
НКТЗI_ЛР2011
.pdf21
)
) 0 .
2.3.500 , I )
) I ) 0 & H0 , J -
H ( . . 2.4) , - H . > ) &
8 .
2.3.6) & -
, ) (0 ) -
& I)
( &
(0), , , &-
).
2.3.7= . 2.3.3 – 2.3.6 0,
: 8, -
I, I, &
I, , , & (0)
8 , & ( - 0) , & (0) -
8 , & (0-) .
> I ) I I-
0 0 &; -
.
2.3.8>
, H & & )
& (0), 8
& (0) I ) ;
0 & ) ) ) ( ) & (0), 8
& ) I ) -
; 8 ) I J
I .
2.3.9( ) I 8
0 0 ) I
J H, J
, & . > :
22
–H, J 0 ),
11;
–& H ) -
H H ;
–H, J 0 ), 0 -
( 8
8 3 ).
5 8 & . (
8 I , J - 0 ' ) .
2.3.10 6 . 2.3.11 4& .
2.4 /+ ,)+
2.4.1: .
2.4.2.
2.4.34 .
2.4.4: ).
2.4.56 ) () 00
) &).
2.4.66, J
(5 I. ), 8 8 0 -
.
2.5 78 + , * 3
1.>: , 8, '0, &-
.
2.@ & 8.
3.6 I 8.
4.) 8.
5.) 8.
6.o 8.
7.? .
23
8. > ) 8
) I.
9. . 8 MATLAB. Neural Network Toolbox.
10.> Stat st ca Neural Networks.
11. MATLAB.
12.% ) . . 13.>: & , , ) () &-
H), ), ()) &, & , 8-
8, 8, &-
, , 0, / &,
/ &, & .
14. I ) - o &&. g 8 ) 0 ) I ) -
?
15.8 I . h -
8 I I ,
8? g I - & ( ) ? 4 q -
. > .
16.g H - I ) , ) I 8? 6 q
.
17.h & I 0
? g H & -
, &-
(0) , J H, ?
18.g H I -
? 6 q
.
19. ) &
?
20.g 8 I -
0 &: y = (x1 and x2), y = (x1 xor x2), y = not ((not x1) and x2), I – -
0 &: y = 3x1 – 0,05x2, y = s n(x1) + 0,3x2, y = 0,5x1 + 2x2 – 2,5(x1 – x2) + 5,5? 6 q , J 8-
, .
24
21.% ) I : -
.
22.h 8 I ) I -
, 8? 4 q . >-
.
23.3 ) ) I . g 8 )- H ) ) I ) I )
?
24.h ) I 8 6 ? 5 6 - ) I 8.
25.r H ) ) I 8. h ) H ) I
6 , J H -
. H: ) I , ) -
, ) ?
26.g 8 ) I 0
& 0 y = x12 + 0.5x1 + x2, J ) I 0H: ) 1, ) 2, ) 3? 6 q , J 8, .
27.g 8 ) H )-
0 ) ) I
8, , J 8, ? 28.g 8 ) I
0 &: 1) y = x1 and x2, 2) y = x1 xor x2, 3) y = not ((not x1) and x2), ) I – -
0 &: 1) y = 3x1 – 0,05x2, 2) y = s n(x1) + 0,3x2, 3) y = 0,5x1 + 2x2 - 2,5(x1 – x2) + 5,5, 4) y = x1 / (x2s n(s))? 6 - q , J 8, .
29.4 I ) ) ) H ) ). 4
) ) ) H ) ).
30.. 8 ) I ) H )-
Matlab.
25
3 A B B B A 3
KB B L BM N O B M:
B P-A B L
3.1 " *
6 - 8, 8 ) -
. 4 ) , J 00
- 8.
3.2 ) + " " *H + )+-/ +
=- 8 (Radial Basis Function Nets, RBF)
& ) . - ) 0 - & 8 ) -
& 0. h ) I , -
- 8 (=%) H . > 0 - -
8 ) 0 Matlab . 3.1.
: 3.1 – 0 - -
8
"! 4 /* |
3 " 3 |
x = [1 2 3]; |
H - |
|
: 3 ( ), 1 |
|
( ). |
y = [2.0 4.1 5.9]; |
H , J )- |
|
H, 3 . |
net = newrb(x,y); |
( 0H H - |
|
. |
a = sim(net,x) |
4 0H 8 net - |
|
, J ) H, - |
|
, J 0 - |
|
x. |
26
3.3 )-3 - *
3.3.14
0 , 0 , 8 -
.
3.3.2(& ( . 2.3) )-
,
( . . 2.3.2).
