3. Пример решения типовой задачи

Рассмотрим сеть Хопфилда [1] с четырьмя нейронами и определим четыре точки равновесия:

T = [+1 -1; -1 +1; +1 +1; -1 -1];

T=T';

plot(T(1,:),T(2,:),'rh','MarkerSize',13), hold on;

axis([-1.1 1.1 -1.1 1.1]);

title('Hopfield Network State Space');

xlabel('a(1)');

ylabel('a(2)');

net = newhop(T);

[Y,Pf,Af] = sim(net,4,[],T);

Y

Pf

Af

pause

color = 'rgbmy';

for i=1:25

a = {rands(2,1)};

[y,Pf,Af] = sim(net,{1 20},{},a);

record=[cell2mat(a) cell2mat(y)];

start=cell2mat(a);

plot(start(1,1),start(2,1),'kx',record(1,:),

record(2,:), color(rem(i,5)+1),'LineWidth',5)

end

На рис. 13 показано поведение обученной сети при случайных начальных условиях a.

Рис. 13. Поведение сети Хопфилда при случайных начальных условиях a

4. Отчёт о выполнении работы

Отчёт о выполнении лабораторной работы №4 должен быть выполнен на листах формата А4 и содержать следующие результаты:

1. Исходные данные;

2. Текст программы с подробными комментариями;

3. Результаты моделирования (рис. 13);

4. Контрольный пример;

5. Краткие письменные ответы на контрольные вопросы, содержащиеся в приложении.

Библиографический список рекомендуемой литературы

1. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. Матлаб 6. М.: Диалог МИФИ, 2002. – 496с.

2. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. – 287с.

3. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. – М.: Мир, 1992.

4. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. М.: Горячая линия - Телеком, 2001. – 382с.

5. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002. – 344с.

6. Тарков М.С. Нейрокомпьютерные системы. М.: БИНОМ, 2006. –142с.

7. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks. М.: Горячая линия - Телеком, 2001. – 182с.

8. Зайцевский И.В., Свиридов А.П., Слесарев Д.А. Нейронные сети и их приложения. М.: МЭИ, 2002. – 95с.

9. Дьяконов В.П., Круглов В.В. MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1/7 SP2 Simulink 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. М.: СОЛОН-ПРЕСС, 2006. – 456с.

Приложение

Контрольные задания для лабораторной работы № 1

Контрольные задания для лабораторной работы № 2

1. 

2. 

3. 

4. 

5. 

6. 

7. 

8. 

9. 

10. 

11. 

12. 

13. 

14. 

15. 

16. 

17. 

18. 

19. 

20. 

Контрольные задания для лабораторной работы № 3

Контрольные вопросы для лабораторной работы № 4

1. Искусственный интеллект. Его истоки и проблемы.

2. Нейрофизиологические данные об обработке информации в биологических системах.

3. Искусственный нейрон. Идея и техническая реализация.

4. Модели нейронов. Типичные виды функций активации нейрона.

5. Многослойный персептрон.

6. Однонаправленные многослойные сети. Алгоритм обратного распространения ошибки.

7. Вывод конкретных формул алгоритма обратного распространения ошибки для двухслойных сетей с малым числом нейронов (2-3).

8. Градиентные методы. Алгоритм наискорейшего спуска. Недостатки метода. Метод моментов.

9. Радиальные нейронные сети. Обучение. Область применения.

10. Рекуррентные сети. Ассоциативная сеть Хопфилда. Обучение. Распознавание образов.

11. Сеть встречного распространения.

12. Обучение слоя Кохонена. Решение задач кластеризации.

13. Статистический подход к обучению нейронной сети. Машина Больцмана и ее модификации.

14. Применение нейронных сетей. Сбор данных для нейронных сетей.

15. Задача регрессии и прогнозирования временных рядов.

16. Основные характеристики пакета MATLAB. Простейшие вычисления. Работа с массивами. Графики функций. Сессия. М-файлы. Mat-файлы.

17. Нейронные сети в пакете MATLAB.

Оглавление

Введение	3
Лабораторная работа № 1. Аппроксимация функции одной переменной	4
Лабораторная работа № 2. Аппроксимация функции двух переменных	9
Лабораторная работа № 3. Сеть Кохонена, самоорганизующаяся нейронная сеть	13
Лабораторная работа № 4. Сеть Хопфилда	18
Библиографический список рекомендуемой литературы	22
Приложение. Контрольные задания и вопросы для лабораторных работ	23