Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 3. Радиальные базисные сети. Донской Д.А - 46 стр.

             Лабораторная работа № 9
            Применение сетей GRNN
   Цель работы: создание и исследование моделей сетей GRNN
в системе MATLAB.
                    Общие сведения
   Рассмотрим пример создания и моделирования сети GRNN в сис-
теме MATLAB:
   Определим обучающее множество в виде массивов Р и Т.

  clear, P = [1 2 3 4 5 6 7 8]; T = [0 1 2 3 2 1 2 1];

   Примем значение параметра влияния SPREAD немного меньшим,
чем шаг задания аргумента функции (в данном случае 1), чтобы по-
строить аппроксимирующую кривую, близкую к заданным точкам.
Как мы уже видели ранее, чем меньше значение параметра SPREAD,
тем ближе точки аппроксимирующей кривой к заданным, но тем ме-
нее гладкой является сама кривая:

  spread = 0.7;

  net = newgrnn(P,T,spread);

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

  ans =
       8
  A = sim(net,P);

  figure(2), clf,

  plot(P,T,'*b','markersize',10), hold on,

  plot(P,A,'or','markersize',10); grid on


                              46