newrbe

Спроектируйте точную радиальную базисную сеть

Синтаксис

net = newrbe(P,T,spread)

Описание

Радиальные базисные сети могут использоваться, чтобы аппроксимировать функции. newrbe очень быстро проектирует радиальную базисную сеть с нулевой ошибкой на векторах проекта.

net = newrbe(P,T,spread) берет два или три аргумента,

P

Rxq матрица Q R- входные векторы элемента

T

Sxq матрица Q S- целевые векторы класса элемента

spread

Распространение радиальных основных функций (значение по умолчанию = 1.0)

и возвращает новую точную радиальную базисную сеть.

Большее spread более сглаженное, которым будет приближение функций. Слишком большое распространение может вызвать числовые проблемы.

Примеры

Здесь вы проектируете радиальную базисную сеть, данную входные параметры P и цели T.

P = [1 2 3];
T = [2.0 4.1 5.9];
net = newrbe(P,T);

Сеть симулирована для нового входа.

P = 1.5;
Y = sim(net,P)

Алгоритмы

newrbe создает сеть 2D слоя. Первый слой имеет radbas нейроны, и вычисляют его взвешенные входные параметры с dist и его сетевой вход с netprod. Второй слой имеет purelin нейроны, и вычисляют его взвешенный вход с dotprod и его сетевые входные параметры с netsum. Оба слоя имеют смещения.

newrbe устанавливает веса первого слоя на P', и смещения первого слоя все установлены в 0.8326/spread, получившийся в радиальных основных функциях, которые пересекаются 0.5 во взвешенных входных параметрах +/– spread.

Веса второго слоя IW{2,1} и смещения b{2} найдены путем симуляции первого слоя выходные параметры A{1} и затем решая следующее линейное выражение:

[W{2,1} b{2}] * [A{1}; ones] = T

Смотрите также

| | |

Представлено до R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте