MATLAB实现的Delta规则人工神经元训练系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了采用Delta规则的单层感知机训练系统。通过梯度下降法优化权重参数，支持自定义学习率和迭代次数，能够有效完成二分类任务的模型训练。

详 情 说 明

基于Delta规则的单个人工神经元训练系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Delta规则（Widrow-Hoff学习规则）的单层感知机模型训练系统。系统采用梯度下降法优化均方误差损失函数，能够根据输入的样本数据和目标输出，自动调整神经元的权重和偏置参数。通过设置学习率、迭代次数和收敛阈值等参数，用户可以灵活控制训练过程，并获得训练进度可视化效果。

功能特性

• Delta规则训练: 采用经典的Widrow-Hoff学习规则实现权重更新
• 梯度下降优化: 使用梯度下降算法最小化均方误差损失函数
• 灵活参数配置: 支持自定义学习率、最大迭代次数和收敛阈值
• 训练过程可视化: 动态显示损失函数变化曲线和权重更新过程
• 完整训练输出: 提供优化后的权重向量、偏置值及训练历史数据
• 收敛状态检测: 自动判断训练是否达到收敛标准并生成报告

使用方法

1. 准备输入数据: 准备m×n维训练样本矩阵和m×1维目标输出向量
2. 设置训练参数: 配置学习率、最大迭代次数和收敛阈值
3. 执行训练: 运行系统开始神经元训练过程
4. 查看结果: 获取训练后的权重参数、偏置值和收敛状态报告
5. 分析可视化: 观察学习曲线图分析训练效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境

文件说明

主程序文件封装了完整的神经元训练流程，实现了数据输入验证、参数初始化、迭代训练控制、权重更新计算、损失函数评估、收敛条件判断以及训练结果可视化等核心功能。该文件作为系统入口，协调各个算法模块的工作流程，并输出最终的训练结果和性能图表。