Лабораторная работа 5 / Лабораторная работа 5

Цель работы: изучение средств и методов MATLAB и пакета Simulink для моделирования и исследования нейронных сетей; в освоении базовых приёмов моделирования и исследования нейронных сетей в среде MATLAB; в применении нейронных сетей для аппроксимации функций.

Задание:

Задание 1.

1) Создать обобщенно-регрессионную НС, для чего выполнить действия указанные в п.3.1 в примере 1.

2) Восстановить зависимость по имеющимся экспериментальным данным с использованием НС, для чего выполнить действия указанные в п.3.1 в примере 2. Результаты внести в отчет в виде картинок изображений, полученных в Matlab. Созданную сеть сохранить.

Задание 2.

1) Создать НС в Fuzzy Logic Toolbox с помощью графического интерфейса пользователя (GUI или ГИП) для выполнения операции у = х2 по исходным данным и указаниям п.3.2 (см. пример 3).

2) Создать новую нейронную сеть как указано в примере 4 п.3.2. Выполнить инициализацию сети.

3) Провести обучение нейронной сети по п.3.2.

4) Вывести структурную схему сети и получить информацию о весах и смещениях непосредственно в рабочем окне системы.

Результаты внести в отчет в виде картинок изображений, рисунков, схем, полученных в Matlab. Результаты сохранить в электронном виде.

Задание 3. Провести моделирование нейронных сетей при помощи Simulink по п.4. Исходные данные взять из примера 5. Результаты внести в отчет в виде картинок изображений, рисунков, схем, полученных в Matlab. Результаты сохранить в электронном виде.

Задание 4. Создать и обучить нейронную сеть выполнению операции у = х12 + х2, если заданы последовательности входа Р1 = [1 0.5 0 1; -2 0 0.5 1] и цели Т1 = [-1 0.25 0.5 2].

Выполнение задания:

Задание1.

Задаем массивы входных и целевых массивов и создаем обобщенно – регрессионную сеть с этими параметрами.

Проводим опрос созданной сети:

Видно, что точность аппроксимации в заданных точках невелика.

Попытаемся улучшить её, создав сеть с радиальными базисными элементами:

Как видно, точность аппроксимации улучшилась.

Создадим линейную нейронную сеть, задав предварительно векторы входа и целей:

Проведем опрос созданной сети:

Задание 2.

Введем команду nntool, тем самым открыв окно для создания графического интерфейса НС:

Создадим последовательность входов:

Создадим аналогично вектор целей:

Теперь создадим НС для работы с этими данными:

,

Теперь выполним инициализацию сети:

Теперь проведем обучение сети:

Посмотрим созданную сеть:

Задание 3.

Вызовет окно библиотеки нейросетевых компонентов:

Создадим линейную НС:

И запустим Simulink следующей командой:

Изменим значение во входном блоке:

Запустим сеть и получим результат в выходном блоке:

Задание 4.