
- •Содержание
- •3.2. Многослойный персептрон 34
- •12.1. Обоснование выбора темы и области применения разработки 142
- •12.2. Оценка ожидаемой экономической целесообразности разработки, изготовления и использования проектируемой системы 144
- •12.3. Выводы 151
- •7. Работа с сетью Кохонена. 170
- •Введение
- •Глава 1. Введение в искусственные нейронные сети
- •1.1. Проблемы, решаемые в контексте инс
- •1.2. Краткий исторический обзор
- •1.3. Модель технического нейрона
- •Математическая модель нейрона:
- •1.4. Архитектура нейронной сети
- •1.5. Обучение нейронных сетей
- •1.6. Многослойные сети прямого распространения
- •1.6.1. Многослойный персептрон
- •1.6.3. Нерешенные проблемы
- •1.7. Самоорганизующиеся карты Кохонена
- •1.8. Модели теории адаптивного резонанса
- •1.9. Сеть Хопфилда
- •1.9.1 Ассоциативная память
- •1.9.2. Минимизация энергии
- •Глава 2. Основные функциональные возможности программ моделирования нейронных сетей
- •2.1. Формирование (создание) нейронной сети.
- •2.2. Обучение нейронной сети
- •2.3. Имитация функционирования (тестирование) обученной нейронной сети
- •Глава 3. Персептроны
- •3.1. Однослойный персептрон
- •3.2. Многослойный персептрон
- •3.2.1. Архитектура сети
- •3.2.2. Алгоритм обратного распространения
- •3.2.3. Модификации алгоритма обратного распространения и rprop-алгоритма
- •3.3. Применение многослойных персептронов
- •3.3.1. Решение конкретных задач
- •3.3.2. Естественные координаты
- •3.3.3. Репликативные нейронные сети
- •3.3.4. Практическое использование репликативных нейронных сетей
- •Глава 4. Сети Кохонена
- •4.1. Основной принцип работы сети Кохонена
- •4.2. Сходимость алгоритма самообучения
- •Глава 5. Сети радиальных базисных функций
- •5.1. Архитектура сетей
- •5.2. Интерполяция при помощи центральных функций
- •5.3. Интерполяция с помощью центральных функций и полиномов
- •5.4. Аппроксимация с помощью центральных функций
- •5.5. Вариационное исчисление для решения проблемы аппроксимации с помощью rbf-сетей
- •5.6. Расширение на случай многих функций
- •5.7. Расширение линейной частью
- •5.9. Итеративное дополнительное обучение rbf- и hbf-сетей
- •5.10. Выбор центров и радиусов в rbf-сетях
- •5.10.1. Итеративный алгоритм кластеризации
- •5.10.2. Выбор параметра
- •5.10.3. Расчет выходной весовой матрицы c
- •Глава 6. Нейронные сети и генетические алгоритмы
- •6.1. Эволюция как способ оптимизации.
- •6.2 Генетические алгоритмы
- •6.3. Нейро-генетические способы
- •Глава 7. Система моделирования нейронных сетей Trajan 2.0
- •7.1. Создание сети и обучающей последовательности
- •7.1.1. Создание сети
- •7.1.2. Количество и размерность слоев в сети
- •7.1.3. Создание обучающей последовательности
- •7.1.4. Редактирование набора образцов
- •7.2. Обучение сети
- •7.2.1. Типы сетей
- •7.2.2. Создание обучающей и проверочной последовательностей образов
- •7.2.3. Создание сокращенной обучающей последовательности
- •7.2.4. Визуализация процесса обучения
- •7.2.5. Оптимизация процесса обучения
- •7.2.6. Обучение с перекрестной проверкой
- •7.3. Работа с сетью
- •7.3.1. Возможности сети по работе с образцами
- •7.3.2. Интерпретация классификации
- •7.3.3. Работа с сетью Кохонена.
