感知准则函数确定程序的设计

资 源 简 介

感知准则函数确定程序的设计

详 情 说 明

感知准则函数是模式识别中用于线性分类的重要工具。基于错误驱动的思想，该算法通过迭代调整权重向量来寻找最优分类边界。

实验原理的核心在于利用梯度下降法最小化准则函数。当样本被错误分类时，权重向量会根据误分类样本进行调整，调整方向为准则函数梯度的反方向。经典的感知准则函数定义为所有被错误分类样本与权重向量点积之和的负数。

在Matlab实现中需要重点关注三个关键环节：首先是初始化权重向量和学习率参数；其次是设计分类决策规则，通常使用符号函数判断样本类别；最后实现权重更新机制，当发现误分类样本时，按照梯度下降方向调整权重。

程序的收敛性取决于样本线性可分性，对于线性可分样本集，算法保证在有限步迭代内收敛。实践中常加入最大迭代次数限制来防止无限循环。该程序设计可扩展应用于二维/高维特征空间，是理解更复杂神经网络算法的基础模型。