3.3.3=’ & F (x1, x2 ,..., xL )
) 0 - 8. 5 ) -
8 ) 0 -.
3.3.4) & -
, (0 )
& I)
( & (0-), , , &).
> - 8
8, -
(I ) I ) I 0 -
0 &, .
3.3.5= . 3.3.3, 3.3.4 0,
: 8, -
I, I, &
I, , , & (0)
8 , & ( - 0) , & (0) -
8 , & (0-) .
3.3.6>
, 8 ) I J
I .
3.3.76 .
3.3.84& .
27
3.4 /+ ,)+
3.4.1: .
3.4.2.
3.4.34 .
3.4.4: ).
3.4.56 ) () 00
) &).
3.4.66, J
(5 I. ), 8 8 0 -
.
3.5 78 + , * 3
1.-
8.
2.- - 8 ) I 8?
3.- -
8.
4.- 8.
5.g 8 ) 0 ) -
8?
6.h 8 I -
8, 8? 4 q . . -
.
7.=- 8 MATLAB.
8.g - 8
& ( ) ?
9.g 8 - 8 0-
&: 1) y = x1 and x2, 2) y = x1 xor x2,
3) y = not ((not x1) and x2), 4) y = 3x1 – 0,05x2, 5) y = s n(x1) + 0,3x2, 6) y = 0,5x1 + 2x2 - 2,5(x1 – x2) + 5,5, 7) y = x1 / (x2 s n(s))? 6
q , J 8, . 10.> ) - 8.
11.v ) , , , ? 12.6 ) .
28
13.v ?
14.g 0?
15.g 0?
16.g H ) I
8?
17.g H -
& ?
18.g H
& ?
19.g H
?
20.g 8 8 )
?
29
4 A B B B A 4
KB B L B ’M:
B L ; Q
4.1 " *
6 8 o & ) .
4.2 ) + " " *H + )+-/ +
6 8 ’
. ’
H 8 8
’ 0 -
.
4 8 o & H:
–8 H I 0 , H
8;
–8 8 ' I ,
8 H , H );
–8 H ) ) ' (wii = 0);
–) 8 H , ) ' 8 i- j-
0H ' 8 j- i- wij = wji;
–8 H, , ) & 0 ;
–H ).
8 o & & H . 6 ) - 0 , ) 8 0H -
. ( 8 00 -
. . 8 H . 5 8 H, ) 8,
, . 6 ) & H - 0 I & 8 &-
0 , )
.
> 0 8 o & -
) 0 Matlab . 4.1.
30
: 4.1 – 0 8 o &
"! 4 /* |
3 " 3 |
|
x = [–1 |
1; |
H - |
–1 |
–1; |
: 2 ( ), |
1 |
1]; |
3 ( ). |
net = newhop(x); |
( 0H H . o &. |
1. ( 8 o &, J H
. > , )
8. = 8 - ) 0 .
T=[+1 -1; -1 +1]'; % ?HIaYI H9TY@ plot(T(1,:),T(2,:), 'r*');
net = newhop(T); % cHA9:EUUV QR d9J8ICW>
Ai = {rands(2,1)}; % ZEUE:<=;9 W9AICGU@a AEYH9:
[Y, Pf, Af] = sim (net, {1 10}, [], Ai); % J9W>=;9 a9Z9 U> ADIW ;E:EBI
record = [cell2mat(Ai) cell2mat(Y)]; start = cell2mat(Ai);
hold on;
plot(start(1,1), start(2,1), 'b+', record(1,:), record(2,:))
title(g:EF<CGH>H :9S9H@ ;E:EBI d9J8@CW>h)
2. ( 8 o & -
T.
> 8. (&
I 8 ) I J ) -.
T = [ -1 -1 1; 1 -1 1]' % ?HIaYI H9TY@
net = newhop(T); % ?HA9:EUUV QR d9J8ICW> @CW>
Ai = T;
[Y, Pf, Af] = sim(net, 2, [], Ai); % iJ@H<A>UUV ;E:EBI
% jYk9 ;E:EB> J:>lP= J:>A@CGU9, ECE;EUH@ Y J9A@UUI FSI- Z>H@?V F AIWJ9AIWU@;@ ECE;EUH>;@ T
Y
% mIWU9ACEUUV <^Y9WBEU9Z9 AEYH9:> Ai W9 U>aSICG^ JIWD9- WVk9Z9 EH>C9U> F> 7 T>?9A@D Y:9YIA
Ai = {[-0.9; -0.8; 0.7]};
[Y, Pf, Af] = sim(net, {1 7}, {}, Ai); cell2mat(Y)