Conferina de primvar 2014, Stuttgart 17-22 Aprilie

Determinarea functiei pondere a unui system linear,utilizand tehnici neuronaleSe dau realizarile {us(0), us(1),, us(N)} si {ys(0), ys(1),, ys(N)}.Iesirea unui sistem liniar este data de produsul de convolutie:

,

(1)unde:

(m+1) este dimensiunea vectorului asociat functiei pondere g; u,ys intrareasi iesirea sistemului.

Pentru identificarea functiei pondere se utilizeaza un singur neuron cu functia de activare liniara asa cum este ilustrat in figura nr.1.

Figura nr. 1

Iesirea neuronului care are functia de activare liniara este

(2)unde:

(u, ys, yn - intrarea, iesirea sistemului si iesirea neuronului.

er - eroarea (ys- yn) w si b - ponderile neuronului respectiv deplasarea f functia de activare a neuronului care este liniara in acest caz (f(x)=x+b). (m+1) - este dimensiunea vectorului asociat functiei pondere g si implicit a vectorului ponderilor neuronului;

Criteriul utilizat la instruirea ponderilor este eroarea patratica dintre iesirea sistemului si ieirea neuronului:

. (3)Pentru ajustarea ponderilor se utilizeaza metoda gradientului cu pas descresctor, pentru care avem:

Avand in vedere expresia lui Er data de relatia (3) se obtin urmatoarele relatii pt. pentru instruirea ponderilor wj si a depasarii b

(4)

Daca se ia in considerare rata de instruire si se renunta la coieficientu 2 se obtin urmatoarele relatii pentru instruirea parametrilor neuronului.

(5)

Schema bloc structural a programului este data in figura nr.2

Figura nr. 2

Structura proiectului:Coperta: cu toade datele (Univ, Facultate, Specializare, Proiect la disciplina SN, Tema proiectuluiStudentNume......... prenume......., cadru didactic:Prof. dr.ing. Gh.P., an de studiu 2014-2015

Cuprins: Introducere ( maxim o pagina)

Prezentare teoretica a proiectului

Prezentarea programului tinand cont de structura din figura nr.2

Prezentarea rezultatelor. Se vor ilustra toate rezultatele semnificative oferite de program. Concluzii

Bibliografie

Instructiuni de utilizare program (manual de utilizare in care se vor mentiona si anumite aspecte care trebuiesc urmarite) ConcluziiObservatia1:

Fiecare figura si relatie trebuiesc insotite de semnificatia marimilor corespunzatoare acestora.

Se va avea in vedere urmatoarele realizari obtinute cu cele trei vatiante de program: PrSN_c1.m, PrSN_c2.m, PrSN_c3.m. Eroarea finala se va stabili la 0.01 pentru toate instruirile.

1 Se vor prezenta rezultate obtinute atat cu tbp1.m cat si cu tbp1sn.m in cazul variantelor de program PrSN_c1.m si PrSN_c3.m. Se va retine bf in toate situatiile.2. Cerinta 4 se va ilustra cu PrSN_c2.m, iar instruirea se va realiza cu tbpsn1.m.

3. Tot cu programul PrSN_c2.m se va face o analiza comparativa a influentei ratei de ajustare utilizand atat functia tbp1.m cat si functia tbp1sn.mObservatia2:In cadrul procedurii de evaluare se tine cont de:

acuratetea prezentarii proiectului (teorie, program, rezultate) ;

precizia rezultatelor privite prin prisma sumei erorilor patratice dintre marimile implicate si evident prin reprezentarile datelor.Plan de lucru si cerinte

1. Sa se modifice varianta initiala a programului folosind tehnica meniurilor2. Sa se ruleze aplicatia si sa se evidentieze si corecteze eventualele neajunsuri

2A Sa se adauge si butonul cu reinstruire

3. Sa se modifice algoritmul de instruire astfel incat deplasare sa fie mentinuta la valoarea zero pe toata durata instruirii. 4.Sa se modifice maniera de instruire pentru a se genera o matrice avand coloanele vectori wf obtinuti dupa un numar de instruiri (de ex: vne=[7000 30000 60000];). SE va retine de asemenea si medie intre functia pondere g si ponderile wf .PENTRU NOTA MAXIMA 8,5Cerinta suplimentara, 5a sau 5b la alegere pentru nota maxima 10.

5a. Sa se impleneze un algorithm de instruire a neuronului fara a aplela la functia matalab tbp15b.Sa se implementeze un algoritm de instruire a neuronului utilizand o tehnica prin care dimensiunea lotului de instruire creste progresiv., iar reinstruirea se repeta dupa fiecare crestere a dimensiunii lotului de instruire. PENTRU NOTA MAXIMA 10_1492489026.unknown

_1492489884.unknown

_1492490277.unknown

_1492490297.unknown

_1492490228.unknown

_1492489821.unknown

_1492488288.unknown

_1492488404.unknown

_1488772907.unknown