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本文设计出一类比传统感知器更加接近实际的生物感知器,根据相应的学习规则,它能够成功的执行非线性分类任务。根据突触连接的不同,如纯兴奋突触连接或等比率的兴奋与抑制突触连接,考虑三种不同的模型,得出相应的决策支持界。应用所得的学习规则,此类单层感知器也能够执行非线性的分类任务,如异或问题（XOR）的解决。