3.Проектная часть

3.1 Применение сети обобщённой регрессии для решения задачи аппроксимации функции.

Демонстрационный пример demogrn1 в среде ПС MATLAB 6 иллюстрирует применение сети GRNN для решения задачи аппроксимации функции.

Приложение использует команду NEWGRNN для создания сети обобщённой регрессии, которая аппроксимирует функцию, заданную с помощью определенных точек;

Рис.1 Интерфейс пользователя

На рисунке 2 показан процесс формирования функции, которую мы хотим получить в результате аппроксимации, заданной обучающим множеством из 8 точек.

Рисунок 2.

Для того чтобы найти функцию, которая проходит через заданные на предыдущем слайде точки, необходимо применить сеть GRNN. На рисунке 3 представлены точки аппроксимации. Мы используем GRNN сеть для создания сети обобщённой регрессии. Мы используем параметр SPREAD на уровне чуть менее единицы. Расстояние между входными значениями, по сути, даёт функцию, которая подбирает значения максимально близкие к требуемым. Меньший разброс даст нам более точные результаты, но при этом мы потеряем плавность графика функции.

Рисунок 3.

После нажатия кнопки <next> переходим к следующему слайду (рис.4), на котором определяется новая точка ввода, аппроксимируемой функции (P=3.5)

Идея аппроксимации заключается в том, что при задании вектора входа каждый нейрон радиального базисного слоя выдаст значение в соответствии с тем, как близок вектор входа к вектору весов каждого нейрона.

Рисунок 4.

На следующем слайде (рис.5) представлен отклик сети, симулированной в среде MATLAB. Отклик сети реализован по множеству данных, отражающих функцию, которую они представляют.

Рисунок 5.

Сформированная сеть GRNN использует всего 8 нейронов в скрытом слое и весьма успешно решает задачу аппроксимации и экстраполяции нелинейной зависимости, восстанавливаемой по экспериментальным точкам.

Итак, сеть GRNN использует, как и радиальная сеть, восемь нейронов.

Недостаток заключается в том, что погрешности ненулевые в отличие от радиальных сетей с нулевой ошибкой.

Достоинство в том, что скорость обучения очень высокая, так как обучение сводится только к присвоению значений весов.

3.2 Руководство пользователя

Для запуска программы, необходимо сначала запустить MATLAB 6. Затем, вписать в “командное окно” команду < demogrn1> и нажать на кнопку <ENTER>. На экране появится интерфейс пользователя, как показан на рисунке 1.

Чтобы продолжить работу, нажимаем на кнопку Start (на последующих слайдах кнопка next).

Для выполнения необходимых функций, на слайдах расположены следующие кнопки:

Next ->переход к следующему шагу;

Prev <-возвращение к предыдущему шагу;

Reset ->сброс(начать сначала);

Сlose-> закрыть окно.

					КП – 2068280 – 080801– 07 - 2010
Изм.	Лист	№ документа	Подпись	Дата
Разработал		Носов П.А .			Заключение	Литера			Лист	Листов
Проверила		Мещерякова В.В.					У		30	1
Консультант		Мещерякова В.В.				ТГТУ,0802
Утвердил