SYSTEMY INTELIGENTNE 2 |
Komputer: 09 |
1. Wstęp teoretyczny.
Naszym zadaniem było przeprowadzenie eksperymentów uczenia sieci neuronowej dla danych liniowo separowanych. Eksperymenty te przeprowadzane były dla różnych wartości tolerancji uczenia i testowania, przy włączonym oraz wyłączonym mieszaniu wzorców, oraz z różnymi procentami wzorców uczenia.
Dane
Dane uczące:
1 |
-7,57 |
7,43 |
Klasa 1 |
2 |
-6,33 |
1,93 |
Klasa 1 |
3 |
-6,88 |
6,89 |
Klasa 1 |
4 |
-5,31 |
1,49 |
Klasa 1 |
5 |
-6,28 |
6,06 |
Klasa 1 |
6 |
-6,28 |
0,70 |
Klasa 1 |
7 |
-5,58 |
5,54 |
Klasa 1 |
8 |
-5,21 |
5,15 |
Klasa 1 |
9 |
-3,47 |
0,85 |
Klasa 1 |
10 |
-4,40 |
4,58 |
Klasa 1 |
11 |
-4,09 |
4,24 |
Klasa 1 |
12 |
-4,38 |
3,21 |
Klasa 1 |
13 |
-3,45 |
3,28 |
Klasa 1 |
14 |
-3,22 |
1,95 |
Klasa 1 |
15 |
-2,56 |
2,42 |
Klasa 1 |
16 |
-2,10 |
1,93 |
Klasa 1 |
17 |
-1,60 |
1,56 |
Klasa 1 |
18 |
-1,09 |
1,14 |
Klasa 1 |
19 |
-2,52 |
0,80 |
Klasa 1 |
20 |
-0,42 |
0,53 |
Klasa 1 |
21 |
-0,74 |
0,31 |
Klasa 1 |
22 |
-1,96 |
0,33 |
Klasa 1 |
23 |
-1,42 |
-0,36 |
Klasa 1 |
24 |
-3,20 |
-0,53 |
Klasa 1 |
25 |
-2,21 |
-1,09 |
Klasa 1 |
26 |
-4,07 |
-0,38 |
Klasa 1 |
27 |
-2,76 |
-1,66 |
Klasa 1 |
28 |
-3,07 |
-1,88 |
Klasa 1 |
29 |
-3,70 |
-0,14 |
Klasa 1 |
30 |
-4,03 |
-1,88 |
Klasa 1 |
31 |
-4,79 |
-1,83 |
Klasa 1 |
32 |
-5,25 |
-1,83 |
Klasa 1 |
33 |
-5,79 |
-1,83 |
Klasa 1 |
34 |
-5,56 |
-0,82 |
Klasa 1 |
35 |
-6,86 |
-1,83 |
Klasa 1 |
36 |
-7,59 |
-1,83 |
Klasa 1 |
37 |
-5,41 |
2,57 |
Klasa 1 |
38 |
-5,81 |
3,53 |
Klasa 1 |
39 |
-4,11 |
1,61 |
Klasa 1 |
40 |
-4,81 |
0,68 |
Klasa 1 |
41 |
7,34 |
7,16 |
Klasa 2 |
42 |
6,51 |
6,25 |
Klasa 2 |
43 |
5,79 |
5,61 |
Klasa 2 |
44 |
5,21 |
5,02 |
Klasa 2 |
45 |
4,67 |
4,61 |
Klasa 2 |
46 |
4,09 |
3,99 |
Klasa 2 |
47 |
3,65 |
3,60 |
Klasa 2 |
48 |
3,20 |
3,11 |
Klasa 2 |
49 |
2,85 |
2,94 |
Klasa 2 |
50 |
2,37 |
2,42 |
Klasa 2 |
51 |
1,98 |
1,95 |
