Персептроны
|
demop1
|
Классификация с использованием персептрона с двумя входами
|
demop4
|
Формирование входных векторов внешнего слоя
|
demop5
|
Обучение с использованием нормированной функции настройки
|
demop6
|
Пример линейно неразделимых векторов
|
Линейные сети
|
demolin1
|
Пример функционирования линейной сети
|
demolin2
|
Обучение линейного нейрона
|
demolin4
|
Задача линейной аппроксимации
|
demolin5
|
Задача с неполными данными
|
demolin6
|
Задача с линейно зависимыми данными
|
demolin7
|
Оценка влияния параметра скорости настройки
|
demolin8
|
Адаптируемый линейный слой
|
Радиальные базисные сети
|
demorb1
|
Радиальные базисные сети
|
demorb3
|
Пример неперекрывающихся функций активации
|
demorb4
|
Пример перекрывающихся функций активации
|
demogrn1
|
Сеть GRNN и аппроксимация функций
|
demopnn1
|
Сеть PNN и классификация векторов
|
Сети кластеризации и классификации данных
|
Самоорганизующиеся сети
|
democ1
|
Настройка слоя Кохонена
|
demosm1
|
Одномерная карта Кохонена
|
demosm2
|
Двумерная карта Кохонена
|
LVQ-сети
|
demolvq1
|
Классификация векторов
|
Рекуррентные сети
|
Сети Элмана
|
appelm1
|
Сеть Элмана
|
Сети Хопфилда
|
demohop1
|
Пример двумерной модифицированной сети Хопфилда
|
demohop2
|
Пример неустойчивой точки равновесия
|
demohop3
|
Пример трехмерной модифицированной сети Хопфилда
|
demohop4
|
Пример устойчивых паразитных точек равновесия
|
Применение нейронных сетей
|
applin1
|
Предсказание стационарного сигнала
|
applin2
|
Предсказание нестационарного сигнала
|
appelm1
|
Детектирование амплитуды с помощью сети Элмана
|
appcr1
|
Распознавание символов
|
Нейронные сети и системы управления (среда Simulink)
|
predcstr
|
Управление каталитическим реактором
|
narmamaglev
|
Управление магнитной подушкой
|
mrefrobotarm
|
Управление звеном робота
|
Скачать 14.83 Mb.
