Автоматизированные системы измерения, контроля и управления

2.7. Лабораторная работа №7 Искусственные нейронные сети в задачах распознавания образов Цель работы: изучение способностей искусственной нейронной сети в задачах распознавания символов. Перед выполнением работы необходимо ознакомиться с содержанием разд. 5.3 учебного пособия [2]. Обратите внимание на структуру искусственной нейронной сети и принципы ее обучения. Порядок выполнения работы Задание 1. Зависимость ошибки обучения от количества итераций. 1.1. Получите у преподавателя варианта задания (табл. 2.10). 1.2. Запустить программу «Нейронные сети в задачах распознавания образов» (Нейронные сети в задачах распознавания образов.ехе). Загрузить шрифты. На вкладке «Выбор варианта» введите номер варианта. 1.3. Перейти на вкладку «Обучение». В соответствии с выполняемым вариантом введите код символа в поле «Код 1-го символа». Установите следуюш,ие значения входных данных и параметров обучения: «Количество символов» =10; «Коэффициент обучения» = 0,001; «Начальное значение весовых коэффициентов» = 0; «Количество итераций» = 100. Таблица 2.10 Размер символа Код первого символа 33 48 64 80 96 112 128 144 160 224 8 x 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 8 X 14 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 8 X 16 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Запустите ИНС на обучение для двух типов функции активации: сигмоидальной и гиперболический тангенс. Зарисуйте графики полученных 143