Klasa 2 |
52 |
1,63 |
1,51 |
Klasa 2 |
53 |
1,23 |
1,19 |
Klasa 2 |
54 |
0,67 |
0,63 |
Klasa 2 |
55 |
1,00 |
0,04 |
Klasa 2 |
56 |
1,44 |
-0,48 |
Klasa 2 |
57 |
2,29 |
-1,02 |
Klasa 2 |
58 |
2,83 |
-1,63 |
Klasa 2 |
59 |
3,55 |
-2,00 |
Klasa 2 |
60 |
4,86 |
-1,98 |
Klasa 2 |
61 |
6,10 |
-1,98 |
Klasa 2 |
62 |
7,22 |
-1,93 |
Klasa 2 |
63 |
7,65 |
-1,81 |
Klasa 2 |
64 |
7,46 |
6,35 |
Klasa 2 |
65 |
7,32 |
1,56 |
Klasa 2 |
66 |
5,46 |
1,58 |
Klasa 2 |
67 |
3,30 |
0,58 |
Klasa 2 |
68 |
3,88 |
2,44 |
Klasa 2 |
69 |
3,99 |
0,41 |
Klasa 2 |
70 |
1,38 |
1,24 |
Klasa 2 |
71 |
1,94 |
0,82 |
Klasa 2 |
72 |
2,66 |
-0,06 |
Klasa 2 |
73 |
2,93 |
1,24 |
Klasa 2 |
74 |
3,63 |
-0,55 |
Klasa 2 |
75 |
5,19 |
-0,48 |
Klasa 2 |
76 |
4,67 |
0,77 |
Klasa 2 |
77 |
4,86 |
3,08 |
Klasa 2 |
78 |
5,97 |
3,55 |
Klasa 2 |
79 |
6,41 |
0,41 |
Klasa 2 |
80 |
6,43 |
2,10 |
Klasa 2 |
81 |
-2,50 |
-2,67 |
Klasa 3 |
82 |
-1,92 |
-2,69 |
Klasa 3 |
83 |
-0,09 |
-2,62 |
Klasa 3 |
84 |
1,23 |
-2,62 |
Klasa 3 |
85 |
2,04 |
-2,59 |
Klasa 3 |
86 |
3,01 |
-2,74 |
Klasa 3 |
87 |
4,01 |
-3,65 |
Klasa 3 |
88 |
5,25 |
-4,83 |
Klasa 3 |
89 |
6,10 |
-5,61 |
Klasa 3 |
90 |
7,03 |
-6,50 |
Klasa 3 |
91 |
3,01 |
-7,14 |
Klasa 3 |
92 |
0,94 |
-7,09 |
Klasa 3 |
93 |
-2,12 |
-7,16 |
Klasa 3 |
94 |
-3,86 |
-7,14 |
Klasa 3 |
95 |
-5,50 |
-7,06 |
Klasa 3 |
96 |
-5,37 |
-5,42 |
Klasa 3 |
97 |
-4,32 |
-4,21 |
Klasa 3 |
98 |
-3,28 |
-3,26 |
Klasa 3 |
99 |
-3,51 |
-6,30 |
Klasa 3 |
100 |
2,91 |
-5,79 |
Klasa 3 |
101 |
-1,07 |
-4,83 |
Klasa 3 |
102 |
-1,67 |
-3,94 |
Klasa 3 |
103 |
0,49 |
-4,14 |
Klasa 3 |
104 |
0,32 |
-6,62 |
Klasa 3 |
105 |
-2,70 |
-6,01 |
Klasa 3 |
106 |
-2,47 |
-4,90 |
Klasa 3 |
107 |
-1,77 |
-5,88 |
Klasa 3 |
108 |
0,01 |
-5,61 |
Klasa 3 |
109 |
-0,18 |
-4,29 |
Klasa 3 |
110 |
0,42 |
-5,29 |
Klasa 3 |
111 |
2,00 |
-4,93 |
Klasa 3 |
112 |
1,98 |
-4,12 |
Klasa 3 |
113 |
1,15 |
-3,48 |
Klasa 3 |
114 |
