Разделение хромотографических пиков нейросетями
Информация - Компьютеры, программирование
Другие материалы по предмету Компьютеры, программирование
6 Заключение
В ходе настоящей работы была разработана и реализована программно искусственная нейронная сеть. Программа написана в среде Borland Delphi 3. Она представляет собой гибкую систему, в которой задаётся количество скрытых слоёв и количество нейронов в каждом из них. Количество входов и выходов одинаково и равно единице. Над программой был проведён длительный эксперимент, который продолжался около 10-ти часов. За это время нейронная сеть, реализованная в ней, обучалась по переднему фронту пика(см. приложение Г). Нейронная сеть состояла из 4-х слоёв по 50 нейронов, и выходного слоя с одним нейроном. Сеть обучилась до уровня ошибки 0,0016, за число итераций 95649.
Список использованных источников
1. С.Короткий. Нейронные сети: алгоритм обратного распространения. М.:Мир-1997.
2. Ф.Блум, А.Лейзерсон, Л.Хофстедтер, Мозг, разум и поведение, М., Мир, 1988.
3. Постановка и возможные пути решения задачи обучения нейронных сетей. Сервер: Neural Bench™.
4. А.В. Буцев Локальная аппроксимация на искусственных нейронных сетях. М.:АиТ.-1997-№4-стр.127-136.
5. К.Дж. Анил, Н. Мао. Введение в искусственные нейронные сети.М.: Откр. сист. 1998-№9-стр.4-15.
6. А. Балахонцев. Азбука нейронных сестей: методы обучения.М.: Радиолюбитель.-1998.№9-стр.2-9.
Приложение А
Пример суперпозиции пиков и их истинностных фронтов
Приложение Б
Схема сети.
Приложение Г
Результаты обучения
Рис. 1. Результат работы программы
Рис. 2. График зависимости ошибки обучения
от номера итерации