|
Цель работы: реализовать 30 нейросетевых регрессионных полиномов таблично заданной функции, выбрать наилучший - имеющий наименьшую ошибку обобщения и обучения.
Выборки
Выходное поле – P1. Входные поля – P2-P15.
Обучающая выборка:
p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7 p8 p9 p10 p11 p12 p13 p14 p15
122 17 3,3 3,8 4,4 45 45 13 9 19 13 18 20 20 7
92 17 4,6 3,8 4,2 53 58 9 19 18 11 20 2 20 9
122 16 6,5 6,3 6,6 38 31 16 15 20 19 18 19 20 16
83 19 6,0 5,8 4,6 34 38 14 7 20 7 9 2 20 16
109 14 4,8 5,4 5,6 57 60 5 18 20 19 16 11 19 18
91 18 6,0 4,6 5,7 45 30 18 5 12 20 18 6 17 11
109 20 4,6 3,5 6,2 58 46 15 19 19 20 17 5 20 16
108 13 6,3 5,8 6,0 66 33 17 7 9 5 18 20 20 4
107 15 5,6 5,3 6,0 42 42 18 17 17 19 8 8 20 12
84 20 5,5 5,5 4,9 66 59 7 14 17 9 12 16 20 15
Тестовая выборка:
p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7 p8 p9 p10 p11 p12 p13 p14 p15
116 16 4,4 4,4 3,9 49 58 13 20 20 8 8 3 20 19
94 10 6,9 6,3 7,0 23 24 16 1 20 8 19 2 20 13
83 12 6,2 6,3 6,2 45 41 9 14 20 12 15 17 20 7
126 20 5,2 4,6 5,9 42 44 17 7 20 18 18 5 20 13
134 21 6,4 6,6 6,6 29 32 16 12 20 8 14 17 20 13
128 18 4,9 5,0 5,2 42 40 8 10 17 10 5 3 20 17
71 17 5,0 5,6 6,1 57 48 17 19 20 12 14 2 18 9
78 14 4,2 4,1 4,8 55 58 14 22 15 12 4 11 20 9
117 11 6,2 6,2 6,6 31 44 19 14 20 6 13 4 20 18
103 16 4,2 4,5 3,9 42 40 13 11 13 18 10 18 15 7
114 17 6,0 5,9 5,3 37 45 18 12 20 16 19 19 20 13
55 11 5,2 4,8 5,9 37 37 20 8 15 18 15 18 20 10
129 19 5,9 6,6 6,7 38 42 16 14 19 12 6 5 20 17
108 17 5,6 4,6 5,9 36 47 10 8 19 15 16 6 10 15
106 13 4,0 3,4 5,0 33 48 18 9 12 15 14 2 17 4
106 14 5,5 6,6 5,7 61 60 9 18 20 17 20 20 20 17
71 8 6,2 5,5 6,3 33 38 19 7 20 18 14 10 20 17
|
На уровень вверх
Купить