Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 2. Линейные сети. Донской Д.А - 30 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

30
Выполним настройку параметров, используя процедуру адапта-
ции adapt и 10 циклов обучения:
net.adaptParam.passes = 10;
[net,y,E pf,af] = adapt(net,p,T,pi); % Процедура
адаптации
Выведем полученные значения весов, смещения и выходного сиг-
нала:
wts = net.IW{1,1}, bias = net.b{1}, y
wts =
0.5059 3.1053 5.7046
bias =
-1.5993
y =
[11.8558] [20.7735] [29.6679] [39.0036]
Если продолжить процедуру настройки, то можно еще точнее
приблизить выходной сигнал к желаемому:
net.adaptParam.passes = 500;
[net,y,E,pf,af] = adapt(net,p,T,pi); y
y =
[10.0043] [20.0018] [29.9992] [39.9977]
Таким образом, линейные динамические нейронные сети могут
быть адаптированы для решения задач фильтрации временных сиг-
налов. Для сетей такого класса часто используется название
ADALINE (ADaptive LInear NEtwork) – адаптируемые линейные сети.
Порядок выполнения работы
1. Для заданного преподавателем варианта задания (таблица) раз-
работать адаптируемую линейную сеть в системе MATLAB, выпол-
нить ее настройку с точностью 0,01 по выходному сигналу. 
  Выполним настройку параметров, используя процедуру адапта-
ции adapt и 10 циклов обучения:
  net.adaptParam.passes = 10;

[net,y,E pf,af] = adapt(net,p,T,pi); % Процедура
                                       адаптации

   Выведем полученные значения весов, смещения и выходного сиг-
нала:
  wts = net.IW{1,1}, bias = net.b{1}, y

  wts =
      0.5059    3.1053    5.7046
  bias =
     -1.5993
  y =
      [11.8558]    [20.7735]    [29.6679]             [39.0036]

  Если продолжить процедуру настройки, то можно еще точнее
приблизить выходной сигнал к желаемому:
  net.adaptParam.passes = 500;

  [net,y,E,pf,af] = adapt(net,p,T,pi);          y

  y =
        [10.0043]      [20.0018]      [29.9992]       [39.9977]
   Таким образом, линейные динамические нейронные сети могут
быть адаптированы для решения задач фильтрации временных сиг-
налов. Для сетей такого класса часто используется название
ADALINE (ADaptive LInear NEtwork) – адаптируемые линейные сети.

           Порядок выполнения работы
   1. Для заданного преподавателем варианта задания (таблица) раз-
работать адаптируемую линейную сеть в системе MATLAB, выпол-
нить ее настройку с точностью 0,01 по выходному сигналу.



                               30

Страницы