Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 3. Радиальные базисные сети. Донской Д.А - 20 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

20
net.layers{1}.size % Число нейронов в скрытом слое
ans =
21
% Моделирование сети
V = sim(net,P); % Векторы входа из обучающего множест-
ва
plot(P,V,'ob','MarkerSize',6, 'LineWidth',1)
p = [-0.75 -0.25 0.25 0.75];
v = sim(net,p); % Новый вектор входа
plot(p,v,'+k','MarkerSize',6, 'LineWidth',2)
xlabel('P, p'), ylabel('T, v')
Результаты моделирования представлены на рисунке.
Здесь отмечены значения входов
P, целевых выходов T, а также
результаты обработки нового вектора
p. Количество используемых
нейронов в скрытом слое в данном случае равно 21, что соответству-
ет длине обучающего множества.
Таким образом, в результате обучения функция newrbe создает
радиальную базисную сеть с нулевой погрешностью на обучающем-
ся множестве. Единственное условие, которое требуется выполнить,
состоит в том, чтобы значение параметра SPREAD было достаточно
большим. В этом случае
активные области базисных функций пере-
крываются и покрывают весь диапазон входных значений. 
     net.layers{1}.size % Число нейронов в скрытом слое

     ans =
         21

     % Моделирование сети

     V = sim(net,P); % Векторы входа из обучающего множест-
ва

     plot(P,V,'ob','MarkerSize',6, 'LineWidth',1)

     p = [-0.75 -0.25 0.25 0.75];

     v = sim(net,p);        % Новый вектор входа

     plot(p,v,'+k','MarkerSize',6, 'LineWidth',2)

     xlabel('P, p'), ylabel('T, v')


     Результаты моделирования представлены на рисунке.
   Здесь отмечены значения входов P, целевых выходов T, а также
результаты обработки нового вектора p. Количество используемых
нейронов в скрытом слое в данном случае равно 21, что соответству-
ет длине обучающего множества.
   Таким образом, в результате обучения функция newrbe создает
радиальную базисную сеть с нулевой погрешностью на обучающем-
ся множестве. Единственное условие, которое требуется выполнить,
состоит в том, чтобы значение параметра SPREAD было достаточно
большим. В этом случае активные области базисных функций пере-
крываются и покрывают весь диапазон входных значений.




                                   20

Страницы