"etalonsisenditega" - 1 õppematerjal

Praktikumide aruanne Automaatjuhtimissüsteemide jätkukursus

N - taktide arv T - aeg 1 kuni N u - sisendid y - väljundid Teises osas: närvivõrkude genereerimine Lihtsustatud: esimene närvivõrk lineaarne Kolm kihti (esimene osa võrgust, teine osa võrgust, summaator kolmas) Sisendite maatriks: 1 sisend esimese osaga (sisend koosneb kahest signaalist) 2 sisend teise osaga. Summaatoriga sisend pole seotud layerConnect: kuidas kihid on ühendatud outputConnect: väljundiks on kolmas kiht närvivõrk initsialiseeritakse, treenitakse etalonsisenditega RM_SANARX_control.mdliga saab testida. S-function dünaamiliste funktsioonide realiseerimiseks MATLABis (realiseeritud RM_SANARX_controller.m). Saab valida juhuslikud poolused etalonmudelile JCSTR ei kuulu algselt ANARXi, mittelineaarse süsteemi lineariseerimine sisuliselt. Praktikum 6: Pildituvastus närvivõrkudega Ülesanne lahendatakse kahel meetodil. Mõlemad põhinevad närvivõrgul. Esimene lahendus on supervised learning, närvivõrgule antakse ette etalonväljund.