Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 145 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

145
P =
0 1 0 1 3 4 4
0 1 3 4 1 1 3
Tc =
1 1 2 2 3 3 3
На основании этих данных может быть образована матрица
связности T размером K×Q, состоящая из нулей и единиц, строки
которой соответствуют классам принадлежности, а столбцы – век-
торам входа. Таким образом, если элемент T(i, j) матрицы связно-
сти равен единице, то это означает, что j-й входной вектор принад-
лежит к классу i.
В разреженной форме эта матрица имеет вид
>> T = ind2vec(Tc)
T =
(1,1) 1
(1,2) 1
(2,3) 1
(2,4) 1
(3,5) 1
(3,6) 1
(3,7) 1
В полной форме
>> T=full(T)
T =
1 1 0 0 0 0 0
0 0 1 1 0 0 0
0 0 0 0 1 1 1
Массивы Р и Т задают обучающее множество, что позволяет вы-
полнить формирование сети
>> net = newpnn(P,T);
Y = sim(net,P);
Для проверки работы сети можно подавать на ее вход произволь-
ные векторы. Например,
>> P = [0.1 0.5;1.2 1.3;4 4]'
P =
0.1000 1.2000 4.0000
0.5000 1.3000 4.0000
>> Y = sim(net,P)

Страницы