MATLAB实现LMS学习算法

clc;
clear all;
load msesample;
n1=length(x1);
n2=length(x2);
x=[x1;x2];
e=ones(length(x),1);
y=[e x];
b=e;
%b=rand(length(x),1);
yita=1;
eps=0.01;
yy=inv(y'*y)*y';
result=yy*b;
for i=n2:length(x)
y(i,:)=y(i,:).*(-1);
end
a=[1;2;1];
an=zeros(3,100);
an(:,1)=a;
flat=zeros(length(x),1);
n=1;
while(n<=100)
for i=1:length(x)
if y(i,:)*an(:,n)<=b(i)
an(:,(n+1))=an(:,n)+y(i,:)'*(b(i)-y(i,:)*an(:,n))*yita/n;
end
end
if abs(an(:,(n+1))-an(:,n))<=eps
break;
else
n=n+1;
end
end
n
w=an(:,n)
ne=0;
for i=1:length(x)
if y(i,:)*w ne=ne+1;
end
end
ne
pe=ne/length(x)
subplot(1,2,1)
plot(x1(:,1),x1(:,2),'bo',x2(:,1),x2(:,2),'ro');
hold on
syms xa xb;
g=w(1)+w(2)*xa+w(3)*xb;
ezplot(g);
title('最小均方误差判决')
legend('第一类样本','第二类样本')
gtext(strcat('错误率为：',num2str(pe)),'Fontsize',8)
subplot(1,2,2)
hold on
i=1:n;
plot(i,an(:,i));
title('权向量')
xlabel('迭代次数')
ylabel('权向量取值')

讨 了在 M T A 探 A L B环 境 中 实现 遗 传算 法各 算 子 的 缟程 方法　 并 以一 十 简单 的 实例 说 明 所 编程 序在 函 数全 局 寻优 中的 应用 ＝ 　 关键词 ：遗 传 算法 （ A） A L B G ；M T A 　 中圈分 类 号 ：T 3 1 6 P0 　 　 文 献标 识码 ：A 　 文 章编 号 ：1 139 （0 1O ·0 0　 ∞ ．65 20 ）80 舳－3
A　 n t 　 g rt m 　n M A T Ge ei Al o i c h i LAB　
L U　 －o h a B I Cu － u ， AO　 n ， 1 　 n c a 　 Ho g ． We － h o 1
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r aia o 　n　 e lz t n i MAT i LAB 雌 b e 　 loas d A　 u c in 　h e n ds se 　 fn t 　 o te MATL B　 r r m　 h　 A p￣ a
o t z t np d lr　a　 e n p i a o 　 r ￣e a h s b e 　 mi i
目l o d mo sr t 　 　 0 　 o t z to 　u c irdi 　 　 　 e n lae t l he h p i ai n f n t u t mi o y
I 　 畸
：G nt 　lo f （ e e ca f ￣ GA）MA L B i gi l ； TA 　
1 遗 传算 法概 述　
遗 传算 法 （ ∞　cA ￣fh ， A） 借 鉴 生 物 界 自 G 　li m C 是 t 　 然选 择 和群 体进 化机 制形 成 的 一 种全 局 寻 优 算 法 。与　 传统 的 优 化算 法 相 比 ， 遗传 算 法 具 有如 下 优点 ＿ 1 不　 ＿： ） 是从 单 个 点 ， 而是 从 多个 点 构 成 的群 体 开 始搜 索 ； ） 2 在　 搜索 最 优 解 过 程 中 ， 只需 要 由 目标 函数 值 转 换 得 来 的　 适 应值 信 息 ， 而不 需要 导 数 等 其它 辅 助 信 息 ； ） 索 过　 3搜 程不 易 陷人 局 部 最 优 点 。 目前 ， 算 法 已渗 透 到 许 多　 该 领 域 ， 成 为解 决各 领 域复 杂 问题 的 有力 工具 怛J 并 。 　 在遗 传 算法 中 ， 问题 空 间 中 的 决 策 变 量 通 过 一　 将 定 编 码方 法 表 示 成 遗 传 空 间 的 一个 个 体 ， 是 一