Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 3. Радиальные базисные сети. Донской Д.А - 15 стр.

    9     {–3 –1 4}   {1 1 1}    {0.5 1.5 1}    0       –10…+10
   10      {–2 0 3}   {2 2 2}   {–0.5 1 –1.5}   0        –8…+8



             Лабораторная работа № 3
          Радиальные базисные сети
              с нулевой ошибкой
   Цель работы: изучение модели нейрона и архитектуры радиаль-
ной базисной сети; создание и исследование моделей радиальных
базисных сетей с нулевой ошибкой в системе MATLAB.
                      Общие сведения
     Создание радиальной базисной сети с нулевой ошибкой
   Для построения радиальных базисных сетей с нулевой ошибкой
предназначена функция newrbe, которая вызывается следующим об-
разом:
                    net = newrbe(P, T, SPREAD).
   Входными аргументами функции newrbe являются массивы вход-
ных векторов P и целей T, а также параметр влияния SPREAD. Дан-
ная функция возвращает радиальную базисную сеть с такими весами
и смещениями, что ее выходы точно равны целям T, и создает столь-
ко нейронов радиального базисного слоя, сколько имеется входных
векторов в массиве P, и устанавливает веса первого слоя равными Pт.
При этом смещения устанавливаются равными 0.8326/ SPREAD. Это
означает, что все входы в диапазоне ± SPREAD считаются значимы-
ми, т. е. чем больший диапазон входных значений должен быть при-
нят во внимание, тем большее значение параметра влияния SPREAD
должно быть установлено. Это наиболее наглядно проявляется при
решении задач аппроксимации функций.
   Веса второго слоя LW 2 ,1 и смещений b2 определяются моделиро-
ванием выходов первого слоя a1 и решением системы линейных ал-
гебраических уравнений (СЛАУ). Данная СЛАУ в общем виде для Q
пар вход (P) / цель (T) состоит из Q уравнений с Q+1 неизвестными.



                                15