Обработка информации и принятие решения в системах ближней локации


головна сторінка Реферати Курсові роботи текст файли додати матеріалПродать работу

пошук рефератів

Курсова на тему Обработка информации и принятие решения в системах ближней локации

завантажити
Знайти інші подібні реферати.
подібні якісні роботи

Розмір: 0.55 мб.
Мова: російська
Розмістив (ла): shatun
24.12.2010
 1 ... 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Практическая часть.

Сформируем обучающее множество:

P_o=cat (1, Mt, Mf);

P_o=P_o';

Зададим структуру нейронной сети для задачи обнаружения:

net = newff (minmax(P_o), [npr 2], {'logsig', 'logsig'}, 'trainlm', 'learngdm');

net.trainParam.epochs = 100;% заданное количество циклов обучения

net.trainParam.show = 5;% количество циклов для показа промежуточных результатов;

net.trainParam.min_grad = 0;% целевое значение градиента

net.trainParam.max_fail = 5;% максимально допустимая кратность превышения ошибки проверочной выборки по сравнению с достигнутым минимальным значением;

net.trainParam.searchFcn = 'srchcha';% имя используемого одномерного алгоритма оптимизации

net.trainParam.goal = 0;% целевая ошибка обучения

Функция newff предназначена для создания «классической» многослойной нейронной сети с обучением по методу обратного распространения ошибки. Данная функция содержит несколько аргументов. Первый аргумент функции – это матрица минимальных и максимальных значений обучающего множества Р_о, которая определяется с помощью выражения minmax (P_o).

Вторые аргументы функции, задаются в квадратных скобках и определяют количество и размер слоев. Выражение [npr 2] означает, что нейронная сеть имеет 2 слоя. В первом слое – npr=10 нейронов, а во втором – 2. Количество нейронов в первом слое определяется размерностью входной матрицы признаков. В зависимости от количества признаков в первом слое может быть: 5, 7, 12 нейронов. Размерность второго слоя (выходной слой) определяется решаемой задачей. В задачах обнаружения полезного сигнала на фоне микросейсма, классификации по первому и второму классам, на выходе нейронной сети задается 2 нейрона.

Третьи аргументы функции определяют вид функции активации в каждом слое. Выражение {'logsig', 'logsig'} означает, что в каждом слое используется сигмоидально-логистическая функция активации , область значений которой – (0, 1).

Четвертый аргумент задает вид функции обучения нейронной сети. В примере задана функция обучения, использующая алгоритм оптимизации Левенберга-Марквардта – 'trainlm'.

Первые половина векторов матрицы Т инициализируются значениями {1, 0}, а последующие – {0, 1}.

net=newff (minmax(P_o), [10 2], {'logsig', 'logsig'}, 'trainlm', 'learngdm');

net.trainParam.epochs = 1000;

net.trainParam.show = 5;

net.trainParam.min_grad = 0;

net.trainParam.max_fail = 5;

net.trainParam.searchFcn = 'srchcha';

net.trainParam.goal = 0;

Программа инициализации желаемых выходов нейронной сети Т:

n1=length (Mt(:, 1));

n2=length (Mf(:, 1));

T1=zeros (2, n1);

T2=zeros (2, n2);

T1 (1,:)=1;

T2 (2,:)=1;

T=cat (2, T1, T2);

Обучение нейросети:

net = train (net, P_o, T);

Рисунок 25 – График обучения нейронной сети.

Произведем контроль нейросети:

P_k=[Mt; Mf];

P_k=P_k';

Y_k=sim (net, P_k);

Команда sim передает данные из контрольного множества P_k на вход нейронной сети net, при этом результаты записываются в матрицу выходов Y_k. Количество строк в матрицах P_k и Y_k совпадает.

Pb=sum (round(Y_k (1,1:100)))/100

Оценка вероятности правильного обнаружения гусеничной техники Pb=1 alpha = sum (round(Y_k (1,110:157)))/110

Оценка вероятности ложной тревоги alpha =0

Определяем среднеквадратическую ошибку контроля с помощью желаемых и реальных выходов нейронной сети Еk.

[Ek] = T-Y_k;

sqe_k = mse(Ek)

Величина среднеквадратической ошибки контроля составляет:

sqe_k = 2.5919e-026

Протестируем работу нейросети. Для этого сформируем матрицу признаков тестового сигнала:

h3=tr_t50-mean (tr_t50);

Mh1=MATRPRIZP (h3,500, N1, N2);

Mh1=Mh1 (1:50,:);

P_t=[Mh1; Mt];

P_t=P_t';

Y_t=sim (net, P_t);

Pb=sum (round(Y_t (1,1:100)))/100

Оценка вероятности правильного обнаружения гусеничной техники Pb=1

Находим разницу желаемых и реальных выходов нейронной сети Е и определяем среднеквадратическую ошибку тестирования.

[Ek] = T-Y_t;

sqe_t = mse(Ek)

Величина среднеквадратической ошибки тестирования составляет:

sqe_t = 3.185e-025

Вывод: в данном разделе мы построили модель обнаружителя сейсмических сигналов на нейронной сети с обучением по методу обратного распространения ошибки. Задача обнаружения решается с не большими погрешностями, следовательно признаки подходят для обнаружения.

Данную двухслойную нейронную сеть можно применить в построении системы обнаружения объектов.

Заключение

Целью данной курсовой работы было изучение методов обработки информации и применение их для решения задач обнаружения объектов.

В ходе проделанной работы, которая выполнялась в четыре этапа, были получены следующие результаты:

1) Были построены гистограммы выборочных плотностей вероятности амплитуд сигналов, как случайных величин.

Оценены параметры распределения: математическое ожидание, дисперсию, среднеквадратическое отклонение.

Сделали предположение о законе распределения амплитуды и проверили гипотезу по критериям Колмогорова-Смирнова и Пирсона на уровне значимости 0,05. По критерию Колмогорова-Смирнова распределение подобрано, верно. По критерию Пирсона распределение подобрано верно только для фонового сигнала. Для него приняли гипотезу о нормальном распределении.

Приняли сигналы за реализации случайных функций и построили для них корреляционные функции. По корреляционным функциям определили, что сигналы имеют случайный колебательный характер.

2) Сформировали обучающее и контрольное множества данных (для обучения и контроля нейронной сети).

3) Для обучающей матрицы оценили параметры распределения признаков: математическое ожидание, дисперсию, среднее квадратическое отклонение. По каждому признаку обучающей матрицы заданных классов вычислили расстояние и выбрали признак с максимальной разностью. Вычислили порог принятия решения и построили на одном графике кривые плотности распределения вероятности. Сформулировали решающее правило.

4) Обучили двухслойную нейронную сеть на решение задачи классификации. Оценили вероятности правильного обнаружения и ложной тревоги. Те же показатели оценили по тестовым сигналам.

Список используемой литературы

  1. Лекции по теории обработки информации в СБЛ. Лектор: Чистова Г.К.

  2. Чистова Г.К. «Основы обработки и обнаружения случайных сигналов»

  3. Вентцель Е.С. «Теория вероятности и математическая статистика»

 1 ... 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Удобная ссылка:

Завантажити курсову роботу безкоштовно
подобрать список литературы


Обработка информации и принятие решения в системах ближней локации


Постійний url цієї сторінки:
Курсова Обработка информации и принятие решения в системах ближней локации


Разместите кнопку на своём сайте:
Рефераты
вгору сторінки


© coolreferat.com | написать письмо | правообладателям | читателям
При копировании материалов укажите ссылку.