Нейросетевая классификация объектов на множестве признаков
 Скачать 231.1 Kb.
|
|
МИНОБРНАУКИ РОССИИ ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет» Кафедра «Математическое обеспечение и применение ЭВМ» ОТЧЁТ По лабораторной работе №5 по теме «Нейросетевая классификация объектов на множестве признаков» Выполнил: Ст. гр. 19ВИ1 Можаев К.О. Проверила: к.т.н. доцент кафедры «МО и ПЭВМ» Балашова И.Ю. Пенза, 2021 Лабораторная работа №5 Цель работы: научится решать задачи классификации объектов с использованием нейронной сети Loginom в качестве классификатора. Ход работы: Шаг 1. Импорт текстового файла с исходными данными (рис.1).  Рис.1- Импорт текстового файла с исходными данными Шаг 2. Настройка входных и входных столбцов Входными вставляются целочисленное столбцы, а выходными – строковой столбец.  Рис.2- Настройка входных столбцов Шаг 3. Настройка количества нейронов. Количество нейронов устанавливается по умолчанию – 100, порог минимального изменения весов - 0,005. (рис.3).  Рис.3- Настройка количества нейронов Шаг 4. Результат нейросетевой классификации  Рис. 4- Результат нейросетевой классификации Вывод: при выполнении лабораторной работ были получен навыки настройки нейросети для решения задач классификации объектов. Чтоб нейросеть работа корректно необходимо задать количество рестартов не менее 1000. |