3.2 Определение информативного признака с максимальным расстоянием, построение функций плотности распределения вероятностей и вычисление порога принятия решения, формулирование решающего правила
Программа для вычисления признаков
В данной таблице представлены оценки математического ожидания и среднеквадратического отклонения.
Номер признака |
Оценки для признаков сигнала |
Оценки для признаков шума |
|||
Математическое ожидание |
Среднеквадратическое отклонения |
Математическое ожидание |
Среднеквадратическое отклонения |
||
1 |
0,000226134474 |
0,000587541522 |
0,0134503284264545 |
0,0144671053814909 |
|
2 |
0,000304247487 |
0,000743782479 |
0,0144531454785616 |
0,00899399551762171 |
|
3 |
0,002246145085 |
0,002321241893 |
0,0665788984767134 |
0,0309774107931364 |
|
4 |
0,223352364505 |
0,085422168221 |
0,531129674264880 |
0,0992883922986764 |
|
5 |
0,706987800576 |
0,08681384848 |
0,287648419666000 |
0,0978943191474566 |
|
6 |
0,065930102313 |
0,023141915874 |
0,0395844185582545 |
0,0120393432407873 |
|
7 |
0,000645818544 |
0,000945714324 |
0,0313585053507637 |
0,0113153431872875 |
|
8 |
0,000307897111 |
0,000560020252 |
0,0157966097783726 |
0,00462713427614852 |
|
Вывод:
4 Обучение двухслойной нейронной сети
4.1 Общие сведения о нейронных сетях
4.2 Обучение нейронной сети