单层感知器.docx
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单层感知器
单层感知器
一、与运算
1.程序
functionmain（）
closeall
rand（'state',sum（100*clock））;
X=[-1,0,0;-1,0,1;-1,1,0;-1,1,1];D=[0,0,0,1];q=1;W=[0.1,rand（1,2）];
O=[0,0,0,0];ERROR=[];R2=[0,0,0,1];t=1;
forj=1:
100
forp=1:
4
ifW（t,:
）*X（p,:
）'>0
O（1,p）=1;
else
O（1,p）=0;
end
R2（1,p）=D（1,p）-O（1,p）
M=W（t,:
）+q*R2（1,p）*X（p,:
）
W=[W;M]
ifabs（R2（1,1））+abs（R2（1,2））+abs（R2（1,3））+abs（R2（1,4））==0,break,end
t=t+1
end
ERROR=[ERRORR2（1,1）+R2（1,2）+R2（1,3）+R2（1,4）]
ifabs（R2（1,1））+abs（R2（1,2））+abs（R2（1,3））+abs（R2（1,4））==0,break,end
end
fori=1:
3
figure
holdon
gridon
x=1:
t
y=W（x,i）
plot（x,y,'b--'）;
ylabel（'w'）
end
figure
holdon
gridon
fori=1:
4
x=X（i,2）
y=X（i,3）
plot（x,y,'*'）
end
axis（[-12-12]）
a=0:
1
b=[W（t,1）-W（t,2）*a]/W（t,3）
plot（a,b,'b--'）
figure
holdon
gridon
x=1:
j
y=ERROR（1,x）;
plot（x,y,'b--'）
end
2.训练结果
最终误差：
0
迭代次数：
8
最终权值：
2.64161.3022
最终阈值：
3.1000
误差收敛曲线
权值变化曲线
W1变化曲线
W2变化曲线
3样本分布及分界线
阈值=0.1时平均迭代次数
学习率
0.01
0.05
0.1
0.5
1
2
10
迭代次数
24.4
5.7
4.4
4.8
6.2
6.8
7.8
学习率=0.1时平均迭代次数
阈值
0.01
0.05
0.1
0.5
1
2
10
迭代次数
4.8
4.1
5.1
3.1
2.4
5.2
31.5
阈值=0.1学习率=0.1
变换函数
单极点二值函数
单极点Sigmoid 函数
迭代次数
4.8
1691.9
二或运算
1编程
functionmain（）
closeall
rand（'state',sum（100*clock））;
X=[-1,0,0;-1,0,1;-1,1,0;-1,1,1];
D=[0,1,1,1];q=0.1;
W=[0.1,rand（1,2）];
O=[0,0,0,0];
ERROR=[];R2=[0,0,0,1];
t=1;
forj=1:
1000
forp=1:
4
ifW（t,:
）*X（p,:
）'>0
O（1,p）=1;
else
O（1,p）=0;
end
R2（1,p）=D（1,p）-O（1,p）
M=W（t,:
）+q*R2（1,p）*X（p,:
）
W=[W;M]
ifabs（R2（1,1））+abs（R2（1,2））+abs（R2（1,3））+abs（R2（1,4））==0,break,end
t=t+1
end
ERROR=[ERRORabs（R2（1,1））+abs（R2（1,2））+abs（R2（1,3））+abs（R2（1,4））]
ifabs（R2（1,1））+abs（R2（1,2））+abs（R2（1,3））+abs（R2（1,4））==0,break,end
end
fori=1:
3
figure
holdon
gridon
x=1:
t
y=W（x,i）
plot（x,y,'b--'）;
ylabel（'w'）
end
figure
holdon
gridon
fori=1:
4
x=X（i,2）
y=X（i,3）
plot（x,y,'*'）
end
axis（[-12-12]）
a=0:
1
b=[W（t,1）-W（t,2）*a]/W（t,3）
plot（a,b,'b--'）
figure
holdon
gridon
x=1:
j
y=ERROR（1,x）;
plot（x,y,'b--'）
end
2.训练结果
误差收敛曲线
权值变化曲线
W1变化曲线
W2变化曲线
3样本分布及分界线
三异或
1编程
functionmain（）
closeall
rand（'state',sum（100*clock））;
X=[-1,0,0;-1,0,1;-1,1,0;-1,1,1];
D=[0,1,1,0];q=1;
W=[0.1,rand（1,2）];
O=[0,0,0,0];
ERROR=[];R2=[0,0,0,1];
t=1;
forj=1:
20
forp=1:
4
ifW（t,:
）*X（p,:
）'>0
O（1,p）=1;
else
O（1,p）=0;
end
R2（1,p）=D（1,p）-O（1,p）;
M=W（t,:
）+q*R2（1,p）*X（p,:
）;
W=[W;M];
ifabs（R2（1,1））+abs（R2（1,2））+abs（R2（1,3））+abs（R2（1,4））==4,break,end
t=t+1;
end
ERROR=[ERRORabs（R2（1,1））+abs（R2（1,2））+abs（R2（1,3））+abs（R2（1,4））];
ifabs（R2（1,1））+abs（R2（1,2））+abs（R2（1,3））+abs（R2（1,4））==4,break,end
end
j
ERROR
fori=1:
3
figure
holdon
gridon
x=1:
t;
y=W（x,i）;
plot（x,y,'b--'）;
ylabel（'w'）
end
figure
holdon
gridon
fori=1:
4
x=X（i,2）;
y=X（i,3）;
plot（x,y,'*'）
end
axis（[-12-12]）
a=0:
1;
b=[W（t,1）-W（t,2）*a]/W（t,3）;
plot（a,b,'b--'）
figure
holdon
gridon
x=1:
j;
y=ERROR（1,x）;
plot（x,y,'b--'）
end
2.训练结果
最终误差=4
误差收敛曲线
权值变化曲线
W1变化曲线
W2变化曲线
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