Ознайомлення з основними поняттями нейронних мереж. Вивчення пакету MatLab

Характеристика інструментів MatLab - пакету прикладних програм для числового аналізу. Основні функції та можливості програмного комплексу. Скриптова мова програмування. Побудова моделі штучної нейронної мережі за допомогою команди NNTool та її тестування.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид лабораторная работа
Язык украинский
Дата добавления 11.06.2015
Размер файла 215,8 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Лабораторна робота

з дисципліни «Нейромережі і нейрокомп'ютерні системи»

на тему «Ознайомлення з основними поняттями нейронних мереж. Вивчення пакету MatLab»

Вступ

Мета: набути основних навичок роботи програми, вивчення предметної області, а також вивчення основних принципів мови MatLab.

1. Теоретичні відомості

MatLab -- це пакет прикладних програм для числового аналізу, а також мова програмування, що використовується в даному пакеті. Система створена компанією The MathWorks і є зручним засобом для роботи з математичними матрицям, малювання функцій, роботи з алгоритмами, створення робочих оболонок (user interfaces) з програмами в інших мовах програмування.

Штучні нейронні мережі -- математичні моделі, а також їхня програмна та апаратна реалізація, побудовані за принципом біологічних нейронних мереж -- мереж нервових клітин живого організму.

Network/Data Manager - інструмент, що дозволяє імпортувати, створювати, застосовувати та експортувати моделі штучних нейронних мереж та дані. Для його запуску необхідно в командному рядку MatLab ввести команду nntool і натиснути Enter.

Скриптова мова -- мова програмування розроблена для запису “сценаріїв”, послідовностей операцій, які користувач може виконувати на комп'ютері. Прості скриптові мови раніше часто називали мовами пакетної обробки (batch languages або job control languages). Сценарії зазвичай інтерпретуються, а не компілюються.

У прикладній програмі, сценарій (скрипт) -- це програма, яка автоматизує деяке завдання, яке без сценарію користувач робив би вручну, використовуючи інтерфейс програми.

Функція -- це частина програми, яка реалізує певний алгоритм і дозволяє звернення до неї з різних частин загальної (головної) програми. В термінах мов програмування: функції (C), процедури (Pascal), методи (в термінології об'єктно-орієнтованого програмування в мовах C++, Java, C# та ін.).

В MatLab і скрипти, і функції зберігаються в файлах із розширенням .m. Різниця полягає в тому, що функції можуть приймати аргументи і мають окремий робочий простір, що відокремлений від головного. Завдяки цьому значення змінних, що використовуються користувачем не перепишуться під час виконання функції, навіть якщо назви змінних збігаються.

Component Object Model -- платформа компонентно-орієнтованого програмування розроблена в 1993 році компанією Microsoft, дозволяє використання міжпроцесної взаємодії (inter-process communication) та динамічного створення об'єктів у будь-якій мові програмування, що підтримує технологію. Використовується переважно у ОС Windows, хоча була реалізована на декількох платформах.

MatLab надає користувачеві велику кількість функцій для аналізу даних, які покривають майже всі області математики, зокрема:

· Матриці та лінійна алгебра -- алгебра матриць, лінійні рівняння, власні значення і вектори, сингулярності, факторизація матриць та інше.

· Многочлени та інтерполяція -- корені многочленів, операції над многочленами та їх диференціювання, інтерполяція та екстраполяція кривих.

· Математична статистика та аналіз даних -- статистичні функції, статистична регресія, цифрова фільтрація, швидке перетворення Фур'є та інші.

· Обробка даних -- набір спеціальних функцій, включаючи побудову графіків, оптимізацію, пошук нулів, чисельне інтегрування та інше.

· Розріджені матриці -- спеціальний клас даних пакету MATLAB, що використовується у спеціалізованих додатках.

· Цілочисельна арифметика -- виконання операцій цілочисельної арифметики в середовищі MATLAB.

Окрім цього, MATLAB дозволяє розроблювати алгоритми, будувати графіки функцій і тривимірні моделі, застосовувати функції із C-інтерфейсом, що містяться в DLL (англ. Dynamic-link library -- динамічну приєднувана бібліотека) бібліотеках, працювати із пристроями, що підключені до комп'ютера через послідовний (COM) порт. MATLAB підтримує платформу Microsoft Component Object Module та фреймворк (програмний каркас) Microsoft .NET Framework, технологію Dynamic Data Exchange (DDE). Також програма включає інтерфейс взаємодії із зовнішніми програмами, написаними на мовах C і Fortran.

Нейронні мережі (NN -- Neural Networks) широко використовуються для розв'язання різноманітних задач. Наприклад, обробка аналогових і цифрових сигналів, синтез і ідентифікація електронних кіл і систем. Із допомогою нейронних систем можна виконувати фільтрацію, оцінку параметрів, детектування, ідентифікацію систем, розпізнавання образів, реконструкцію сигналів, аналіз часових рядів і стиснення.

