Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 3. Радиальные базисные сети. Донской Д.А - 60 стр.

                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. Создать нейронную сеть в системе MATLAB.
   3. Определить параметры созданной нейронной сети (количество
нейронов в каждом слое, веса и смещения нейронов).
   4. Выполнить классификацию набора из трех произвольных вход-
ных векторов, не принадлежащих обучающему множеству, исполь-
зуя созданную сеть.
   5. Определить границы между классами в плоскости параметров
входных векторов и построить в системе MATLAB график, анало-
гичный представленному на рисунке для исходных данных.
   6. Составить отчет, который должен содержать:
  –       цель лабораторной работы;
  –       массивы входных векторов P и целей T;
  –       структурную схему нейронной сети;
  –       текст, результаты работы программы и график;
  –       выводы.

  Номер                     Значения                           Значения
 варианта                векторов входа                вектора индексов классов
      1          [2 3; 1 4; 0 1; 1 1; 2 0; 4 2; 5 3]        [2 2 1 1 1 3 3 ]
      2          [2 1; 1 0; 1 3; 2 4; 0 5; 4 2; 5 0]        [1 1 1 2 2 3 3 ]
      3          [4 0; 5 1; 3 1; 2 0; 1 1; 2 4; 0 3]        [3 3 3 1 1 2 2 ]
      4          [1 3; 2 4; 0 5; 4 1; 3 3; 0 0; 1 1]        [2 2 2 3 3 1 1 ]
      5          [0 1; 1 0; 3 2; 4 0; 5 2; 1 3; 2 4]        [1 1 3 3 3 2 2 ]
      6          [1 3; 2 4; 1 1; 0 0; 4 2; 3 1; 5 3]        [1 1 2 2 3 3 3 ]
      7          [3 2; 4 1; 1 5; 2 4; 0 3; 1 1; 2 2]        [3 3 2 2 2 1 1 ]
      8          [2 5; 1 3; 1 2; 0 1; 1 0; 3 2; 4 1]        [2 2 1 1 1 3 3 ]
      9          [0 1; 1 0; 2 2; 4 2; 5 3; 2 4; 1 5]        [1 1 1 3 3 2 2 ]
      10         [3 2; 4 0; 5 1; 2 4; 0 3; 1 1; 0 0]        [3 3 3 2 2 1 1 ]




                                             60