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matlab感知器调整的方法是什么

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通过mae函数调整感知器,mae是一个网络性能函数,用平均绝对误差来衡量系统性能。
其他性能函数还有
mse:均方误差           
sse:误差平方和
matlab感知器调整的方法是什么  
      
%% 清理
clear,clc
close all
   
%% adapt用于感知器
     
% 创建感知器
net=newp([-1,2;-2,2],1);
   
% 定义训练向量
P={[0;0] [0;1] [1;0] [1;1]};
T={0,0,1,1};
   
% 进行调整
[net,y,ee,pf] = adapt(net,P,T);
ma=mae(ee);
ite=0;
while ma>=0.15
  [net,y,ee,pf] = adapt(net,P,T,pf);  
  ma=mae(ee);
  newT=sim(net,P);
  ite=ite+1;
  if ite>=10
      break;
  end
end
         
%% 清理
clear,clc
close all
   
%% adapt用于线性网络
   
% 创建线性网络
net=newlin([-1,1],1,[0,1],0.5);
   
% 定义训练向量1
P1={-1,0,1,0,1,1,-1,0,-1,1,0,1};
T1={-1,-1,1,1,1,2,0,-1,-1,0,1,1};
% 进行调整
[net,y,ee,pf] = adapt(net,P1,T1);
disp(mae(ee))
   
% 定义训练向量2
P2={1,-1,-1,1,1,-1,0,0,0,1,-1,-1};
T2={2,0,-2,0,2,0,-1,0,0,1,0,-1};
% 调整网络
[net,y,ee,pf] = adapt(net,P2,T2,pf);
disp(mae(ee))
   
% 用全部数据训练网络
P3=[P1,P2];
T3=[T1,T2];
net.adaptParam.passes=100;
[net,y,ee,pf]=adapt(net,P3,T3,pf);
disp(mae(ee))
         
net=newp([-10 10],1);
% 创建一个感知器,该感知器拥有一个输入节点和一个输出节点
p=[-10 -5 0 5 10];
% 训练输入向量
t=[0 0 1 1 1];
% 期望输出
y=sim(net,p);
% 直接仿真
e=t-y;
% 误差
perf=mae(e);
% 平均绝对差
sum(abs(e))/length(e);
% 取绝对值,再求平均,与mae函数计算结果相同
net=train(net,p,t);
matlab感知器调整的方法是什么  
% 进行训练后在计算平均绝对差
y=sim(net,p);
e=t-y;
perf=mae(e);
% 平均绝对差为0

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