一种使用线性规划计算单层感知机神经网络参数的方法

本发明公开了一种基于线性规划方法的单层感知机神经网络训练方法，其实现步骤包括：从数据集中依据预测的类别个数按顺序选取样本，选取样本的方法可以是同一类别或者不同类别类一个样本。在在选取到的样本中，构造线性规划所需的约束条件参数和约束条件值，并求解线性规划。将线性规划的解赋值为单层感知机神经网络的参数。重复线性规划构造和求解过程，直至使用完所有的数据集并得到多个单层感知机。进行推理任务时，使用上述多个单层感知机进行决策，并投票选择最多的答案为最终答案。本发明基于线性规划方法求解单层感知机神经网络参数，实现单层感知机神经网络训练和预测。