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clc;
clear;
P=[-0.5,-0.2,-0.3,0.0,-0.4,0.7,0.9,0.8,0.6,10;
   -0.2,-0.2,-0.3,-0.5,-0.5,0.7,0.7,0.8,0.9,20];          %训练样本
T=[0 0 0 0 0 1 1 1 1 1];                          %目标值
figure,plotpv(P,T)
[W,b]=initp(P,T)
 [W,b,epochs,errors]=trainp(W,b,P,T,-1);      %训练感知器神经元
q=epochs   ;
figure,ploterr(errors) ;                     %绘制误差曲线
p1=[-0.5;0];                   %利用训练完的感知器神经元进行分类
a=simup(p1,W,b)
p2=[1;1];                      %利用训练完的感知器神经元进行分类
c=simup(p2,W,b)
P=[P p1 p2]
T=[T a c]
figure,plotpv(P,T)              %显示
plotpc(W,b)
disp(sprintf('迭代次数 %d',q))
toc;

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