Московский государственный технический университет 

им. Н.Э.Баумана

 

 

 

 

 

 

Утверждаю:	_____________________
	"___"_____________2006  г.

 

 

 

 

 

 

Отчёт по лабораторной работе №5

по дисциплине Интеллектуальные системы

" Решение задач с помощью нейронных сетей "

 

 

 

отчет

(вид документа)

 

 бумага А4

(вид носителя)

 

5

 (количество листов)

 

 

 

ИСПОЛНИТЕЛЬ:
	____________________
	"26"  апреля  2006 г.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Название и цель работы

Название: " Решение задач с помощью нейронных сетей ".

Цель: Ознакомиться с подходом к решению задач обучения искусственных нейронных сетей (НС).

 

2. Задания

2.1. В рамках этого задания необходимо разработать программу, которая обучает искусственный нейрон (персептрон) распознавать черно-белое (bitmap) изображение, состоящее из 9 пикселей (3х3). Нейрон должен иметь 9 входов, ассоциированных с пикселями, и один выход с пороговой активационной функцией.

2.2. В программе должна быть реализована возможность задания обучающей выборки, которая содержит n-векторов в виде (x1, x2, …, x9, y) или в виде изображений, а также возможность задания коэффициента скорости обучения. Программа должны иметь два режима: обучение и распознавание. Обучение должно производиться по стандартному алгоритму обучения персептрона с использованием дельта-правила.

 

3. Краткое описание предметной области и выбранной задачи

Персептрон с пороговой функцией, обучается с помощью «учителя» по «обучающей выборке», если элемент обучающей выборки равен 1 и функция, которая должна получиться на выходе – «истина», то весовой коэффициент этого элемента увеличивается на величину <разница между желаемым и полученным значением>*<скорость обучения>, если желаемое значение «ложь», то соответствующие весовые коэффициенты уменьшаются на эту же величину. Процесс обучения повторяется на данной выборке до тех пор, пока выходное значение не будет отличаться от желаемого на величину<=0.1.

 

4. Блок-схема алгоритма обучения.

 

5. Протоколы проведенных экспериментов.

Распознавание первого элемента выборки:

 

Распознавание 5-го элемента выборки:

 

Добавление нового элемента в выборку и его влияние на весовые коэффициенты:

 

Распознавание первого элемента выборки:

Распознавание 5-го элемента выборки: