Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 3. Радиальные базисные сети. Донской Д.А - 58 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

58
Лабораторная работа № 11
Применение сетей PNN
Цель работы: создание и исследование моделей сетей PNN в сис-
теме MATLAB.
Общие сведения
Рассмотрим пример создания и моделирования следующей сети
PNN в системе MATLAB:
figure(1), clf reset, drawnow
p1 = 0:.05:5; p2 = p1;
[P1,P2]=meshgrid(p1,p2); pp = [P1(:) P2(:)];
aa = sim(net,pp'); aa = full(aa);
m = mesh(P1,P2,reshape(aa(1,:),length(p1),length(p2)));
set(m,'facecolor',[0.75 0.75 0.75],'LineStyle','none');
hold on, view(3)
m = mesh(P1,P2,reshape(aa(2,:),length(p1),length(p2)));
set(m,'FaceColor',[0 1 0.5],'LineStyle','none');
m = mesh(P1,P2,reshape(aa(3,:),length(p1),length(p2)));
set(m,'FaceColor',[0 1 1],'LineStyle','none');
plot3(P(1,:),P(2,:),ones(size(P,2))+0.1,'.','MarkerSize',20)
plot3(p(1,:),p(2,:),1.1*ones(size(p,2)),'*','MarkerSize',10,...
'Color',[1 0 0]), hold off, view(2) 
            Лабораторная работа № 11
             Применение сетей PNN
   Цель работы: создание и исследование моделей сетей PNN в сис-
теме MATLAB.
                    Общие сведения
  Рассмотрим пример создания и моделирования следующей сети
PNN в системе MATLAB:

  figure(1), clf reset, drawnow

  p1 = 0:.05:5;       p2 = p1;

      [P1,P2]=meshgrid(p1,p2); pp = [P1(:) P2(:)];

      aa = sim(net,pp'); aa = full(aa);

     m = mesh(P1,P2,reshape(aa(1,:),length(p1),length(p2)));

     set(m,'facecolor',[0.75 0.75 0.75],'LineStyle','none');

      hold on, view(3)

     m = mesh(P1,P2,reshape(aa(2,:),length(p1),length(p2)));

     set(m,'FaceColor',[0 1 0.5],'LineStyle','none');
     m = mesh(P1,P2,reshape(aa(3,:),length(p1),length(p2)));

      set(m,'FaceColor',[0 1 1],'LineStyle','none');

plot3(P(1,:),P(2,:),ones(size(P,2))+0.1,'.','MarkerSize',20)

plot3(p(1,:),p(2,:),1.1*ones(size(p,2)),'*','MarkerSize',10,...
  'Color',[1 0 0]), hold off, view(2)



                              58

Страницы