线性神经网络 2-3-5 单层感知器应用--模式分类

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1、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、阈值构建感知器函数net=newp()由输入样本的最大、最小值构建感知器学习函数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4单层感知

2、器应用—二维平面模式分类之一m235a.m执行结果学习（训练）过程收敛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6单层感知器应用—二维平面模式分类之一m235a.m执行结果CommandWindow:w=-2.1000-0.5000b=0d=1100y=11007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）过程收敛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

3、用—三维空间模式分类m235b.m执行结果CommandWindow:w=1-11b=-1d=01001101y=0100110111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）过程收敛13两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CommandWindow:w=3.00000-0.5000-1.2000b=0-1d=111

4、0001100000000011111y=111000110000000001111115单层感知器应用—模式分类思考与练习程序m235a.mm235b.mm235c.m执行结果，是否正确的完成了分类？原因？16结束17