- •7.4. Генетический алгоритм выбора входных атрибутов
- •7.5. Сохранение результатов работы
- •Глава 8. Экспериментальное исследование эффективности применения нейронных сетей
- •Глава 9. Методика представления, архивирования и обработки обучающей последовательности для алгоритмов обучения нейросетей
- •Глава 10. Возможности использования среды www для дистанционного обучения
- •Глава 11. Создание программ для среды www
- •Глава 12. Технико-экономический анализ и обоснование разработки адаптивного обучающего и контролирующего курсов по нейросетям
- •12.1. Обоснование выбора темы и области применения разработки
- •12.2. Оценка ожидаемой экономической целесообразности разработки, изготовления и использования проектируемой системы
- •12.2.1. Расчет затрат на разрабоку и изготовление предлагаемого курса
- •12.2.2. Расчет экономического эффекта от создания и использования обучающего курса
- •12.3. Выводы
- •Глава 13. Обучение контролирующей системы
- •Глава 14. Дистанционный обучающий и контролирующий курс
- •Содержание обучающего курса
- •Заключение
- •Литература
- •Приложение 1. Лабораторная работа «Кластеризация образов с помощью системы моделирования нейросетей Trajan 2.1»
- •1. Цель работы
- •2. Знания и умения, формируемые данной лабораторной работой
- •3. Постановка задачи
- •4. Принципиальные особенности сетей Кохонена.
- •5. Создание сети Кохонена
- •6. Обучение сети Кохонена
- •7. Работа с сетью Кохонена.
- •8. Задание
- •9. Контрольные вопросы
- •Приложение 2. Вопросы контролирующего курса.
- •Приложение 3. Обучающие последовательности для контролирующей системы
- •Приложение 4. Листинг контролирующей программы.
Приложение 3. Обучающие последовательности для контролирующей системы
Обучающая последовательность 320 образов.
# Trajan v1.0 Patterns
no_inputs 12
no_outputs 4
no_patterns 320
!1
1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0
!2
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1
!3
1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!4
1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!5
1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0
!6
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!7
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!8
1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!9
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1
!10
1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1
!11
0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0
!12
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1
!13
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0
!14
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!15
1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1
!16
0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!17
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!18
0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0
!19
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!20
0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0
!21
1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0
!22
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!23
1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!24
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1
!25
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0
!26
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!27
1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!28
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!29
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!30
1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0
!31
1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1
!32
1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!33
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!34
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1
!35
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1
!36
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!37
0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0
!38
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!39
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!40
1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!41
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!42
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!43
0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0
!44
1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0
!45
0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0
!46
0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!47
0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0
!48
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!49
0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!50
1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1
!51
1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!52
0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!53
0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0
!54
1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0
!55
1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0
!56
1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0
!57
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!58
1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1
!59
0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0
!60
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!61
1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!62
1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!63
1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0
!64
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!65
0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!66
1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0
!67
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!68
1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!69
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!70
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!71
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!72
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!73
1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!74
0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0
!75
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1
!76
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!77
1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0
!78
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!79
1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1
!80
1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!81
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1
!82
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!83
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1
!84
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!85
1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!86
1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0
!87
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1
!88
1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!89
0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0
!90
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1
!91
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!92
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!93
1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0
!94
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!95
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!96
1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1
!97
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!98
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!99
1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0
!100
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!101
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!102
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!103
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!104
1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1
!105
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1
!106
0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0
!107
1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0
!108
1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!109
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!110
0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0
!111
0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0
!112
1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!113
1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0
!114
0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0
!115
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!116
0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0
!117
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!118
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1
!119
1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0
!120
1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0
!121
1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0
!122
1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0
!123
1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0
!124
1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0
!125
1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!126
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!127
1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!128
1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0
!129
1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1
!130
1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!131
1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!132
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!133
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!134
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!135
0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0
!136
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1
!137
1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0
!138
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!139
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!140
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1
!141
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1
!142
0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0
!143
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1
!144
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!145
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1
!146
1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0
!147
1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!148
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!149
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1
!150
1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0
!151
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1
!152
1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1
!153
1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!154
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!155
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!156
1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0
!157
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0
!158
1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1
!159
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1
!160
1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!161
0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!162
0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!163
1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0
!164
1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1
!165
0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0
!166
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0
!167
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!168
1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!169
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!170
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1
!171
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1
!172
1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!173
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!174
1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0
!175
1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!176
1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!177
0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0
!178
1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0
!179
1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!180
1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!181
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!182
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!183
1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0
!184
0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0
!185
0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0
!186
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!187
1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!188
1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!189
0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0
!190
1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!191
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!192
1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!193
1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0
!194
1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!195
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0
!196
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!197
1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0
!198
0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0
!199
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!200
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!201
