Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 151 стр.

151

Вектор состояния входного слоя сети в момент времени kT

0

(T

0

–

шаг дискретизации по времени) имеет вид

X(k) = [x

0

(k – 1), …, v

K

(k – 1)],

где x

0

(k), x

1

(k), …, x

N

(k) – вектор входного сигнала; v

1

v

где

ij

w – синаптические весовые коэффициенты;

функции активации нейронов скрытого слоя.

Аналогично для выходного слоя

где y

0

(k), y

1

(k), …, y

M

Во входном слое двухслойной сети Элмана используется акти-

вационная функция гиперболического тангенса tansig, в выходном

слое – линейная функция purelin. Такое сочетание передаточных

функций позволяет максимально точно аппроксимировать функ-

ции с конечным числом точек разрыва. Для этих целей необходимо

z

∑

∑

y

x

N

2