Искусственные нейронные сети. Сивохин А.В - 93 стр.

  plot(P1, Y, ′*k′, ′MarkerSize′, 10, ′LineWidth′, 2)

   Задание 2. Создать радиальную базисную сеть для обучающей по-
следовательности P = 0:3 и T = [0.0 2.0 4.1 5.9] при средней квадра-
тичной ошибке 0.1, проанализировать структурную схему построен-
ной сети и значения параметров ее вычислительной модели, выпол-
нив действия задания и заменив в командах функцию newrbe(P, T)
на newrb(P, T, 0.1).

   Задание 3. Создать радиальную базисную сеть с нулевой ошибкой
для большого числа значений входа и цели, выполнив следующие
действия:
   1. Задать обучающую последовательность и построить для нее
график:
   P = -1:0.1:1;
   T = [-0.9602 -0.5770 -0.0729 0.3771 0.6405 0.6600 …
         0.4609 0.1336 -0.2013 -0.4344 -0.5000 -0.3930…
        -0,1647 0.988 0.3072 0.3960 0.3449 0.1816
        -0.0312 -0.2189 -0.3201];
   plot(P, T, ′*r′, ′MarkerSize′, 4, ′LineWidth′, 2)
   hold on

  2. Создать сеть и определить число нейронов в слоях:
  net = newrbe(P, T);
  net.layers{1}.size % – в первом слое – 21 нейрон;
  net.layers{2}.size % – во втором слое – 1 нейрон;
  gensim(net);

  3. Выполнить моделирование сети и построить график:
  V = sim(net, P);
  plot(P, V, ′*b′, ′MarkerSize′, 5, ′LineWidth′, 2)
  P = [-0.75 -0.25 0.25 0.75]
  V = sim(net, P);
  hold on


                                 93