Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6. В. Г. Потемкин
 Скачать 14.83 Mb.
|
|
П А К Е Т Ы П Р И К Л А Д Н Ы Х П Р О Г Р А М М В. С. МЕДВЕДЕВ, В. Г. ПОТЕМКИННЕЙРОННЫЕ СЕТИ MATLAB 6 Под общей редакцией кандидата технических наук В. Г. Потемкина УДК 681. Пакеты прикладных программ Выпускается с 1999 года Медведев В. С., Потемкин В. Г. Нейронные сети. MATLAB 6./Под общ. ред. В. Г. Потемкина. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2001. – 630 с. – (Пакеты прикладных программ; Кн. 4). ISBN 5-86404-144-0 (Кн. 4) В книге содержится описание пакета прикладных программ Neural Network Toolbox (ППП NNT) версии 4 (выпуски 11 и 12), функционирующего под управлением ядра системы MATLAB версий 5.3 и 6. Книга состоит из двух частей. Первая часть содержит теорию и описание различных типов нейронных сетей; вторая – включает справочный материал, связанный с описанием М-функций пакета. Рассмотрено 15 типов нейронных сетей, для каждой из которых описана архитектура, методы адаптации, обучения и настройки параметров. Показано применение нейронных сетей для решения прикладных задач фильтрации и предсказания сигналов, подавления шумов, распознавания образов, построения систем управления. Приведено полное описание вычислительной модели нейронной сети в виде массива записей. Архитектура нейронной сети представлена ее S-моделью, которая воспроизводится с помощью системы SIMULINK. Пакет программ дополнен библиотекой Neural Network Toolbox Block Library, содержащей блоки, необходимые для формирования S-модели нейронной сети. Большое количество вспомогательных графических функций помогает пользователю создавать наглядные проекты нейронных сетей для различных приложений. Книга предназначена для инженеров, научных работников, аспирантов и студентов, занимающихся созданием технических систем на основе нейронных сетей и использующих в своей практике современные вычислительные инструменты и средства прикладного программирования. Учебно-справочное издание Медведев Владимир Степанович, Потемкин Валерий Георгиевич Нейронные сети. MATLAB 6. Под общ. ред. В. Г. Потемкина. ISBN 5-86404-144-0 (Кн. 4) © Медведев В. С., Потемкин В. Г., 2001 ISBN 5-86404-135-1 © Оригинал-макет, оформление обложки, ЗАО «Диалог-МИФИ», 2001 ПРЕДИСЛОВИЕПредлагаемая вниманию читателя книга входит в серию "Пакеты прикладных программ". Эта серия книг [54–56] посвящена описанию прикладного программного обеспечения фирмы MathWorks, функционирующего под управлением ядра системы MATLAB. Нейронные сети представляют новое направление в практике создания технических систем. Возможности нейронных сетей выполнять операции сравнения по образцу и классификации объектов, недоступные для традиционной математики, позволяют создавать искусственные системы для решения задач распознавания образов, диагностики заболеваний, автоматического анализа документов и многих других нетрадиционных приложений. Теория нейронных сетей развивается в течение последнего полувека, но практическое ее применение стало возможно только в последние 10–15 лет, когда была создана необходимая элементная база для реализации нейронных сетей. Обращаем внимание читателей на ряд обзорных работ по нейронным сетям на русском языке [57, 58]. Тем не менее данная книга занимает особое место, поскольку в ней описан реальный инструмент для расчета и проектирования нейронных сетей. Книга состоит из двух частей. Часть 1 содержит теорию и описание конкретных нейронных сетей. В нее также включен раздел по системе MATLAB 6 и GUI-интерфейсу для работы с ППП NNT. Часть 2 включает справочный материал по описанию М-функций пакета. Значительное внимание уделено проектированию контроллеров для систем управления на основе нейронных сетей. Рассмотрено несколько весьма сложных систем управления, для которых процедура проектирования контроллера занимает значительное время. В первую очередь это модель химического реактора с непрерывным перемешиванием, где используется модель управляемого процесса для предсказания поведения реактора в процессе его функционирования. Другая модель – управление движущимся объектом в магнитном поле. Здесь в качестве модели управляемого процесса используется нелинейная авторегрессионная модель со скользящим средним, которая входит в состав регулятора и реализуется в виде нейронной сети. Еще один пример связан с управлением роботом, здесь нейронные сети используются для построения как модели управляемого объекта, так и самого регулятора. Работа с этими системами возможна только при наличии ядра системы MATLAB версии 6 и системы Simulink версий 4 (R12) или 5. Читателю следует выбрать стиль работы с книгой. Начинающему знакомиться с теорией и практикой нейронных сетей рекомендуется в первую очередь просмотр демонстрационных примеров и формирование сетей с помощью GUI-интерфейса NNTool. Опытному пользователю, создающему собственные архитектуры нейронных сетей, следует применять режим работы из командного окна, который позволяет воспользоваться всеми возможностями ППП NNT. Следует также обратить внимание на интерфейс ППП NNT с системой SIMULINK, что позволяет наглядно отображать архитектуру сети и выполнять моделирование как статических, так и динамических нейронных сетей. При чтении книги читатель найдет большое количество примеров формирования и расчета нейронных сетей. Все операторы в этих примерах проверены и в точности соответствуют приводимым результатам. Таким образом, читатель, предполагающий активно использовать компьютер при изучении материала этой книги, сможет воспроизводить примеры в среде системы MATLAB с установленным ППП NNT. Кроме того, мы предполагаем к моменту выхода книги разместить на сайте www.mathworks.ru М-файлы этих сценариев, которые будут доступны для копирования. Это позволит избавиться от возможных непреднамеренных ошибок пользователя. Авторы выражают благодарность О. А. Мишулиной за полезные советы при подготовке рукописи книги, способствовавшие ее улучшению. В. С. Медведев, В. Г. Потемкин, сентябрь 2001 г. |