Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 3. Радиальные базисные сети. Донской Д.А - 56 стр.

   Теперь выполним классификацию некоторого набора произволь-
ных векторов р, не принадлежащих обучающему множеству, исполь-
зуя ранее созданную сеть PNN:
  p = [1 3; 0 1; 5 2]';

   Осуществляя моделирование сети для этого набора векторов, по-
лучаем
  a = sim(net,p); ac = vec2ind(a)
  ac =
       2     1     3

            Порядок выполнения работы
   1. Для заданных преподавателем параметров радиальной базисной
нейронной сети (таблица) подготовить массивы входных векторов P
и целей T для нейронной сети PNN.
   2. Разработать структурную схему нейронной сети PNN.
   3. Выполнить ручной расчет определения принадлежности к клас-
су всех векторов из обучающего множества.
   4. Создать полученную нейронную сеть в системе MATLAB и
сравнить полученные результаты с ручным расчетом.
   5. Определить параметры созданной нейронной сети (количество
нейронов в каждом слое, веса и смещения нейронов).
   6. Выполнить классификацию набора из трех произвольных вход-
ных векторов, не принадлежащих обучающему множеству, исполь-
зуя созданную сеть.
   7. Составить отчет, который должен содержать:
  –   цель лабораторной работы;
  –   массивы входных векторов P и целей T;
  –   структурную схему нейронной сети;
  –   ручной расчет;
  –   текст и результаты работы программы;
  –   выводы.


                                  56