Разработка схем алгоритмов - Исследование метода обратного распространения ошибки для обучения нейронной сети

Для дальнейшей работы необходимо построить следующие алгоритмы: алгоритм работы программы в целом, и алгоритм обучения нейросети. Обобщенная схема алгоритма программы, распознающей 2 класса чисел с помощью искусственной нейросети, представлена на рисунке 2.

Разработка программы

Разработанная программа предназначена для выполнения курсового проекта, а также демонстрирует изученные в процессе обучения навыки владения языком C#.

Для запуска этой программы необходимо иметь на компьютере установленную версию Windows XP/Vista/7. Данная программа разрабатывалась в среде MSVisualC# 2010(Microsoft. NET Framework 4.0).

Для работы использовались следующие пространства имен:

System;

System. Collections. Generic;

System. ComponentModel;

System. Data;

System. Drawing;

System. Text;

System. Windows. Forms;

System. Threading;

System. IO;

Для создания программы были использованы:

Class Neyro - класс работающий с нейросетью.

Class Form1 : Form - класс диалогового окна, наследуемый от стандартного класса Form.

Public int[] Vihod(int kol, int kl) - метод, формирующий целевой вектор.

Public void Korekt() - метод, коректирующий синапсы.

Public void Rez() - метод вычисления результата нейросети.

Public void CreateNS() - метод, создающий нейросеть.

Public void Obuchenie(string file, StreamWriter sw1) - метод, обучающий нейросеть определенному классу чисел.

Private void grafic() - метод, рисующий график.

Текст программы представлен в приложении А.

Вычислительный эксперимент

Похожие статьи




Разработка схем алгоритмов - Исследование метода обратного распространения ошибки для обучения нейронной сети

Предыдущая | Следующая