Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 1. Введение. Донской Д.А - 34 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

34
Порядок выполнения работы
1. Для обучающего множества персептронной нейронной сети,
разработанной в лабораторной работе № 3, при нулевых начальных
значениях весов и смещения выполнить процедуру адаптации руч-
ным расчетом и моделированием с использованием функции adapt
системы MATLAB.
2. Определить количество циклов настройки сети. Сравнить ре-
зультаты расчетов с результатами, полученными в лабораторной ра-
боте № 3.
3. Осуществить моделирование
настроенной нейронной сети для
пяти новых наборов входных векторов и проверить правильность
решения задачи классификации сетью.
4. Повторить процедуру настройки персептронной нейронной се-
ти при нулевых начальных значениях весов и смещения с использо-
ванием функции adapt системы MATLAB, увеличив длину одного из
векторов обучающего множества в 10–30 раз. Сравнить количество
циклов обучения с результатами
п. 1.
5. Повторить процедуру настройки персептронной нейронной се-
ти при нулевых начальных значениях весов и смещения с использо-
ванием функции adapt системы MATLAB, уменьшив длину одного из
векторов обучающего множества в 10–15 раз. Сравнить количество
циклов обучения с результатами п. 1.
6. Распечатать текст программы.
7. Составить отчет, который должен содержать :
– цель лабораторной работы;
– структурную схему нейронной сети;
– ручной расчет настройки сети:
– текст программы и результаты моделирования;
– выводы. 
            Порядок выполнения работы
   1. Для обучающего множества персептронной нейронной сети,
разработанной в лабораторной работе № 3, при нулевых начальных
значениях весов и смещения выполнить процедуру адаптации руч-
ным расчетом и моделированием с использованием функции adapt
системы MATLAB.
   2. Определить количество циклов настройки сети. Сравнить ре-
зультаты расчетов с результатами, полученными в лабораторной ра-
боте № 3.
   3. Осуществить моделирование настроенной нейронной сети для
пяти новых наборов входных векторов и проверить правильность
решения задачи классификации сетью.
   4. Повторить процедуру настройки персептронной нейронной се-
ти при нулевых начальных значениях весов и смещения с использо-
ванием функции adapt системы MATLAB, увеличив длину одного из
векторов обучающего множества в 10–30 раз. Сравнить количество
циклов обучения с результатами п. 1.
   5. Повторить процедуру настройки персептронной нейронной се-
ти при нулевых начальных значениях весов и смещения с использо-
ванием функции adapt системы MATLAB, уменьшив длину одного из
векторов обучающего множества в 10–15 раз. Сравнить количество
циклов обучения с результатами п. 1.
   6. Распечатать текст программы.
   7. Составить отчет, который должен содержать :
  –   цель лабораторной работы;
  –   структурную схему нейронной сети;
  –   ручной расчет настройки сети:
  –   текст программы и результаты моделирования;
  –   выводы.




                                  34

Страницы