ВУЗ:
Составители:
Данный программный код также содержится в программе NeT2.
Процесс обучения иллюстрируется графиком (рис. 7.5) зависимости оценки функционирования от
номера цикла обучения.
7.6 Тестирование сети
Перед тем, как воспользоваться нейронной сетью, необходимо исследовать степень достоверности
результатов вычислений сети на тестовом массиве входных векторов (на массиве экспериментальных
данных). Для оценки достоверности результатов работы сети можно воспользоваться результатами рег-
рессионного анализа, полученными при сравнении эталонных (экспериментальных) значений со значе-
ниями, полученными на выходе сети, когда на вход поданы входные векторы тестового массива. В сре-
де MаtLab для этого можно воспользоваться функцией postreg. Дополняем NeT2 следующим набором
команд, иллюстрирующим описанную процедуру:
% создание тестового массива выходных данных
y=sim(net,P);
% регрессионный анализ результатов обработки
[m,b,r]=postreg(y(1,:),T(1,:));
Рис. 7.6 Сравнение эталонных значений
с результатами обучения сети
Из сравнения компонентов эталонных векторов с соответствующими компонентами выходных век-
торов сети видно, что все точки легли на прямую (рис. 7.6), что говорит о правильной работе сети на
тестовом массиве.
7.7 Моделирование сети
В результате выполнения предыдущих этапов мы получили обученную сеть и теперь можем перей-
ти собственно к использованию данной сети для прогнозирования выхода по целевому продукту. Для
того, чтобы применить обученную сеть для обработки данных, необходимо воспользоваться функцией
sim. Например, используя обученную нейронную сеть, дадим прогноз по выходу целевого продукта при
изменении температуры процесса от 60 до 80 °С и изменении концентрации тетрахлорсилана от 3 до 5
моль/л.
Для этого произведём просчёт для всех интервалов изменения температуры и концентрации тетра-
хлорсилана. Дополним файл-программу NeT2 следующим кодом. Результаты просчета представлены на
графике (рис. 7.7).
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 59
- 60
- 61
- 62
- 63
- …
- следующая ›
- последняя »