1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!202
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!203
1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1
!204
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!205
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!206
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!207
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!208
1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!209
1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0
!210
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!211
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!212
1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!213
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!214
1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!215
1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0
!216
1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0
!217
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!218
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!219
1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0
!220
1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0
!221
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!222
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0
!223
1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!224
1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!225
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!226
0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0
!227
1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0
!228
0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0
!229
0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!230
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!231
1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1
!232
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0
!233
1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!234
0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0
!235
1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0
!236
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1
!237
1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1
!238
1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!239
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0
!240
0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0
!241
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!242
1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0
!243
1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0
!244
1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!245
0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!246
0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0
!247
0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0
!248
1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!249
1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!250
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!251
1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0
!252
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!253
1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0
!254
1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0
!255
1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1
!256
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1
!257
0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0
!258
1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!259
1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0
!260
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!261
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!262
0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0
!263
1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!264
1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!265
1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1
!266
1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0
!267
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1
!268
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!269
1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0
!270
1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0
!271
0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0
!272
1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!273
1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0
!274
0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0
!275
1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0
!276
0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0
!277
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1
!278
1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0
!279
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!280
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!281
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!282
1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0
!283
1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0
!284
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1
!285
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1
!286
1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!287
1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0
!288
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0
!289
1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0
!290
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1
!291
1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1
!292
0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0
!293
0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0
!294
1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!295
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!296
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!297
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!298
1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0
!299
1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0
!300
0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0
!301
1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0
!302
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!303
0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0
!304
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!305
1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!306
1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1
!307
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0
!308
1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0
!309
1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0
!310
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1
!311
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1
!312
1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0
!313
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1
!314
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1
!315
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0
!316
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1
!317
1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!318
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0
!319
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!320
0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
Обучающая последовательность 110 образов.
.# Trajan v1.0 Patterns
no_inputs 12
no_outputs 4
no_patterns 110
!1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!2
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!3
1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!4
0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0
!5
1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!6
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!7
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1
!8
1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!9
1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0
!10
1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!11
1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1
!12
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!13
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1
!14
1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0
!15
1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0
!16
0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!17
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!18
0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0
!19
1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!20
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!21
1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0
!22
1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0
!23
0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!24
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!25
0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0
!26
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0
!27
1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0
!28
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!29
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1
!30
1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!31
1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!32
1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0
!33
1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!34
0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!35
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!36
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!37
1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0
!38
1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0
!39
1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0
!40
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0
!41
0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0
!42
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!43
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!44
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1
!45
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1
!46
1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!47
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!48
1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!49
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!50
1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0
!51
0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0
!52
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1
!53
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!54
1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!55
1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1
!56
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!57
0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0
!58
1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0
!59
0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0
!60
1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0
!61
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!62
1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0
!63
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!64
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!65
1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0
!66
0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0
!67
1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!68
1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1
!69
1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1
!70
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!71
1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0
!72
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!73
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!74
1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0
!75
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1
!76
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!77
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0
!78
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1
!79
1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!80
0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0
!81
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!82
1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0
!83
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!84
1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0
!85
1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0
!86
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!87
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1
!88
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!89
1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!90
1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0
!91
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!92
0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!93
1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0
!94
1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!95
1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0
!96
1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0
!97
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!98
0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0
!99
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!100
0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0
!101
1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0
!102
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0
!103
1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0
!104
1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0
!105
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1
!106
1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1
!107
1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0
!108
0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0
!109
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1