Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 2. Линейные сети. Донской Д.А - 29 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

29
Введем ЛЗ с двумя тактами запаздывания:
net.inputWeights{1,1}.delays = [0 1 2];
определим следующие начальные значения весов и смещения:
net.IW{1,1} = [7 8 9]; net.b{1} = [0];
зададим начальные условия для динамических блоков линии за-
держки:
pi ={1 2}
pi =
[1] [2]
Последовательность их задания слева направо соответствует бло-
кам запаздывания, расположенным на рисунке сверху вниз. Этим
завершается формирование сети.
Теперь определим входной сигнал в следующем порядке значе-
ний:
p = {3 4 5 6}
p =
[3] [4] [5] [6]
и промоделируем эту сеть:
[a,pf] = sim(net,p,pi)
a =
[46] [70] [94] [118]
pf =
[5] [6]
Для того чтобы получить желаемую последовательность сигналов
на выходе, необходимо выполнить настройку сформированной сети.
Предположим, что задана следующая желаемая последовательность
для выхода фильтра:
T = {10 20 30 40}; 
  Введем ЛЗ с двумя тактами запаздывания:
  net.inputWeights{1,1}.delays = [0 1 2];

  определим следующие начальные значения весов и смещения:
  net.IW{1,1} = [7 8 9];       net.b{1} = [0];

   зададим начальные условия для динамических блоков линии за-
держки:
  pi ={1 2}

  pi =
      [1]      [2]

   Последовательность их задания слева направо соответствует бло-
кам запаздывания, расположенным на рисунке сверху вниз. Этим
завершается формирование сети.
   Теперь определим входной сигнал в следующем порядке значе-
ний:
  p = {3 4 5 6}

  p =
        [3]    [4]      [5]      [6]

  и промоделируем эту сеть:
  [a,pf] = sim(net,p,pi)

  a =
      [46]       [70]     [94]        [118]
  pf =
      [5]      [6]

   Для того чтобы получить желаемую последовательность сигналов
на выходе, необходимо выполнить настройку сформированной сети.
Предположим, что задана следующая желаемая последовательность
для выхода фильтра:

  T = {10 20 30 40};


                                 29

Страницы