0,05 |
-3,13 |
Klasa 3 |
115 |
-1,03 |
-2,59 |
Klasa 3 |
116 |
2,23 |
-6,52 |
Klasa 3 |
117 |
2,58 |
-5,00 |
Klasa 3 |
118 |
4,44 |
-6,55 |
Klasa 3 |
119 |
-0,86 |
-6,10 |
Klasa 3 |
120 |
-4,38 |
-6,15 |
Klasa 3 |
Dane uczące w postaci graficznej:
Dane testowe:
1 |
-6,82 |
5,71 |
Klasa 1 |
2 |
-5,83 |
4,75 |
Klasa 1 |
3 |
-4,96 |
4,21 |
Klasa 1 |
4 |
-3,97 |
3,80 |
Klasa 1 |
5 |
-3,65 |
3,35 |
Klasa 1 |
6 |
-3,05 |
2,44 |
Klasa 1 |
7 |
-2,18 |
1,66 |
Klasa 1 |
8 |
-1,60 |
1,12 |
Klasa 1 |
9 |
-1,05 |
0,41 |
Klasa 1 |
10 |
-1,48 |
-0,04 |
Klasa 1 |
11 |
-1,94 |
-0,55 |
Klasa 1 |
12 |
-2,56 |
-1,14 |
Klasa 1 |
13 |
-3,22 |
-1,51 |
Klasa 1 |
14 |
-4,65 |
-1,58 |
Klasa 1 |
15 |
-7,44 |
-1,66 |
Klasa 1 |
16 |
-6,37 |
2,64 |
Klasa 1 |
17 |
-4,19 |
1,12 |
Klasa 1 |
18 |
-3,30 |
1,00 |
Klasa 1 |
19 |
-4,88 |
0,36 |
Klasa 1 |
20 |
-5,89 |
-0,01 |
Klasa 1 |
21 |
-6,06 |
-1,49 |
Klasa 1 |
22 |
-6,51 |
0,92 |
Klasa 1 |
23 |
-4,92 |
1,86 |
Klasa 1 |
24 |
-5,21 |
3,23 |
Klasa 1 |
25 |
-3,86 |
2,27 |
Klasa 1 |
26 |
-3,82 |
0,06 |
Klasa 1 |
27 |
-3,10 |
0,18 |
Klasa 1 |
28 |
-6,16 |
-0,04 |
Klasa 1 |
29 |
-7,28 |
1,58 |
Klasa 1 |
30 |
-4,88 |
1,78 |
Klasa 1 |
31 |
7,22 |
6,84 |
Klasa 2 |
32 |
6,49 |
5,12 |
Klasa 2 |
33 |
5,95 |
5,27 |
Klasa 2 |
34 |
5,06 |
4,04 |
Klasa 2 |
35 |
4,05 |
3,48 |
Klasa 2 |
36 |
3,36 |
2,64 |
Klasa 2 |
37 |
2,43 |
1,95 |
Klasa 2 |
38 |
1,83 |
1,22 |
Klasa 2 |
39 |
1,21 |
0,92 |
Klasa 2 |
40 |
1,54 |
-0,45 |
Klasa 2 |
41 |
2,83 |
-1,41 |
Klasa 2 |
42 |
3,26 |
-1,58 |
Klasa 2 |
43 |
4,52 |
-1,66 |
Klasa 2 |
44 |
5,29 |
-1,66 |
Klasa 2 |
45 |
6,62 |
-1,71 |
Klasa 2 |
46 |
7,22 |
-1,71 |
Klasa 2 |
47 |
7,42 |
0,53 |
Klasa 2 |
48 |
3,51 |
0,14 |
Klasa 2 |
49 |
6,41 |
-0,41 |
Klasa 2 |
50 |
2,87 |
-0,60 |
Klasa 2 |
51 |
2,93 |
0,38 |
Klasa 2 |
52 |
5,08 |
1,04 |
Klasa 2 |
53 |
4,63 |
-0,97 |
Klasa 2 |
54 |
5,10 |
1,19 |
Klasa 2 |
55 |
5,70 |
1,83 |
