美:/'ˈædˌlaɪn/
n. 学习机，适应机；线性适应元
To adapt the parameter variability of this system, we adopt Adaline to implement preview feedforward compensation.
为了能适应系统参数的变化，采用自适应神经元来实现预见前馈补偿。
The love narrative finds a twist when, after years of living alone, Adaline meets a man she believes is worth giving up her immortality.
这部爱情片中，独自生活多年的阿戴琳遇到了一个值得她放弃永生的男人。
The paper applies the Adaline PID controller to decouple and control the AHU part of VAV air conditioning system based on the neuron adaptive decoupling control strategy.
论文中应 用了单神经元 自适应PID控制器的概念，并结合神经元 自适应解 耦控制的策略，对变风量空调系统的机组部分进行了解 耦与控制；
n.|learning machine;学习机，适应机；线性适应元
ADALINE（Adaptive Linear Neuron，自适应线性神经元）是一种早期的单层人工神经网络模型，由电气工程师Bernard Widrow和他的学生Marcian Hoff于1960年在斯坦福大学提出。它是感知器（Perceptron）的重要发展，也是现代神经网络和自适应信号处理的基础之一。
ADALINE的核心是一个具有可调权重的线性组合器，其输出是输入信号的加权和。其数学表达式为： $$ y = sum_{i=0}^{n} w_i x_i = mathbf{w}^T mathbf{x} $$ 其中 ( x_i ) 是输入特征（( x_0=1 ) 对应偏置项），( w_i ) 是权重。与感知器不同，ADALINE在训练时直接使用线性输出 ( y ) 与真实值的误差（而非经过阶跃函数的分类结果）来调整权重，从而实现对连续值的预测（来源：维基百科 - ADALINE）。
Widrow-Hoff学习规则（即LMS算法）是ADALINE的核心。其权重更新公式为： $$ mathbf{w}{new} = mathbf{w}{old} + eta cdot (d - y) cdot mathbf{x} $$ 其中 ( d ) 是期望输出，( eta ) 是学习率。该规则通过最小化均方误差（MSE）实现权重迭代优化，奠定了梯度下降法在神经网络中的应用基础（来源：斯坦福大学课程资料）。
ADALINE首次将自适应滤波理论引入机器学习，成功应用于通信降噪和模式识别。但其线性结构无法解决非线性问题（如异或逻辑），这一局限推动了后续多层感知器（MLP）及反向传播算法的发展（来源：IEEE论文：Widrow, B. et al. (1988)）。
尽管被更复杂的网络取代，ADALINE的LMS算法仍在自适应控制系统、实时信号处理（如回声消除）中广泛应用。其思想延伸至现代深度学习中的线性层、递归神经网络（RNN）训练等场景（来源：ScienceDirect - 自适应滤波综述）。
参考资料
ADALINE（Adaptive Linear Neuron）是一个技术术语，其核心含义及延伸信息如下：
基本定义
表示“适应机”或“学习机”，是早期神经网络模型的一种，全称为“自适应线性神经元”（Adaptive Linear Neuron）。其核心功能是通过自适应算法调整参数，实现线性分类或信号处理。
技术背景
ADALINE属于单层神经网络结构，由斯坦福大学的研究者于1960年代提出。它采用最小均方误差（LMS）算法进行训练，主要用于处理线性可分问题，如通信信号滤波和模式识别。
ADALINE是感知机（Perceptron）的前身，为后续多层神经网络的发展奠定了基础。其局限性在于无法解决非线性问题，但因其高效性仍被应用于特定领域。
如需更深入的技术原理或代码实现案例，可参考相关论文或教材。
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