Искусственные нейронные сети. Сивохин А.В - 62 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

62
W(i, :) = net .IW{1,1};
EE = mse(e{i});
ee(i) = EE;
i = i + 1;
end;
11.
Проанализировать результаты и сделать их сравнение с ре-
зультатами для последовательного представления обучающей после-
довательности:
W(63, :)
cell2mat(a{63})
EE = mse(e{63})
mse(e{1})
12. Для полученных результатов построить графики и сравнить
их с предыдущими:
subplot(3,1,1)
for i = 1:1:63, plot(i, cell2mat(a{i}), ′k′),
hold on
end;
xlabel(′′), ylabel(′Выходы a(i′′), grid
subplot(3,1,2)
plot(0:63, [[0 0]; W], ′k′)
xlabel(′′), ylabel(′Веса входов W(i)′), grid
subplot(3,1,3)
semilogy(1:63, ee, ′+k′)
xlabel(′Циклы′), ylabel(′Ошибка′), grid
Задание 2. Адаптировать параметры однослойной динамической
сети с одним входом и одной линией задержки для аппроксимации 
         W(i, :) = net .IW{1,1};
         EE = mse(e{i});
         ee(i) = EE;
         i = i + 1;
  end;

   11. Проанализировать результаты и сделать их сравнение с ре-
зультатами для последовательного представления обучающей после-
довательности:

  W(63, :)
  cell2mat(a{63})
  EE = mse(e{63})
  mse(e{1})

   12. Для полученных результатов построить графики и сравнить
их с предыдущими:

  subplot(3,1,1)
  for i = 1:1:63, plot(i, cell2mat(a{i}), ′k′),
  hold on
  end;
  xlabel(′′), ylabel(′Выходы a(i′′), grid
  subplot(3,1,2)
  plot(0:63, [[0 0]; W], ′k′)
  xlabel(′′), ylabel(′Веса входов W(i)′), grid
  subplot(3,1,3)
  semilogy(1:63, ee, ′+k′)
  xlabel(′Циклы′), ylabel(′Ошибка′), grid

   Задание 2. Адаптировать параметры однослойной динамической
сети с одним входом и одной линией задержки для аппроксимации


                                    62

Страницы