单层感知器实现逻辑‘与’功能_第1页
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文档简介

1、单层感知器实现逻辑与功能.感知器实现逻辑与功能的学习算法单层感知器，即只有一层处理单元的感知器感知器结构如下图所示：分界线的方程（）可以为：输入为x：、x2，输出为。当x1和x2均为时，为,否则为。设阈值e,训练速率系数n，初始设置加权为w（o）0.058，W（0）0.065。由于只有一个输出，得加权修正公式为：2w（n+1）=w（n）+耳，kxkii,kTkyk第步：5加入,S1=WX1-211+wx100.05，22则。由于，60故第二步：加入S2）WX211,wx20-0.015，则222=2。由于,则6-故第三步：加入，S3）WX311,wx30-0.008，则223=2。由于,则6，

2、故第四步：加入=（1,S2）WX411,wx40-0.033，贝ij224=2。由于,贝临，故第五步:加入=-0，.则0。由于，6，故第六步:加入（01,，）S=-0.，则0。由于，6，故第七步:加入（10,，）S=-0.，则0。由于，6，故第八步:加入（1,，）S=0.，0则3。由于，6，故所以：.用实现与逻辑的程序迭代次数误差的收敛曲线迭代次数权值的变化过程迭代次数权值的变化过程样本分布及分界线与运算的结果运算结果是与运算的结果生成的图表如图2，图3所示：误差的收敛曲线21011.21.41.61.822.22.42.62.83迭代次数权值W1的变化过程TOC o 1-5 h z0.80.41111111111W0.3-021111111111.21.41.61.822.22.42.62.83迭代次数图2误差的收敛曲线和迭代次数11111111W0.6-_C,IIIIIIIIII0.411.21.41.61.822.22.42.62.83迭代次数权值W2的变化过程样本分布及分界线3总.结和讨论：1.单层感知器的结构与功能都比较简单，所以在解决实际问题时很少被采用，但在神经网络中具有重要的意义，是研究其他网络的基础，而且较易学习和理解，适合与作为学习神经网络的起点。2单.层感知器的局限性：仅对线性可分问题具有分类能力，不能解决异或问题。

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