Практическая часть

Цель, содержание и порядок выполнения работы

Цель работы

Лабораторная работа имеют своей целью закрепление, углубление и расширение знаний студентов по методам и способам построения нейронных сетей, развитие у студентов профессиональных умений и навыков по созданию нейронных сетей различной структуры, тестированию полученных сетей, интерпретации результатов, созданию обучающих выборок для нейронных сетей в среде Matlab, а также практическое овладение методами интерпретации результатов выполнения лабораторных работ;

Содержание и порядок выполнения работы

Содержание и порядок выполнения работы определен в учебном пособии « Ярушкина Н.Г.   Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб. пособие для вузов / Ярушкина Надежда Глебовна. - М.: Финансы и статистика, 2004.-320 с.»

Студентам предлагается следующие темы для практического освоения теоретического материала в среде Matlab:

Тема 3. Изучение свойств линейного нейрона и линейной нейронной сети.

Варианты выполнения лабораторной работы по теме 3 представлены примерами П12-П20, в том числе:

Пример П12. Обучение нейрона выполнению функцию логического И.

Пример П13. Создание нейрона, выполняющего функции логического ИЛИ.

Пример П14. Определение входов со случайными значениями.

Пример П15. Получение графика функции активации hardlim.

Пример П16. Имитация работы линейного нейрона.

Пример П17. Обучение нейрона классификации векторов на две категории.

Пример П18. Создание слоя линейных нейронов.

Пример П19. Изучение возможности линейного нейрона решать линейно несепарабельные задачи.

Пример П20. Процесс обучения линейного нейрона.

Тема 4 . Изучение многослойного нелинейного перцептрона и алгоритма обратного распространения ошибки.

Вариант выполнения лабораторной работы по теме 4 представлен примером П21.

Пример П21. Создание и обучение нейронной сети с помощью обратного распространения ошибки.

Тема 5 . Изучение радиальных базисных , вероятностных нейронных сетей, сетей регрессии.

Варианты выполнения лабораторной работы по теме 5 представлены примерами П22-П24, в том числе:

Пример П22. Создание и обучение нейронной сети регрессии.

Пример П23. Использование радиальной базисной сети для аппроксимации функций.

Пример П24. Использование вероятностной нейронной сети для классификации векторов.

Тема 6.. Изучение сетей Кохонена и алгоритма обучения без учителя.

Варианты выполнения лабораторной работы по теме 6 представлены примерами П25,П26, в том числе:

Пример П25. Создание и использование соперничающего слоя.

Пример П26. Применение SOM для кластеризации векторов.

Содержание и порядок выполнения работы

Содержание и порядок выполнения работы определен в учебном пособии « Ярушкина Н.Г.   Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб. пособие для вузов / Ярушкина Надежда Глебовна. - М.: Финансы и статистика, 2004.-320 с.»

Оформление лабораторной работы

Лабораторная работа оформляется в соответствии с данного учебного пособия.