Автоматизированные системы измерения, контроля и управления

Содержание отчета Отчет оформляется каждым студентом индивидуально. Он должен содержать название работы; краткое описание эксперимента; результаты проведенных измерений (графики целевых функций и ошибки обучения для двух типов функции активации при изменении количества итераций и начального значения весовых коэффициентов; графики зависимостей вероятности правильного распознавания от уровня шума для всех значений ошибки обучения); анализ полученных данных; выводы по проделанной работе. Контрольные вопросы 1. Объясните структуру ИНС для распознавания символов-образов и принцип ее функционирования. 2. Достоинства и недостатки нейросетевого метода распознавания образов. 3. При уровне зашумленности символа близком к 100% символ определяется как наименее похожий. Объясните причину. 4. Объясните графики вероятности правильного распознавания. 5. Влияет ли количество запоминаемых образов на ошибку обучения? Если да, то как? 6. Влияет ли установка начального значения весовых коэффициентов ИНС на процесс обучения? Если да, то каким образом? 7. Влияние коэффициента обучения ИНС на скорость обучения. С чем это связано? Укажите, в каких случаях нейросеть перестает обучаться? 8. Влияние коэффициента обучения ИНС на скорость обучения. С чем это связано? Наиболее эффективный тип функции активации. Лабораторная работа №8 Применение вейвлет-преобразования для анализа одномерных сигналов Цель работы: 1) освоение вейвлет-преобразования для анализа одномерных сигналов; 147