Искусственные нейронные сети. Сивохин А.В - 86 стр.

   Задание 7. Сформировать линейную сеть из одного нейрона, од-
ного входа и одного выхода для цифровой фильтрации сигнала, вы-
полнив следующие действия:

  1. Создать сеть и произвести ее инициализацию:
  net = newlin([0 10], 1); % – диапазон входа от 0 до 10;
  net.inputWeights{1, 1}.delays = [0 1 2];
  net.IW{1, 1} = [7 8 9;] % – произвольная инициализация
  net.b{1} = [0];               весов и смещения
  pi = {1 2};              % – начальные условия на линиях
                                задержки.

   2. Определить входной сигнал и выходной сигнал фильтра в виде
последовательности значений:
   P = {3 4 5 6};         % – входной сигнал;
   T = {10 20 30 40};     % – требуемый выходной сигнал.

  3. Промоделировать необученную сеть:
  [a, pf] = sim(net, P, pi);
  % a = [46] [70] [94] [118] pf = [5] [6].

  4. Выполнить адаптацию сети с помощью 10 циклов:
  net.adaptParam.passes = 10;
  [net, y, E, pf, af] = adapt(net, P, T, pi);
  y % - y = [10.004] [20.002] [29.999] [39.998].

   Задание 8. Сформировать сеть ADALINE с одним нейроном и од-
ним входом, значения которого изменяются от –1 до +1, двумя ли-
ниями задержки и одним выходом для предсказаний значений де-
терминированного процесса p(t), выполнив следующие действия:
   1. Сформировать колебательное звено, реакция которого на сту-
пенчатый сигнал будет использована в качестве детерминированного
процесса p(t):
   clear


                                86