Klasa 2 |
56 |
5,99 |
2,86 |
Klasa 2 |
57 |
6,84 |
2,32 |
Klasa 2 |
58 |
6,55 |
4,39 |
Klasa 2 |
59 |
3,97 |
3,13 |
Klasa 2 |
60 |
3,68 |
2,79 |
Klasa 2 |
61 |
-5,77 |
-6,20 |
Klasa 3 |
62 |
-4,73 |
-5,56 |
Klasa 3 |
63 |
-4,13 |
-4,75 |
Klasa 3 |
64 |
-3,70 |
-3,99 |
Klasa 3 |
65 |
-2,97 |
-3,08 |
Klasa 3 |
66 |
-2,29 |
-2,64 |
Klasa 3 |
67 |
-1,19 |
-2,64 |
Klasa 3 |
68 |
0,34 |
-2,69 |
Klasa 3 |
69 |
1,48 |
-2,67 |
Klasa 3 |
70 |
2,50 |
-2,67 |
Klasa 3 |
71 |
3,05 |
-3,03 |
Klasa 3 |
72 |
3,74 |
-4,24 |
Klasa 3 |
73 |
4,61 |
-4,90 |
Klasa 3 |
74 |
5,60 |
-5,44 |
Klasa 3 |
75 |
6,30 |
-6,42 |
Klasa 3 |
76 |
3,94 |
-6,60 |
Klasa 3 |
77 |
0,63 |
-6,37 |
Klasa 3 |
78 |
-1,81 |
-6,37 |
Klasa 3 |
79 |
-3,34 |
-6,62 |
Klasa 3 |
80 |
-1,94 |
-4,34 |
Klasa 3 |
81 |
1,27 |
-4,43 |
Klasa 3 |
82 |
1,38 |
-3,75 |
Klasa 3 |
83 |
-0,57 |
-3,65 |
Klasa 3 |
84 |
-0,24 |
-6,10 |
Klasa 3 |
85 |
-1,07 |
-5,56 |
Klasa 3 |
86 |
-0,42 |
-4,88 |
Klasa 3 |
87 |
0,92 |
-5,47 |
Klasa 3 |
88 |
2,47 |
-5,69 |
Klasa 3 |
89 |
3,22 |
-5,52 |
Klasa 3 |
90 |
2,83 |
-4,73 |
Klasa 3 |
Dane testowe w postaci graficznej:
Dane weryfikujące:
1 |
-4,482 |
8,119 |
2 |
-4,317 |
7,308 |
3 |
-3,633 |
7,185 |
4 |
-2,992 |
8,217 |
5 |
0,176 |
7,406 |
6 |
-0,549 |
6,497 |
7 |
-2,412 |
6,227 |
8 |
-2,536 |
5,638 |
9 |
-2,246 |
4,974 |
10 |
-1,749 |
4,434 |
11 |
-1,542 |
3,967 |
12 |
-1,418 |
3,304 |
13 |
-0,383 |
5,466 |
14 |
1,232 |
5,957 |
15 |
2,640 |
6,620 |
16 |
2,412 |
7,308 |
17 |
1,625 |
7,013 |
18 |
-0,321 |
7,038 |
19 |
-1,108 |
7,308 |
20 |
-1,625 |
7,308 |
21 |
-2,288 |
7,357 |
22 |
-3,509 |
6,448 |
23 |
-3,654 |
5,932 |
24 |
-1,128 |
5,957 |
25 |
0,238 |
5,809 |
26 |
0,466 |
4,999 |
27 |
-0,176 |
4,434 |
28 |
-0,528 |
4,139 |
29 |
-1,273 |
5,023 |
30 |
-1,253 |
1,339 |
31 |
-1,729 |
1,363 |
32 |
-1,294 |
1,904 |
33 |
-0,921 |
1,437 |
34 |
-6,346 |
0,135 |
35 |
-7,526 |
-0,700 |
36 |
-7,484 |
