Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 205 стр.

205

Самоорганизующаяся карта Кохонена создается с помощью ко-

манды

net = newsom(PR,[d1,d2,...], tfcn, dfcn, olr, osteps, tlr, tnd),

где PR – (R×2)-матрица минимальных и максимальных значений

R входных элементов; di – размерность слоя (по умолчанию [5

8]); tfcn – выбор топологии (по умолчанию 'hextop'); dfcn – функ-

ция дистанции (по умолчанию 'linkdist'); olr – параметр скорости

обучения на этапе размещения (по умолчанию 0,9); osteps – число

циклов обучения на этапе подстройки (по умолчанию 1000); tlr –

яние суммарного координатного смещения, linkdist – расстояние

связи.

Настройка SOM производится по каждому входному вектору. Пре-

жде всего определяется нейрон-победитель и корректируются его

вектор весов и векторы соседних нейронов согласно соотношению

dW=lr · A2·(P′ – W),

где lr – параметр скорости обучения, равный olr для этапа упорядо-

чения нейронов и tlr – для этапа подстройки; A2 – массив соседства

для нейронов, расположенных в окрестности нейрона-победителя

с номером i:

метра.

Весь процесс обучения карты Кохонена делится на этапы:

• упорядочения векторов весовых коэффициентов в простран-

стве признаков;