Essays.club - Получите бесплатные рефераты, курсовые работы и научные статьи
Поиск

Искусственные нейронные сети

Автор:   •  Май 8, 2019  •  Лабораторная работа  •  524 Слов (3 Страниц)  •  419 Просмотры

Страница 1 из 3

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФГБОУ ВО «ВЯТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Факультет автоматики и вычислительной техники

Кафедра радиоэлектронных средств

Отчет по дисциплине

«Искусственные нейронные сети и управление»

Лабораторная работа №1

«Искусственные нейронные сети»

Вариант №11

Выполнил: студент группы ИКТм– 13______________________/П.М. Бушуев /

 


Проверил: к.т.н., доцент кафедры ЭВМ_____________________/В.С. Ростовцев /

Киров 2019

Цели работы:

  • ознакомление с основными командами создания, обучения и применения многослойных нейронных сетей прямого распространения.

Оборудование:

  • ПК, Matlab.

Ход работы:

  1. Исходные данные

В техническом задании указана функция  и области её определения . [pic 1][pic 2]

Для дальнейшей работы с искусственной нейронной сетью (ИНС) понадобятся массивы входных и выходных значений функции. Так как моделирование будет проводиться в программной среде Matlab, то код для данной операции указан в таблице 1.1.

Таблица 1.1 – Код для формирования массива входных и выходных значений функции

Код

Описание

i = 1;

Задаёт начальное значение счётчика.

for x1 = -6:.1:3;

Формирует цикл, в котором перебирает все значения на отрезке Х1 с шагом 0,1.

for x2 = -4.4:.1:1.7;

Формирует цикл, в котором перебирает все значения на отрезке Х2 с шагом 0,1.

P(1,i) = x1;

Записывает полученные значения массива Х1 в 1-ю строку.

P(2,i) = x2;

Записывает полученные значения массива Х2 во 2-ю строку.

T(i) = (x1.^4)/sin(x2+2);

Формирует массив конечных значений аппроксимируемой функции.

i = i+1;

Обновление счётчика.

end

end

Завершение циклов.

  1. Формирование и обучение ИНС

Для создания ИНС воспользуемся функцией newff. Она формирует  однонаправленную сеть, обучаемую с применением алгоритма обратного распространения. Условимся, что ИНС будет содержать 2 скрытых слоя с 10 и 1 нейронами. Для каждого слоя будет использована одна и та же функция активации. Код для создания ИНС находится в таблице 2.1.

Таблица 2.1 – Код для создания ИНС

Код

Описание

net=newff(minmax(P),[10,1,1],{'purelin','purelin','purelin'},'traingd');

Функция формирования нейросети, где зафиксированы следующие параметры:

- minmax(P) – поиск максимального и минимального значений входных данных;

- [10,1,1] – количество нейронов в каждом слое;

- 'purelin' – функция активации для каждого слоя;

- 'traingd' – функция обучения нейросети.

net.trainParam.epochs = 100;

Количество циклов обучения.

[net,trs] = train(net, P, T);

Тренировка полученной нейросети при помощи входного и выходного массивов данных.

Y=sim(net,P);

Моделирование работы системы при подаче на вход определённых данных. В данном случае используется исходный массив входных данных.

A=net(P);

E=T-A;

SSE=sumsqr(E);

MSE=mse(E);

Вычисление значений параметров SSE (сумма квадратов ошибок) и MSE (среднеквадратичное отклонение) для оценки работы ИНС.

...

Скачать:   txt (8.9 Kb)   pdf (343.2 Kb)   docx (629.4 Kb)  
Продолжить читать еще 2 страниц(ы) »
Доступно только на Essays.club