Формирование обучающей выборки

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

По дисциплине: “Нейрокомпьютерные системы”

(вариант 2)

Выполнил:

студент группы 10-ЗСПО-01

Болбат А. А.

Проверил:

к.ф-м.н., доцент

Письменский А. В.

г. Краснодар

СОДЕРЖАНИЕ

1 Задание............................................................................................................ 2

2 Решение........................................................................................................... 3

2.1 Формирование обучающей выборки...................................................... 3

2.2 Построение и обучение нейросети на нейроимитаторе......................... 4

2.3 Оценка ошибки работы нейросети.......................................................... 7

Список используемой литературы................................................ 9

Вариант 2

Задание

Целью данной работы является демонстрация основных этапов построения нейронных сетей (НС) на примере решения с помощью НС формализованных задач. Имея точный алгоритм построения обучающей выборки, требуется построить эту выборку, выбрать топологию НС, провести обучение НС и оценить точность её работы (допустима относительная погрешность выхода НС 5-10%) на «зашумлённых» входных данных.

Реализовать выдачу требуемой информации с помощью имитации нейронной сети (НС).

Для этого необходимо:

1. Сгенерировать обучающую выборку по указанному точному алгоритму;

2. Подготовить тестовую и подтверждающую выборки;

3. Провести обучение НС на нейроиммитаторе;

4. Оценить ошибку обобщения на тестовых примерах;

5. Проверить работу НС на подтверждающих примерах;

6. Подготовиться к демонстрации преподавателю работы обученной НС на входных данных, возможно «зашумлённых» добавлением слагаемого ε из датчика псевдослучайных чисел.

Задача. Вход: 10 пар чисел . Выход: параметры a, b и c квадратичной парной регрессии. Обучающие примеры: y_i=- a (x_i²-(b + c)x_i+ bc)+ε_i, где значение x лежит в диапазоне от b до c, ε_i – по нормальному датчику псевдослучайных чисел.

Решение

Формирование обучающей выборки

1. Для произвольно заданных x₁,x₂,х₃,х₄,х₅,х₆,х₇,х₈,х₉,х₁₀ и а,b,c и ε_i, определяем значения для Y_i

2. Определяем. y_i=- a (x_i²-(b + c)x_i+ bc)+ε_i

Обучающую выборку будем формировать в программе MicrosoftExcel (Таблица 1).

Таблица 1 – Формирование обучающей выборки в программе MicrosoftExcel

Для построения таблицы использовались следующие формулы:

Y1 =-L3*((B3*B3)-(M3+N3)*B3+M3*N3)+O3;

Y2 =-L3*((C3*C3)-(M3+N3)*C3+M3*N3)+O3;

Y3 =-L3*((D3*D3)-(M3+N3)*D3+M3*N3)+O3;

Y4 =-L3*((E3*E3)-(M3+N3)*E3+M3*N3)+O3;

Y5 =-L3*((F3*F3)-(M3+N3)*F3+M3*N3)+O3;

Y6 =-L3*((G3*G3)-(M3+N3)*G3+M3*N3)+O3;

Y7 =-L3*((H3*H3)-(M3+N3)*H3+M3*N3)+O3;

Y8 =-L3*((I3*I3)-(M3+N3)*I3+M3*N3)+O3;

Y9 =-L3*((J3*J3)-(M3+N3)*J3+M3*N3)+O3;

Y10 =-L3*((K3*K3)-(M3+N3)*K3+M3*N3)+O3.

Дата добавления: 2015-11-30