4. Рабочее задание

4.1. Запустить программу MATLAB.

4.2. Подготовить данные для обучения сети с помощью программы mas1.

4.3. Создать сеть с помощью процедуры newff.

4.4. Обучить созданную сеть и сохранить ее в файле nn1.mat.

4.5. Выполнить регрессионный анализ результатов работы обученной сети.

4.6. Провести моделирование работы сети с помощью функции sim.

4.7. Составить отчет о проделанной работе.

5. Контрольные вопросы

5.1. Функции пакета Neural Networks Toolbox.

5.2. Функции активации нейронной сети в пакете Matlab.

5.3. Аргументы функции обучения trainbfg.

5.4. Какие параметры задаются при обучении нейронной сети?

5.5. Структуры и размеры массивов, используемых в функции обучения.

5.6. В каких случаях останавливается процесс обучения нейронной сети?

5.7. Характеристики нейронной сети, созданной с помощью функции network.

5.8. Аргументы функции newc создания слоя Кохонена.

5.9. Функция создания многослойной нейронной сети newcf и ее аргументы.

5.10. Аргументы функции создания персептрона newp.

5.11. Функция sim, моделирующая работу нейронной сети, и ее аргументы.

5.12. Назначение функций init, train и disp.

5.13. Подготовка данных для обучения нейронной сети.

5.14. Создание нейронной сети.

5.15. Обучение нейронной сети.

5.16. Тестирование нейронной сети.

5.17. Моделирование нейронной сети.

Библиографический список

1. Корнеев В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В.В. Корнеев, А.Ф. Гареев, С.В. Васютин, В.В. Райх. М.: Нолидж, 2001. 352 с.

2. Дьяконов В.П. Математические пакеты расширения MATLAB: специальный справочник / В.П. Дьяконов, В.В. Круглов. СПб.: Питер, 2001. 480 с.

Содержание

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 3. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ НЕЙРОННОЙ СЕТИ 1. ЦЕЛЬ РАБОТЫ 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ 2.1. Структура и математическая модель искусственного нейрона 2.2. Функции активации нейронов 2.3. Персептроны 2.4. Сеть Хопфилда 2.5. Сеть Хэмминга 3. ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ 4. РАБОЧЕЕ ЗАДАНИЕ 5. КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 4. ИССЛеДОВАние нейроннОЙ сетИ в пакете Matlab 1. ЦЕЛЬ РАБОТЫ 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ 2.1. Функции пакета Neural Networks Toolbox 2.2. Функции активации в пакете Matlab Функции обучения нейронных сетей Функции создания нейронных сетей Функции использования нейронных сетей Создание однонаправленной сети 3. ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ 4. РАБОЧЕЕ ЗАДАНИЕ 5. КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1 1 1 1 2 4 8 10 13 13 14 15 15 15 15 15 16 20 21 23 28 28 29 29

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

к лабораторным работам № 3, 4

по дисциплине "Методы нечеткой логики и нейросетевого управления в робототехнике"

для студентов направления 221000.62 “Мехатроника и робототехника” (профиль “Промышленная и специальная робототехника), очной формы обучения

Составитель

Медведев Владимир Алексеевич

В авторской редакции

Компьютерный набор В.А. Медведева

Подписано к изданию 10.04.2013.

Уч.-изд. л. 1,9. “С” .

ФГБОУ ВПО “Воронежский государственный технический университет”