Задания для лабораторных работ

1. Аппроксимировать набор точек линейной функцией:

.

Вариант А) Использовать целочисленное кодирование.

Вариант Б) Использовать вещественное кодирование.

2. Аппроксимировать набор точек экспоненциальной функцией:

.

Вариант А) Использовать целочисленное кодирование.

Вариант Б) Использовать вещественное кодирование.

3. Найти минимум функции:

Вариант А) Использовать целочисленное кодирование.

Вариант Б) Использовать вещественное кодирование.

4. Найти максимум функции:

x Î[– 4; 0).

Вариант А) Использовать целочисленное кодирование.

Вариант Б) Использовать вещественное кодирование.

5. Найти точку перегиба функции:

f(х) = (x–1.5)³ + 3.

Вариант А) Использовать целочисленное кодирование.

Вариант Б) Использовать вещественное кодирование.

6. Найти точку пересечения функции с осью Ох.

f(х) = ln (x+1) – 2,25, x > –1.

Вариант А) Использовать целочисленное кодирование.

Вариант Б) Использовать вещественное кодирование.

7. Сгенерировать с помощью генетического алгоритма слово “МИР”.

8. Найти с помощью генетического алгоритма особь, гены которой соответствуют, в формате RGB, фиолетовому цвету (96, 96, 159).

Глава 6
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

В данной главе описываются искусственные нейронные сети (ИНС) – современное средство решения задач классификации, аппроксимации и кластеризации. Глава организована следующим образом. Раздел 6.1 дает краткое представление об устройстве биологических нейронных сетей. В разделе 6.2. представлен формальный нейрон – основная структурная единица искусственных нейронных сетей. Понятие искусственной нейронной сети и описание основных архитектур представлены в разделе 6.3. Раздел 6.4 описывает обучение ИНС в общем виде, а в разделе 6.5 изложен алгоритм обратного распространения ошибки и одна из его модификаций. В разделе 6.6 представлены общие принципы функционирования ИНС прямого распространения и дается общее представление об ИНС с радиально-базисными функциями активации. Пример работы ИНС и описание одного шага обучения даны в разделе 6.7. В разделе 6.8 представлены краткие рекомендации к программной реализации нейронных сетей для выполнения лабораторных работ. Задания на лабораторные работы приведены в разделе 6.9.