Искусственные нейронные сети. Сивохин А.В - 123 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

123
t = [t1 t2 t1 t1].
4. Сформировать обучающие последовательности:
Pseq = con2seq(p); % – массив ячеек;
Tseq = con2seq(t); % – массив ячеек;
5. Создать сеть Элмана:
net = newelm( [ -2 2], [10, 1], …
{′tansig′, ′purelin′}, …
′traingdx′)
net.layers{1}, net.IW{1, 1}, net.LW{1, 1}
net.layers{2}, net.LW{2, 1}.
6. Обучить сеть:
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.show = 25;
net.trainParam.goal = 0.01;
[net, tr] = train(net, Pseq, Tseq);
net.IW{1, 1}, net.LW{1, 1}, net.LW{2, 1}.
7. Проверить сеть на обучающей последовательности:
figure(2)
a = sim(net, Pseq);
time = 1 : length(p);
plot(time, t, ′- -′, time, cat(2, a {:} ) )
axis(
[1 80 0.8 2.2]). 
t = [t1 t2 t1 t1].
4. Сформировать обучающие последовательности:

Pseq = con2seq(p); % – массив ячеек;
Tseq = con2seq(t); % – массив ячеек;

5. Создать сеть Элмана:

net = newelm( [ -2 2], [10, 1], …
{′tansig′, ′purelin′}, …
′traingdx′)
net.layers{1}, net.IW{1, 1}, net.LW{1, 1}
net.layers{2}, net.LW{2, 1}.

6. Обучить сеть:

net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.show = 25;
net.trainParam.goal = 0.01;
[net, tr] = train(net, Pseq, Tseq);
net.IW{1, 1}, net.LW{1, 1}, net.LW{2, 1}.

7. Проверить сеть на обучающей последовательности:

figure(2)
a = sim(net, Pseq);
time = 1 : length(p);
plot(time, t, ′- -′, time, cat(2, a {:} ) )
axis([1 80 0.8 2.2]).




                                     123

Страницы