Искусственные нейронные сети. Сивохин А.В - 92 стр.

gensim(net);



3. Проанализировать параметры вычислительной модели сети:
net
net.layers{1}.size % – число нейронов в первом слое;
net.layers{2}.size % – число нейронов во втором слое;
net.layers{1}.initFcn
net.layers{1}.netInputFcn
net.layers{1}.transferFcn
net.layers{2}.initFcn
net.layers{2}. transferFcn
net.layers{2}.netInputFcn
net.inputWeights{1, 1}.initFcn
net.inputWeights{1, 1}.weightFcn
net.inputWeights{2, 1}.initFcn
net.inputWeights{2, 1}.weightFcn
net.inputWeights{1, 1}.learnFcn
net.IW{1, 1}, net.b{1}
net.LW{2, 1}, net.b{2}
net.inputWeights{1, 1}, net.biases{1}
net.inputWeights{2, 1}, net.biases{2}

4. Выполнить моделирование сети и построить графики:
plot(P, T, ‘*r’, ′MarkerSize′, 2, ′LineWidth′, 2)
hold on
V=sim(net, P);
plot(P, V, ′*b′, ′MarkerSize′, 9, ′LineWidth′, 2)
P1=0.5:2.5;
Y=sim(net, P1);


                           92