Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 3. Радиальные базисные сети. Донской Д.А - 13 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

13
figure(1), clf,
plot(P,T,'sr','MarkerSize',8,'MarkerFaceColor','y')
hold on;
X = -1:.01:1;
Y = sim(net,X); % Моделирование сети
plot(X,Y,'LineWidth',2), grid on
Из анализа рис. 2 следует, что при небольшом количестве нейро-
нов скрытого слоя радиальная базисная сеть достаточно хорошо ап-
проксимирует нелинейную зависимость, заданную обучающим мно-
жеством из 21 точки.
Y 
  figure(1), clf,

  plot(P,T,'sr','MarkerSize',8,'MarkerFaceColor','y')

  hold on;

  X = -1:.01:1;

  Y = sim(net,X); % Моделирование сети

  plot(X,Y,'LineWidth',2), grid on


   Из анализа рис. 2 следует, что при небольшом количестве нейро-
нов скрытого слоя радиальная базисная сеть достаточно хорошо ап-
проксимирует нелинейную зависимость, заданную обучающим мно-
жеством из 21 точки.


  Y




                               13

Страницы