Моделирование нейронных сетей в Matlab. Федотов А.В. - 12 стр.

      Отметим, что в процессе работы со всеми приведенными блоками
при задании конкретных числовых значений ввиду особенностей Simu-
link векторы необходимо представлять как столбцы, а не как строки.
      Блоки, объединенные в библиотеку Control Systems реализуют нейро-
сетевые регуляторы трех различных структур — регулятор с предсказанием,
регулятор, основанный на использовании модели нелинейной авторегрессии
со скользящим средним (Nonlinear Autoregressive-Moving Average — NAR-
MA-L2), и регулятор на основе эталонной модели, которые удобны при по-
строении и исследовании моделей систем автоматического управления, а
также блок просмотра результатов.

       3.2. Выполнение моделирования
       Основной функцией для формирования нейросетевых моделей в Simu-
link является функция gensim, записываемая в форме

     gensim(net,st),

где net — имя созданной НС, st — интервал дискретизации (если НС не име-
ет задержек, ассоциированных с ее входами или слоями, значение данного
аргумента устанавливается равным -1).
      В качестве примера использования средств Simulink рассмотрим сле-
дующую задачу.
      Пусть входной и целевой векторы имеют вид
      р = [1 2 3 4 5] ; t = [ 1 3 5 7 9];
      Создадим линейную НС и протестируем ее по данным обучающей вы-
борки:

     >> р = [1 2 3 4 5] ;
     >> t = [1 3 5 7 9] ;
     >> net = newlind(р,t);
     >> Y = sim(net,p)
     У=
           1.0000 3.0000 5.0000 7.0000 9.0000

     Затем запустим Simulink командой

     >> gensim(net,-1)

      Это приведет к открытию окна с нейросетевой моделью.
      Для проведения тестирования модели щелкнем дважды на левом значке
(с надписью Input 1 — Вход 1), что приведет к открытию диалогового окна
параметров блока. В данном случае блок Input 1 является стандартным бло-
ком задания константы (Constant). Изменим значение по умолчанию на 2 и
нажмем кнопку ОК.
                                     12