感知机

本节课程深入探讨了国防科大人工神经网络课件中关于感知机的计算方法。

这篇文章展示了如何使用感知机H-K算法对真实数据进行分类，提供了包含matlab代码和数据集的完整实例，让您能够直接运行.m文件，并达到仅有0.04%的错误率。

这里提供了关于认知无线电的相关资料，欢迎有兴趣的同学下载查阅。此外，还有关于频谱感知的代码，供需要的同学使用。

本课件详细展示了感知机权值调整算法的示意图，通过样本E的不同误差值（0.85、0.45、0.25、0.05）说明了其工作原理。

多层感知机的分类能力还挺让人眼前一亮的，尤其是你看它第一层的单元，会把输入空间切成好几个半平面区域，再叠加起来形成各种判决区域。像是那种凸多边形、无边界区域，它都能应付得来。 国防科大的这份人工神经网络课件其实讲得还挺接地气，第二章主要围绕多层感知机怎么做分类展开。要是你平时对感知机那一套不太熟，这节内容能帮你把基本原理和空间划分方式搞清楚。 单层感知机一般就一个线性分类面，说白了，就是一刀切。但一旦搞多层，判决边界就灵活了多，像那种复杂分布的数据，也能分得清清楚楚。用在图像识别、手写字分类这类任务上，效果还蛮不错的。 要是你想更深入，可以搭配下面这些资源一块看：比如H-K 算法的 MATLA

vops-cloud-scheduler 是一个挺适合中型私有云的资源调度程序，它主要了资源分配和虚拟机调度的问题。你知道，多大学和企业都在建立自己的私有云，这些云平台往往需要为不同的用户个性化的资源分配。比如，学生、讲师和研究人员都有不同的需求。而且，在这些云中，任务是密集型应用程序，比如高性能计算（HPC）和数据挖掘，或者是需要特定主机部署的实验。这些需求要通过优先级方案和动态虚拟机迁移来，确保每个用户都能公平且高效地使用资源。vops-cloud-scheduler 了这样的动态资源分配和虚拟机抢占机制，虽然多现有的云平台没有这些功能。嗯，扩展现有云平台的能力，以支持这类策略是它的一个亮

这是教科书《神经网络与机器学习》中基础感知器的一个示例。

MATLAB中的人工神经网络实例包括单层感知器，可用于线性可分问题，以及多层感知器，适用于复杂分类和系统识别，例如鸢尾花分类问题。

压缩感知领域的老朋友OMP 算法，用 Matlab 来跑挺顺手的。cscoder这个资源就专注做了一件事：把 1-D 信号的压缩感知流程整明白，代码也写得清晰。用到的是正交匹配追踪法（OMP），一步步找稀疏解，把原始信号还原回来。别看是 Matlab 脚本，逻辑挺严谨，适合初学者理清整个信号恢复流程。 里面的CS_OMP.m文件，从信号生成、测量矩阵构造、到压缩观测、OMP 重建，全流程都有，而且关键步骤都有注释。像测量矩阵、稀疏向量这些概念，跑一遍代码就懂。你可以自己改参数，比如调稀疏度、压缩比，看看重建效果怎么变。 最棒的是，它挺适合用来做毕业设计 demo 的，逻辑完整、结果直观，还能加

压缩感知的 OMP 框架，沙威教授这套还挺有代表性的，适合你快速上手。用的是小波变换+OMP 重构算法的组合，整体逻辑清晰，matlab代码也不复杂，适合拿来直接跑一跑。代码里用的就是经典的Orthogonal Matching Pursuit，你可以理解为“从一堆特征里一步步选出最相关的”，挺像组装积木，每次搭一块，逐渐拼出原信号。跑一遍就能看到怎么从稀疏采样恢复完整信号，直观又有成就感。小波变换也别怕，简单说就是把信号拆分得更细，让原本复杂的东西看起来更规整，方便压缩和重构。像图像压缩、医学成像、无线通信这些场景都在用。如果你平时就用MATLAB，那这个框架简直不要太适配。跑个 OMP 仿