Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 3. Радиальные базисные сети. Донской Д.А - 27 стр.

   Следовательно, четырех радиальных нейронов достаточно, чтобы
аппроксимировать заданные семь точек функции с заданной точно-
стью.
                Порядок выполнения работы
   1. Для заданного преподавателем варианта задания (таблица) под-
готовить массивы входных векторов P и целей T для радиальной
базисной нейронной сети с заданной среднеквадратичной ошибкой
GOAL = 0.1.
   2. Создать сеть в системе MATLAB, определить количество ней-
ронов в сети и параметры сети.
   3. Разработать структурную схему радиальной базисной нейрон-
ной сети.
   4. Составить систему уравнений для разрабатываемой нейронной
сети.
   5. Выполнить ручной расчет параметров сети, используя аппарат
псевдообратных матриц.
   6. Сравнить результаты ручного расчета и расчета, выполненного
в системе MATLAB. Вычислить среднеквадратичную ошибку.
   7. Составить отчет, который должен содержать:
  –       цель лабораторной работы;
  –       массивы входных векторов P и целей T;
  –       структурную схему нейронной сети;
  –       систему уравнений для определения параметров сети;
  –       текст программы и ручной расчет;
  –       выводы.

  Номер                     Значения                    Значения
 варианта                 вектора входа              целевого вектора
      1             {–0.5 –0.2 0.1 0.4 0.7 1 1.3}    {2 3 1 2 0 –1 –2}
      2             {–1.5 –1 –0.5 0 0.5 1 1.5}      {–2 –3 –1 2 1 2 3}
      3          {–1.1 –0.7 –0.3 0.1 0.5 0.9 1.3}   {–3 –5 1 0 1 –2 –3}




                                             27