Расчет и оптимизация процессов и аппаратов химических и пищевых производств в среде MatLab. Дворецкий Д.С - 62 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

Рис. 7.7 Влияние температуры на выход целевого продукта
при концентрации тетрахлорсилана 4 М
% вводим значен. входного вектора x
T=[60:80];
C=[3:0.1:5];
[T1, C1]= meshgrid(T, C);
for i=1:length(T1)
PP = cat(1, T1(i, :), C1(i, :));
% получаем прогноз выходного вектора y
YY=sim(net,PP);
YY1(i,:) = YY;
end
% выводим результаты на экран
figure(1)
colormap(gray) %линии графика серого цвета
surf(T1, C1, YY1)
xlabel(‘T, C’)
ylabel(‘C, kmol/l’)
zlabel(‘YY1’)
Имеющиеся в Neural Networks Toolbox функции позволяют, кроме того, получить полную инфор-
мацию о структуре сети и значениях смещений для каждого слоя и удельные веса каждого синапса.
Чтобы вывести информацию о смещениях, необходимо использовать функцию celldisp, дополнив этой
функцией программу NeT2:
% выводим информацию о смещениях сети
celldisp(net.b)
ans{1} =
-0.0154 -2.4057
ans{2} =
-0.5744 0.6745 0.1748 0.6368
ans{3} =
0.3337 1.3917
ans{4} =
1.3384
Аналогично можно получить информацию о величинах весов синапсов
% для входного слоя
celldisp(net.IW)
С, кмоль/л

Страницы