ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО
ОБРАЗОВАНИЯ
«Вятский государственный университет» (фгбоу впо «ВятГу»)
Факультет автоматики и вычислительной техники
Кафедра «Электронные вычислительные машины»
Отчет
Лабораторная работа №7 по дисциплине
«Системы искусственного интеллекта»
Вариант 12
Выполнила студентка группы ВМ-51____________/Сипачева О.Н./
Проверил доцент, к.т.н. кафедры ЭВМ __________/Ростовцев В.С./
Киров 2011
Цель лабораторной работы: изучение нейронной сети адаптивной резонансной теории (АРТ-1) на базе программной модели art1.jar.
Задание на лабораторную работу: NEMHP
Ход работы:
1. Ввод чистых (незашумлённых) образов
Размер изображения: 64x64
Резервных нейронов: 5
Критерий схожести: 95,0%
Протокол работы сети
Символ |
Уровень шума, % |
Схожесть, % |
Результат классификации |
N |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 0 |
E |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 1 |
M |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 2 |
H |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 3 |
P |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 4 |
N |
0.0 |
100,0 |
Класс 0 |
M |
0.0 |
100,0 |
Класс 2 |
E |
0.0 |
100,0 |
Класс 1 |
P |
0.0 |
100,0 |
Класс 4 |
H |
0.0 |
100,0 |
Класс 3 |
Размер изображения: 32x32
Резервных нейронов: 5
Критерий схожести: 95,0%
Протокол работы сети
Символ |
Уровень шума, % |
Схожесть, % |
Результат классификации |
N |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 0 |
E |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 1 |
M |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 2 |
H |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 3 |
P |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 4 |
E |
0.0 |
100,0 |
Класс 1 |
N |
0.0 |
100,0 |
Класс 0 |
M |
0.0 |
100,0 |
Класс 2 |
P |
0.0 |
100,0 |
Класс 4 |
H |
0.0 |
100,0 |
Класс 3 |
Размер изображения: 16x16
Резервных нейронов: 5
Критерий схожести: 95,0%
Протокол работы сети
Символ |
Уровень шума, % |
Схожесть, % |
Результат классификации |
N |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 0 |
E |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 1 |
M |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 2 |
H |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 3 |
P |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 4 |
E |
0.0 |
100,0 |
Класс 1 |
N |
0.0 |
100,0 |
Класс 0 |
M |
0.0 |
100,0 |
Класс 2 |
P |
0.0 |
100,0 |
Класс 4 |
H |
0.0 |
100,0 |
Класс 3 |
Вывод: чистые незашумлённые образы при высоком коэффициенте схожести полностью распознаются всеми сетями.