Апроксимація функцій за допомогою узагальнено-регресійної нейронної мережі
Автор: raynhour • Октябрь 25, 2018 • Лабораторная работа • 453 Слов (2 Страниц) • 437 Просмотры
Міністерство освіти і науки України
Національний авіаційний університет
Навчально-науковий інститут аеронавігації
Кафедра електроніки
Лабораторна робота №1
по темі «Апроксимація функцій за допомогою узагальнено-регресійної нейронної мережі»
Виконав: Піджарено Артур., МН504
Перевірив: Вишнівський О.В.
Київ 2018
GRNN Function Approximation[pic 1]
X = [1 2 3 4 5 6 7 8];
T = [0 1 2 3 2 1 2 1];
plot(X,T,'.','markersize',30)
axis([0 9 -1 4])
title('Function to approximate.')
xlabel('X')
ylabel('T')
[pic 2]
Рисунок 1. Дана функція
Ми використовуємо NEWGRNN для створення узагальненої регресійної мережі.
spread = 0.7;
net = newgrnn(X,T,spread);
A = net(X);
hold on
outputline = plot(X,A,'.','markersize',30,'color',[1 0 0]);
title('Create and test y network.')
xlabel('X')
ylabel('T and A')
[pic 3]
Рисунок 2. Дана функція та апроксимована функція
Тепер ми можемо використати цю функцію для апроксимації нових значень.
x = 3.5;
y = net(x);
plot(x,y,'.','markersize',30,'color',[1 0 0]);
title('New input value.')
xlabel('X and x')
ylabel('T and y')
[pic 4]
Рисунок 2. Новій значення функції
Тут реакція мережі імітується для багатьох значень, що дозволяє побачити функцію, яку вона представляє.
X2 = 0:.1:9;
Y2 = net(X2);
plot(X2,Y2,'linewidth',4,'color',[1 0 0])
title('Function to approximate.')
xlabel('X and X2')
ylabel('T and Y2')
[pic 5]
Висновок
В цій лабораторній роботі я досліджував роботу узагальнено-регресійної нейронної мережі.
...