лабы / лаб3

Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации

Ордена Трудового Красного Знамени Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский технический университет связи и информатики» (МТУСИ)

Факультет: Радио и телевидения

Кафедра: РТС

Дисциплина: Системы искусственного интеллекта

Лабораторная работа №3

Проверили:

Безумнов Д. Н.

Варламов В. О.

Москва 2025

Цель работы:

Изучение искусственных нейронных сетей типа перцептрон. Моделирование работы многослойного персептрона в задачах классификации радиосигналов.

Выполнение:

Построение и результаты РБФ сети

Изменяем значения «Порог» в диапазоне 0,01...1 и «Дисперсия» в диапазоне 0,001...0,5

Значения дисперсий по карте Кохонена

Дисперсия в рбф сети по карте Кохонена

Результаты работы рбф сети

Вывод:

Гибридный подход с использованием карты Кохонена для определения индивидуальных дисперсий каждого класса показал более высокую эффективность по сравнению со стандартным методом с единой дисперсией. Это подтверждается значительным увеличением доли корректно распознанных объектов, что демонстрирует преимущество адаптивного задания параметров РБФ-сети на основе статистических характеристик конкретных классов сигналов.

4 вопрос мне максиму 5