Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 89 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

Для моделирования будем использовать двухслойную сеть с де-

сятью нейронами скрытого слоя:

>> net=newff([0 20], [10,1], {'tansig','purelin'},'trainlm');

>> P=t; T=y;

>> net.trainParam.show = 50;

>> net.trainParam.lr = 0.05;

>> net.trainParam.epochs = 300;

>> net.trainParam.goal = 0.001;

>> net1 = train(net, P, T);

Для обучения потребовалось всего 11 эпох (рис. 3.20).

Выполним моделирование работы сети:

>> A= sim(net1,P);

Для проверки качества работы сети рассмотрим ошибку модели-

рования (см. рис. 3.18):

>> figure(1); plot(P,T–A)

Как следует из рис. 3.21, в конце переходного процесса ошибка

недопустимо возрастает, поэтому параметры нейронной сети требу-

ют коррекции.

Рис. 3.20. Изменение ошибки в процессе обучения