ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
45
Рассмотрим пример использования нейронно-сетевого подхода для
установления оптимального рецептурного состава сырного продукта.
На основании полученных экспериментальных данных (табл. 4) по
изучению зависимости балловой оценки консистенции от содержания
тыквенного пюре и отношения влаги к сухому обезжиренному веществу
(В/СОВ) в рецептурной смеси сырного продукта требуется построить по-
верхность отклика, отображающую изменение целевой функции при
варьировании входных параметров.
4. Результаты балловой оценки консистенции опытных образцов
В/СОВ
Пюре, %
1,17 1,26 1,36 1,81 2,0
20 4 4 5 5 3
22 3 4 6 4 4
25 4 5 6 4 3
28 4 6 7 6 4
30 4 6 8 8 5
Для обучения НС был сформирован массив входных векторов x
i
(x
1
–
массовая доля тыквенного пюре в рецептурной смеси; x
2
– отношения
В/СОВ, соответствующие значениям целевой функции y – балловой оцен-
ки консистенции сырного продукта (табл. 4).
Создание и обучение нейронной сети запускается специальной про-
граммой, созданной в среде MatLab [3]. Для решения задачи моделирова-
ния была сформирована трёхслойная полносвязанная сеть, включающая
два нейрона во входном слое (по числу компонентов входного вектора),
четыре нейрона в промежуточном слое с передаточными функциями tan-
sig и один нейрон в выходном слое (по числу компонентов выходного
слоя) с передаточной функцией purelin [3].
Позиции нейронов в каждом слое определяются топологической
функцией randtop, формирующей случайное расположение нейронов в
слое (рис. 11). При этом для вычисления расстояний между нейронами в
i-м слое используется связанная функция расстояния linkdist. В качестве
обучающего алгоритма был выбран алгоритм Levenberg-Marquardt
(trainlm). Указанная сеть формируется с помощью следующей процедуры,
записанной в программе Neiron.m: net=newcf(minmax(P), [3, 6, 1],{'tansig'
'tansig' 'purelin'},'trainlm'); где первый аргумент – матрица минимальных и
максимальных значений компонентов входного вектора – вычисляется с
помощью процедуры minmax. Результатом выполнения процедуры newff
является нейронная сеть net заданной конфигурации.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- …
- следующая ›
- последняя »
