Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 87 стр.

UptoLike

Составители: 

87
>> noisyP = alphabet+randn(size(alphabet)) * 0.2;
>> plotletters(noisyP);
С помощью следующей команды выполняется запуск сети для
зашумленного входного множества:
>> A2 = sim(net,noisyP);
Матрица А2 здесь содержит различные числа в интервале [0,
1]. С помощью функции compet в каждом столбце можно выде-
лить максимальный элемент, затем присвоить ему значение «1», а
остальные элементы столбца обнулить:
>> for j=1:26
A3 = compet(A2(:,j));
answer(j) = find(compet(A3) == 1);
end
Затем можно визуально оценить ответы сети для зашумленных
входных векторов с помощью команд
>> NetLetters=alphabet(:,answer);
>> plotletters(NetLetters);
На рис. 3.18 приведен окончательный результат распознавания.
Рис. 3.18. Результат выполнения распознавания
нейронной сетью