ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
47
Для оценки достоверности результатов работы НС можно воспользо-
ваться результатами регрессионного анализа, полученными при сравне-
нии эталонных значений со значениями, полученными на выходе сети,
когда на вход поданы входные векторы тестового массива (рис. 13). Опи-
санная процедура иллюстрируется следующим набором команд:
y=sim(net,P); [m,b,r]=postreg (y(1,:),T(1,:)).
Из сравнения компонентов эталонных векторов с соответствующими
компонентами выходных векторов сети видно, что совпадение экспери-
ментальных данных с расчётными R составляет 94,8%, т.е. сеть работает
правильно.
Для обработки входных данных создаётся программный код [3], кото-
рый позволяет получить массивы значений выходной переменной при неко-
торых значениях входных переменных, изменяющихся в том же диапазоне,
что и при экспериментальном исследовании (рис. 14).
Представленная трёхмерная модель затруднена для понимания.
В связи с этим, учитывая необходимость получения продукта функцио-
нальной направленности, т.е. с высоким содержанием биологически ак-
тивных веществ, было проведено сечение поверхности (рис. 14) плоско-
стью, параллельной оси «B/COB» при максимальном значении доли тык-
венного пюре в рецептурной смеси – 30%. Полученная графическая зави-
симость представлена на рис. 15.
Установлено, что высокие балльные оценки консистенции наблюда-
ются при доле пюре в смеси 30% и отношении В/СОВ 1,4…1,6. Получен-
ный интервал допустимых значений В/СОВ хорошо согласуется с реко-
мендациями по величине этого отношения для плавленых сыров, обеспе-
чивающего получение мягкой пастообразной консистенции. Полученные
данные по качеству рецептурной смеси могут быть использованы для оп-
тимизации её состава и себестоимости.
Рис. 13. Сравнение
экспериментальных
значений (○
○○
○)
с результатами обучения
сети (
)
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- …
- следующая ›
- последняя »
