Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 3. Радиальные базисные сети. Донской Д.А - 22 стр.

UptoLike

22
Порядок выполнения работы
1. Для заданных преподавателем параметров радиальной базисной
нейронной сети (таблица) подготовить массивы входных векторов
P
и целей
T для радиальной базисной нейронной сети с нулевой ошиб-
кой.
2. Разработать структурную схему радиальной базисной нейрон-
ной сети с нулевой ошибкой.
3. Составить СЛАУ для разрабатываемой нейронной сети.
4. Разработать алгоритм создания и моделирования радиальной
базисной нейронной сети с нулевой ошибкой.
5. Реализовать разработанный алгоритм в системе MATLAB.
6. Определить параметры созданной нейронной сети (
количество
нейронов в каждом слое, веса и смещения нейронов).
7. Построить в системе MATLAB график, аналогичный представ-
ленному на рисунке для своих исходных данных.
8. Распечатать текст программы и полученный график.
9. Составить отчет, который должен содержать :
цель лабораторной работы;
массивы входных векторов P и целей T;
структурную схему нейронной сети;
СЛАУ для определения параметров выходного слоя;
алгоритм, текст программы и график;
выводы.
            Порядок выполнения работы
   1. Для заданных преподавателем параметров радиальной базисной
нейронной сети (таблица) подготовить массивы входных векторов P
и целей T для радиальной базисной нейронной сети с нулевой ошиб-
кой.
   2. Разработать структурную схему радиальной базисной нейрон-
ной сети с нулевой ошибкой.
   3. Составить СЛАУ для разрабатываемой нейронной сети.
   4. Разработать алгоритм создания и моделирования радиальной
базисной нейронной сети с нулевой ошибкой.
   5. Реализовать разработанный алгоритм в системе MATLAB.
   6. Определить параметры созданной нейронной сети (количество
нейронов в каждом слое, веса и смещения нейронов).
   7. Построить в системе MATLAB график, аналогичный представ-
ленному на рисунке для своих исходных данных.
   8. Распечатать текст программы и полученный график.
   9. Составить отчет, который должен содержать :
  –   цель лабораторной работы;
  –   массивы входных векторов P и целей T;
  –   структурную схему нейронной сети;
  –   СЛАУ для определения параметров выходного слоя;
  –   алгоритм, текст программы и график;
  –   выводы.




                                  22