MATLAB实现基于感知器的逻辑门功能模拟系统

资 源 简 介

该项目采用单层感知器网络，通过MATLAB模拟二输入逻辑与（AND）及逻辑或（OR）功能的分类过程。通过动态调整权重与偏置，演示线性可分问题的解决能力，并可视化训练中决策边界的变化，适用于神经网络教学与基础分类研究。

详 情 说 明

基于感知器算法的逻辑门功能模拟系统

项目介绍

本项目利用单层感知器神经网络实现二输入逻辑与（AND）和逻辑或（OR）功能的模拟和验证。通过感知器学习算法，演示线性可分问题的分类能力，并可视化训练过程中决策边界的变化过程。项目展示了如何通过权重迭代优化，使感知器能够准确学习基本的逻辑运算功能。

功能特性

• 逻辑门模拟：实现AND和OR两种基本逻辑门的分类功能
• 动态训练可视化：实时显示权重更新轨迹与分类边界变化动画
• 参数优化：采用感知器学习算法自动调整权重和偏置参数
• 性能验证：提供测试集分类准确率评估（预期达到100%）
• 决策边界可视化：展示二维特征空间中的数据点分布与最终决策边界

使用方法

1. 运行主程序文件启动系统
2. 选择要模拟的逻辑门类型（AND或OR）
3. 观察训练过程的动态可视化展示
4. 查看最终收敛的权重向量和偏置值
5. 分析决策边界与数据点的分类结果

系统使用标准的二输入逻辑真值表作为训练数据：

• 输入向量：[0,0; 0,1; 1,0; 1,1]
• AND目标输出：[0, 0, 0, 1]
• OR目标输出：[0, 1, 1, 1]

初始参数包括随机权重向量、偏置标量和可调节的学习率（默认0.1）。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装基本的MATLAB绘图功能包

文件说明

主程序文件集成了感知器神经网络的完整实现流程，包含数据准备、参数初始化、训练迭代、结果验证和可视化展示等核心功能。具体实现了感知器学习算法的权重更新机制，决策边界的动态绘制，以及分类性能的准确率计算，能够完整展示从初始状态到最终收敛的整个训练过程。