Контрольное задание:

Проведите эксперимент согласно выбранному вами варианту и сформулируйте вывод на основе анализа его результатов:

1. Исследовать зависимость работы сети Элмана от функции адаптации, составить сравнительную таблицу (функция адаптации).

2. Исследовать зависимость работы Каскадной сети от функции адаптации, составить сравнительную таблицу (функция адаптации).

3. Исследовать зависимость работы сети прямого распространения от функции адаптации, составить сравнительную таблицу (функция адаптации).

4. Исследовать зависимость работы сети Элмана от количества нейронов на рекуррентном (скрытом) слое (10 нейронов, 50 нейронов, 100 нейронов, функция адаптации – traingdx), составить сравнительную таблицу (количество нейронов).

5. Исследовать зависимость работы Каскадной сети от количества нейронов на рекуррентном слое (10 нейронов, 20 нейронов, 30 нейронов, функция адаптации – traingdx), составить сравнительную таблицу (количество нейронов).

6. Исследовать зависимость работы сети прямого распространения от количества нейронов на рекуррентном слое (10 нейронов, 20 нейронов, 30 нейронов, функция адаптации – traingdx), составить сравнительную таблицу (количество нейронов).

7. Исследовать зависимость работы сети Элмана от допустимой ошибки (0.001, 0.01, 0.1, функция адаптации – traingdx, функция адаптации – traingdx), составить сравнительную таблицу (ошибка).

8. Исследовать зависимость работы Каскадной сети от допустимой ошибки (0.001, 0.01, 0.1, функция адаптации – traingdx), составить сравнительную таблицу (ошибка).

9. Исследовать зависимость работы сети прямого распространения от допустимой ошибки (0.001, 0.01, 0.1, функция адаптации – traingdx), составить сравнительную таблицу (ошибка).

10. Сравнить работу сети Элмана, Каскадной сети и сети прямого распространения при адаптивной функции traingdx, числе нейронов рекуррентного слоя равном 10, допустимой ошибке 0.01, составить сравнительную таблицу (вид сети).

11. Сравнить работу сети Элмана, Каскадной сети и сети прямого распространения при адаптивной функции trainbfg, числе нейронов рекуррентного слоя равном 10, допустимой ошибке 0.001, составить сравнительную таблицу (вид сети).

12. Сравнить работу сети Элмана, Каскадной сети и сети прямого распространения при адаптивной функции trainlm, числе нейронов рекуррентного слоя равном 30, допустимой ошибке 0.001, составить сравнительную таблицу (вид сети).

13. Выяснить, с каким примером сеть Элмана справляется более успешно, используя различные адаптивные функции, при допустимой ошибке 0.01, составить сравнительную таблицу.

14. Выяснить, с каким примером Каскадная сеть справляется более успешно, используя различные адаптивные функции, при допустимой ошибке 0.01, составить сравнительную таблицу.

15. Выяснить, с каким примером сеть прямого распространения справляется более успешно, используя различные адаптивные функции, при допустимой ошибке 0.01, составить сравнительную таблицу.