Искусственные нейронные сети. Сивохин А.В - 70 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

70
net8.trainParam.epochs = 500;
net8.trainParam.90al = 0.01;
[net8, TR] = train(net8, P, T);
TR % – характеристики процедуры обучения.
6. Произвести моделирование сети и оценить качество ее обуче-
ния:
Ynet8 = sim(net8, P) % – целевые значения.
Задание 9. Повторить 8-е задание для следующих функций обуче-
ния:
traingda, traingdm, traingdx, trainrp, traincgf, traincgp,
traincgb, trainscg, trainbfg, trainoss, trainlm.
Сравнить полученные
результаты.
Задание 10. Создать и обучить сеть для аппроксимации синусои-
дальной функции, зашумленной нормально распределенным шумом,
выполнив следующие действия:
1. Задать обучающие последовательности:
P = [-1: .05: 1];
T = sin[2*pi*P] + 0.1*randn(size(P));
2. Сформировать сеть с прямой передачей сигнала:
net10 = newff([-1 1], [20 1], {′transig′, ′purelin′}, … ′trainbr′);
3. Настроить сеть:
net10.trainParam.epochs = 50;
net10.trainParam.show = 10; % для отображения.
4. Обучить сеть и построить график аппроксимируемой функции
и график выхода сети: 
  net8.trainParam.epochs = 500;
  net8.trainParam.90al = 0.01;
  [net8, TR] = train(net8, P, T);
  TR % – характеристики процедуры обучения.
  6. Произвести моделирование сети и оценить качество ее обуче-
ния:

  Ynet8 = sim(net8, P) % – целевые значения.

   Задание 9. Повторить 8-е задание для следующих функций обуче-
ния: traingda, traingdm, traingdx, trainrp, traincgf, traincgp,
traincgb, trainscg, trainbfg, trainoss, trainlm. Сравнить полученные
результаты.

   Задание 10. Создать и обучить сеть для аппроксимации синусои-
дальной функции, зашумленной нормально распределенным шумом,
выполнив следующие действия:
   1. Задать обучающие последовательности:

  P = [-1: .05: 1];
  T = sin[2*pi*P] + 0.1*randn(size(P));

  2. Сформировать сеть с прямой передачей сигнала:

  net10 = newff([-1 1], [20 1], {′transig′, ′purelin′}, … ′trainbr′);

  3. Настроить сеть:

  net10.trainParam.epochs = 50;
  net10.trainParam.show = 10; % для отображения.

   4. Обучить сеть и построить график аппроксимируемой функции
и график выхода сети:



                                   70

Страницы