1. Жедел есептеуді жүзеге асыратын нейрондық желіні құрыңыз
екі айнымалының yf x1,x2 сызықтық емес функциясы y-f-тің мәні x1, x2-ге сәйкес нұсқа(соңғы Сан). Тапсырмалар нұсқалары оқу құралының соңында келтірілген (кесте 1.2).
2. Нейрондық желі келесі құрылымға ие болуы керек (сурет.6)
Сур.6. Іске асырылатын нейрондық желінің құрылымы және оны сипаттайтын формула.
Нейрондық желінің негізгі сипаттамалары:
нейрондардың 2 қабаты бар: layer 1 және Layer 2;
layer 1-нің бірінші қабатында 2 нейрондары N1 және N2, олардың кірістерінде кіріс сигналдары беріледі-функцияның аргументтери x1, x2 ; негізгі F1, F2 функциялары бұл нейрондардың гиперболалық тангенс (Tansig);
layer 2-нің екінші қабаты 1 нейроннан N3 тұрады, оның кірістеріне бірінші қабаттың нейрондарының шығу сигналдары беріледі; осы сызықтық типтегі нейронның F3 активтендіру функциясы (Purelin);
әр нейронға тұрақты ығысу сигналдары беріледі w01 , w02 ,w03 ;
желіні оқыту барлық салмақтық коэффициенттерді іріктеуден тұрады
wij берілген кіріс мәндерін беру кезінде шығысында y қажетті (берілген немесе мақсатты) мәндер болатындай;
3. Кіріс айнымалыларының 10 жұп p мәндерін орнатыңыз
x1, x2 белгілі бір нұсқаға өзгеріс аралығына сәйкес. Matlab көмегімен әр жұп үшін берілген y функциясының t мақсатты мәндерін есептеңіз.
Бұл мәндерді nntool ішіне енгізіңіз 3сурет терезесін пайдаланыныз..
Іске асырылған нейрондық желінің параметрлерін орнатыңыз және оны 4.сурет терезесін пайдаланып жасаңыз.
6.Құрылған нейрондық желінің құрылымын диалогтық панельдегі графикалық көрініс арқылы тексереміз (сурет.5). Біз p кіріс векторын және t мақсатты функциясын орнату арқылы оқытуды жүзеге асырамыз (вкладка Train).
7. Біз алынған желілік нейрондардың салмақ коэффициенттерін кестеге жазамыз (вкладка View/EditWeights).
8. Құрылған функцияларды колдана отырып, yf x1,x2 ,нейрон желісін Matlab ортасына network1_outputs Шығыс мәндерін экспорттаймыз. Модельдеу қатесінің графигін анықтаймыз.
Қорытынды жасаймыз.