模式分类之二:m235c.m3单层感知器应用二维平面模式分类之一m235a.m执行结果感知器输入向量感知器输入向量4单层感知器应用二维平面

2、模式分类之一m235a.m执行结果学习（训练）过程学习（训练）过程收收敛敛5单层感知器应用二维平面模式分类之一m235a.m执行结果分类线正确地分了类分类线正确地分了类6单层感知器应用二维平面模式分类之一m235a.m执行结果Command Window:w=-2.1000 -0.5000b=0d=1 1 0 0y=1 1 0 07单层感知器应用三维空间模式分类m235b.m执行结果感知器输入向量感知器输入向量8单层感知器应用三维空间模式分类m235b.m执行结果学习（训练）过程学习（训练）过程收收敛敛9单层感知器应用三维空间模式分类m235b.m执行结果分类面10单层感知器应用三维空间模式分

3、类m235b.m执行结果Command Window:w=1 -1 1b=-1d=0 1 0 0 1 1 0 1y=0 1 0 0 1 1 0 1 11单层感知器应用二维平面模式分类之二m235c.m执行结果四类输入向量四类输入向量12单层感知器应用二维平面模式分类之二m235c.m执行结果学习（训练）过程学习（训练）过程收收敛敛13两条分类线正确分类两条分类线正确分类单层感知器应用二维平面模式分类之二m235c.m执行结果14单层感知器应用二维平面模式分类之二m235c.m执行结果Command Window:w=3.0000 0 -0.5000 -1.2000b=0 -1d=1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1y=1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 115单层感知器应用模式分类思考与练习程序 m235a.m m235b.m m235c.m执行结果，是否正确的完成了分类？原因？16结束17