Ноябрь 17th, 2014
Для того, чтобы убедиться в эффективности работы МАСР (с использованием ИАС REMA) выполним экспериментальную проверку и сравнение результатов работы НС с алгоритмами Левенберга-Марквардта (АЛМ), алгоритму обратного распространения ошибки с оптимизацией весовых коэффициентов методом Флетчера- Пауэлла (АФП), алгоритмом сопряженных градиентов (АСГ) (с использованием пакета Matlab).
Поскольку каждый из этих алгоритмов реализует прямосвязная НС, то параметры структуры заданы одинаково. Исходными данными является выборка ОН, которая использовалась в предыдущей процедуре. В качестве критериев выбраны:
— время обучения НС (при одинаковом значении среднего абсолютного отклонения на точках обучающей последовательности) ;
— величина среднего абсолютного отклонения точных значений результирующего показателя от рассчитанных НС на точках контрольной последовательности (при фиксированном значении такой же величины на точках обучающей последовательности );
— величина среднего абсолютного отклонения точных значений результирующего показателя от рассчитанных НС на точках контрольной последовательности (при фиксированном значении времени обучения НС).
Результаты эксперимента приведены в табл. 6.5. Для их верификации рассматривались три выборки из генеральной совокупности. В первой выборке отношение обучающих образов к контрольным составляло 80:20, во второй — 70:30, в третьей — 60:40. Для расчета значения второго критерия K2 значение среднего абсолютного отклонения на точках (нормированных) обучающей последовательности установлено равным 0,3. Поиск значения K3 происходил при значении среднего абсолютного отклонения на точках обучающей последовательности 0,0001, что априори требовало дополнительных преобразований для достижения такой точности и фиксированном времени обучения, равном одной минуте.
