文档介绍：*人工神经网络(work)*-(AdaptiveLinearNeuron)是在1960年由斯坦福大学教授伯纳德和玛西娅提出的,它是线性神经网络最早的典型代表,其学****算法称之为LMS(leastmeansquares最小均方差)算法或Widrow-Hoff学****规则。*ADALINE网络TedHoffBernardWidrow末方立婚苍翼协腻重季锚汁衔箱架塘绵捆妙板蔽辗背瘁梁高户科郸柠拐***,原因有两个:第一:它被广泛应用于现在的信号处理过程中。第二:它是多层网络中BP算法的先驱。,只是神经元的传输函数不同而已。前者是线性传输函数,后者是对称硬极限传输函数。单层ADALINE网络和感知器网络一样,只能解决线性可分的问题,但其LMS学****规则却比感知器学****规则的性能强得多。,其分类的判决边界往往离各分类模式靠得很近,这使得网络对噪声十分敏感;而LMS学****规则使均方误差最小,从而使判决边界尽可能远离分类模式,增强了网络的抗噪能力。,当需要进行多层网络的设计时,需要寻找新的学****算法,如BP算法。,它与感知器的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。