MEX-файл -- файл, за допомогою якого можна забезпечити взаємодію між MATLAB або GNU Octave і підпрограмами, що написані на мовах C, C++ або Fortran. Після компіляції, MEX-файл динамічно завантажуються і дозволяють виконувати в MATLAB або GNU Octave код, що не написаний на мові MATLAB, так, немовби це вбудована функція.

2. Хід роботи

1. Запустив Network/Data Manager за допомогою команди nntool.

2. Створив модель штучної нейронної мережі з ім'ям NW1 і додав послідовності входу: P1 = [1 0.5 0 1; -2 0 0.5 1], Dtest = [0.25 0.5 0.5 0.75 1; -2 -1 0 0.4 1] і цілі T1 = [-1 0.25 0.5 2], Ttest = [-1.9375 -0.75 0.25 0.9625 2].

Рис. 1

3. Побудував графік результату навчання мережі і відповідні ваги й зміщення.

Рис. 2

Рис. 3

Рис. 4

4. Провів тестування мережі і отримав наступні вихідні дані: [0.86241 -0.59008 -0.58513 -0.091827 -0.43091] і значення абсолютних похибок: [-2.7999 -0.15992 0.83513 1.0543 2.4309].

matlab програмування нейронний мережа

Висновки

За допомогою NNTool програмного комплексу MATLAB можна створювати та досліджувати штучні нейронні мережі. NNTool має широкий спектр функцій для дослідження та навчання мережі, а також зміни її параметрів.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Навчання штучних нейронних мереж, особливості їх використання для вирішення практичних завдань. Рецепторна структура сприйняття інформації. Перцептрон як модель розпізнавання. Задача моделювання штучної нейронної мережі з розпаралелюванням процесів.

    дипломная работа [2,8 M], добавлен 24.07.2013

  • Побудова поверхней у математичному пакеті MATLAB по завданій системі рівнянь. Виконання розрахунків та графічних малюнків за допомогою функції surf, що є більш наглядною в порівнянні з plot3. Особливості інтерфейсу користувача даної задачі MATLAB.

    лабораторная работа [1,9 M], добавлен 28.08.2015

  • Тестування програмного забезпечення як процес його дослідження для отримання інформації про якість. Автоматизація тестування програми Join It - Jigsaw Puzzle. Методика тестування, структура пакету та його модулів. Вимоги до програмного забезпечення.

    дипломная работа [2,4 M], добавлен 24.07.2013

  • Огляд створення презентацій на персональному комп'ютері за допомогою програми PowerPoint, що входить до складу пакету прикладних програм Microsoft Office. Дослідження запуску та налагодження редактора, групи інструментів, режимів роботи зі слайдами.

    методичка [75,9 K], добавлен 10.10.2011

  • Основні поняття мови програмування Паскаль, синтаксис. Поняття і види алгоритму; елементи, що використовуються при побудові описів програм: символи, слова, вирази, команди. Рекомендації щодо інсталяції. Вимоги до апаратного та програмного забезпечення.

    творческая работа [1,3 M], добавлен 01.02.2011

  • Технологічні процеси складання, монтажу, налагодження і тестування комп'ютерних мереж між двома чи більше комп'ютерами. Функціонування локальної обчислювальної мережі. Офісні програмні продукти з пакету MS Office. Топологія мережі підприємства "зірка".

    отчет по практике [1,5 M], добавлен 28.08.2014

  • Зародження системи Matlab. Високоефективна мова інженерних і наукових обчислень. Інтерактивна система, основним об'єктом якої є масив. Обчислення мінімумів, нулів функцій. Апроксимація й інтерполяція даних. Обчислення кінцевих різниць, перетворення Фур'є.

    лабораторная работа [146,4 K], добавлен 18.01.2013

  • Опис великої інтегральної схеми пристрою множення. Аналіз розв’язків поставленої задачі, розробка принципової електричної схеми, логічної моделі і тесту перевірки, розрахунок швидкодії. Тестування з використанням пакету прикладних програм OrCAD 9.1.

    курсовая работа [5,0 M], добавлен 22.02.2010

  • Застосування нейронних мереж при вирішенні різних технічних проблем. Архітектура штучних нейронних мереж. Дослідження штучного інтелекту. Гіпотеза символьних систем. Представлення за допомогою символів. Синтаксичний та семантичний аналіз розуміння мови.

    курсовая работа [985,8 K], добавлен 14.01.2010

  • Поняття мови РНР - скриптової мови програмування, яка була створена для генерації HTML-сторінок на стороні веб-серверу. Можливості і використання PHP, її переваги і недоліки. Розроблення сайту для турагенства за допомогою гіпертекстової розмітки HTML.

    контрольная работа [11,2 M], добавлен 21.04.2015

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.