模式线性可分时的一种单层感知器算法

在模式识别时常常需要对模式进行分类，线性可分模式的分类是其中最基本的一种。常用的线性分类算 法是LMSE算法，它们在本质上都属于几何分类法，当模式线性可分时，一般都能达到令人满意的效果。然而考虑 到LMSE算法并非是最简单和有效的线性分类算法，本文基于神经网络中单层感知器的概念，利用单层感知器可 以把输入空问划分成两个区域采进行输入向量分类的特点，提出了在模式线性可分时甩神经网络中单层感知嚣进 行模式划分的一种新算法。然后对该线性分类算法的原理和算法过程进行了阐述，最后用MATLAB实现了这种 分类算法，并解决了两个不同类型的线性模式的划分问题。