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经过前一篇的delta法则的应用，我们知道如何学习一个线性可分问题，但delta法则并不能学习非线性问题，我们可以利用最小最大模块化学习的方法，先将非线性问题分解成线性可分的几个子问题，利用delta法则分别对子问题进行学习，假设分成n个子问题，则我们可以得到n个决策面，将n个决策面两两取最小值，聚合成n/2个决策面，再两两取最大值，得到最终决策面。  以一个简单的问题为例，分别用percep

一、  Delta法则实现OR问题先构造OR问题的输入样本P和教师信号T，基于matlab的编程：P1=[0;0];P2=[0;1];P3=[1;0];P4=[1;1];P=[P1,P2,P3,P4];T=[0,1,1,1];随机初始化W和b、设定学习速率：W=[0,0];b=0;n=0.05;    在第i次迭代中，对四个样本点利用Delta法则对