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基于最小二乘（LMS）统计算法的自适应线性元件（Adaline）神经网络是非线性分类的重要工具之一。从计算机仿真的角度研究随机逼近LMS学习方法的特点，从步长设置、收敛性、收敛速度、算法抗噪性、判断的准确率等多个参量评估随机逼近法的性能。仿真结果表明，对于不同的初始步长设置，神经元完成学习任务的训练时间不同；在保证学习收敛性的前提下，步长越大，收敛速度越快，但收敛的稳定性变差。权矢量的初始值设置对学习的收敛性没有影响。