Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 3. Радиальные базисные сети. Донской Д.А - 29 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

29
Лабораторная работа № 6
Применение радиальных базисных се-
тей.
Итерационная процедура формирова-
ния сети
Цель работы: создание и исследование моделей радиальных ба-
зисных сетей с оптимальным количеством нейронов в системе
MATLAB.
Общие сведения
Рассмотрим пример создания и моделирования следующей ради-
альной базисной сети в системе MATLAB:
P = -1:.1:1;
T = [-.9602 -.5770 -.0729 .3771 .6405 .6600
.4609 .1336 ...
-.2013 -.4344 -.5000 -.3930 -.1647 .0988
.3072 .3960 ...
.3449 .1816 -.0312 -.2189 -.3201];
plot(P,T,'*r','MarkerSize',4,'LineWidth',2), hold on
% Создание сети
GOAL = 0.01; % Допустимое значение функционала ошибки
net = newrb(P,T,GOAL); % Создание радиальной базис-
ной сети
net.layers{1}.size % Число нейронов в скрытом слое
NEWRB, neurons = 0, SSE = 3.69051 
             Лабораторная работа № 6
Применение радиальных базисных се-
                тей.
 Итерационная процедура формирова-
              ния сети
   Цель работы: создание и исследование моделей радиальных ба-
зисных сетей с оптимальным количеством нейронов в системе
MATLAB.
                    Общие сведения
   Рассмотрим пример создания и моделирования следующей ради-
альной базисной сети в системе MATLAB:

  P = -1:.1:1;

  T = [-.9602 -.5770 -.0729 .3771 .6405 .6600
.4609 .1336 ...
       -.2013 -.4344 -.5000 -.3930 -.1647 .0988
.3072 .3960 ...
        .3449 .1816 -.0312 -.2189 -.3201];

  plot(P,T,'*r','MarkerSize',4,'LineWidth',2), hold on

  % Создание сети

  GOAL = 0.01; % Допустимое значение функционала ошибки

  net = newrb(P,T,GOAL); % Создание радиальной базис-
ной сети

  net.layers{1}.size % Число нейронов в скрытом слое

  NEWRB, neurons = 0, SSE = 3.69051


                             29

Страницы