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《使用MATLAB编写单层感知器》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、采用感知器学习规则，训练步骤如下：Step1:对各权值w0j(0),w2j(0),…,wnj(0),j=1,2,…,m(m为计算层的节点数)赋予较小的非零随机数，设置p=1；Step2:输入样本对{Xp，dp}，其中Xp=(-1,x1p,x2p,…,xnp),dp=(d1p,d2p,…,dnp)为期望的输出向量（教师信号），上标p表示样本对的模式序号，设样本总数为P，则p=1,2,…,P；Step3:计算各节点的实际输出p()sgn(T()p),1,2,...,jjot=WtXj=mStep4:调整各节点对应的权值，(1)()[pp()]pjjjjW
2、t+=Wt+hd-otXη为学习率，用于控制调整速度，η值太大会影响训练的稳定性，太小则使训练的12(,,...,...,)Tjm输出层O=oooo输入层12(,,...,,...,)jmW=WWWW012(,,,...,,...,)TinX=xxxxx单层感知器模型1......jmooo1jmWWW012......inxxxxx2收敛速度变慢，一般取0<η≤1；Step5:p=p+1,如果p≤P,返回到Step2，否则转到Step6；Step6:如果感知器对所有样本的实际输出与期望输出相等，则停止;否则设置p=1，返回Step2。四、实验步骤：
3、1.用单层感知器实现“与”运算“与”运算真值表：x1x2y000010100111得到输入样本和对应的期望输出：X1=[-1,0,0]d1=0X2=[-1,0,1]d2=0X3=[-1,1,0]d3=0X4=[-1,1,1]d4=1(1)打开Matlab双击桌面，打开Matlab主程序(2)建立新文件通过菜单选择FileàNewàM-File或者点击左上角建立一个新文件(3)编程*提示，在Matlab主窗口输入help+空格+命令，可以看到关于该命令使用方法即作用的的具体说明流程：Step1：functionmain()%建立函数，可用其他名字clo
4、seall%关闭所有figurerand('state',sum(100*clock))%随机数种子用时钟进行初始化Step2：设置样本数量P，对输入样本和期望输出赋值设置感知器参数（输入样本维数，输出维数，最大训练次数，学习率%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3％关于赋值的例程(黑色字体为程序，蓝色字体为Matlab运行结果)：a=1;%单值赋值(注意：A与a是两个不同变量)A=2;%分号：只运算不显示逗号或者结尾没有符号：即运算又显示M=[1,2;3,4];%矩阵赋值>>M=[1,2;3,4];>>M,M=1234>>M(1,
5、:)％矩阵的第一行ans=12>>M(:,1)％矩阵的第一列ans=13>>M(:,1)=[00];％可单独操作一列一行或者一个元素（如M(1,1)=0;）>>MM=0204>>Err=[];％Err初始为空Err=[Err1];％加入新的元素Err=[Err2];％再次加入Err=[Err4];％向量的元素可以以这种方式不断增加ErrErr=124%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Step3：感知器训练权值初始化设置阈值合并阈值与权值得到扩展权值从1到最大迭代次数，不断迭代计算每次均依次输入样本1－4，由op-dp得到误差，计算
6、新的权向量使用单极点二值变换函数10()00xfxxì³=í<î记录下每次调整后的权值每次迭代计算后，计算并记录总误差，如果总误差为0，则停止迭代%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%％关于循环和矩阵运算和其他一些涉及到运算的例程：>>M=[];fori=1:5M=[M;[i,i.^2]];4endMM=112439416525>>M.*M％点乘ans=114169811625625625>>M'%“'”为转置运算ans=123451491625>>M*M'%叉乘，ans=2612203062042721101242901562402
7、07215627242030110240420650>>a=1:5;fori=1:5iifa(i)==3,break,end％如果a(i)=3则跳出循环endi=1i=2i=3>>x=0.1;ifx>=0f=1;5elsef=0;endf,f=1>>x=0.1;f=(x>=0)%逻辑运算f=1>>x=-0.1;f=(x>=0)f=0>>rand(1,5)％产生一个一行5列的随机数矩阵ans=0.15760.97060.95720.48540.8003>>sum([1,2,3])%求和运算ans=6>>abs(-5)%绝对值运算ans=5%%%%%%%
8、%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Step4：显示结果画出收敛曲线，即每次迭代后的总误差画出权值的变化