-2,149 |
37 |
-7,650 |
-2,739 |
38 |
-6,946 |
-2,862 |
39 |
-5,890 |
-1,904 |
40 |
-5,621 |
-1,560 |
41 |
-5,103 |
-0,700 |
42 |
-4,172 |
0,037 |
43 |
-4,358 |
0,430 |
44 |
-6,221 |
0,160 |
45 |
-6,263 |
-0,602 |
46 |
-6,615 |
-1,019 |
47 |
-7,132 |
0,160 |
48 |
1,190 |
0,454 |
49 |
2,184 |
0,307 |
50 |
2,909 |
0,430 |
51 |
4,648 |
0,086 |
52 |
4,627 |
-0,897 |
53 |
4,110 |
-1,658 |
54 |
2,453 |
-1,118 |
55 |
3,116 |
-0,381 |
56 |
3,302 |
-1,290 |
57 |
3,302 |
-1,953 |
58 |
3,840 |
-2,813 |
59 |
4,379 |
-2,469 |
60 |
3,882 |
0,160 |
Dane weryfikujące w postaci graficznej:
Proces uczenia sieci:
MW=WL |
|
|
|
|
|
|
MW=WYL |
|
|
|
|
|
ZPWU |
WU1,2,3 |
LWUPT |
LWTPT |
PPDDU |
PPDDT |
|
ZPWU |
WU1,2,3 |
LWUPT |
LWTPT |
PPDDU |
PPDDT |
50 |
0,0,0 |
2 |
30 |
98,33 |
66,67 |
|
50 |
0,0,0 |
2 |
30 |
98,33 |
66,67 |
60 |
0,0,0 |
0 |
0 |
100,00 |
100,00 |
|
60 |
0,0,0 |
0 |
0 |
100,00 |
100,00 |
70 |
0,0,0 |
0 |
0 |
100,00 |
100,00 |
|
70 |
0,0,0 |
3 |
32 |
97,50 |
64,44 |
80 |
0,0,0 |
0 |
0 |
100,00 |
100,00 |
|
80 |
0,0,0 |
0 |
0 |
100,00 |
100,00 |
90 |
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0,31 |
1,16 |
-1,96 |
0,33 |
1,16 |
-1,42 |
-0,36 |
1,2 |
-3,20 |
-0,53 |
1,21 |
-2,21 |
-1,09 |
1,21 |
-4,07 |
-0,38 |
1,19 |
-2,76 |
-1,66 |
1,1 |
-3,07 |
-1,88 |
0,88 |
-3,70 |
-0,14 |
1,11 |
-4,03 |
-1,88 |
1,17 |
7,34 |
7,16 |
0,31 |
6,51 |
6,25 |
0,06 |
5,79 |
5,61 |
0,28 |
5,21 |
5,02 |
0,28 |
4,67 |
4,61 |
0,27 |
4,09 |
3,99 |
0,34 |
3,65 |
3,60 |
-0,01 |
3,20 |
3,11 |
0,14 |
2,85 |
2,94 |
0,17 |
2,37 |
2,42 |
0,01 |
1,98 |
1,95 |
0,09 |
1,63 |
1,51 |
0,01 |
1,23 |
1,19 |
-0,09 |
0,67 |
0,63 |
0,03 |
1,00 |
0,04 |
-0,17 |
x1 |
x2 |
k0 |
-7,57 |
7,43 |
1 |
-6,33 |
1,93 |
0,98 |
-6,88 |
6,89 |
1,02 |
-5,31 |
1,49 |
1,04 |
-6,28 |
6,06 |
1,04 |
-6,28 |
0,70 |
1,06 |
-5,58 |
5,54 |
1,01 |
-5,21 |
5,15 |
1,1 |
-3,47 |
0,85 |
1,09 |
-4,40 |
4,58 |
1,07 |
-4,09 |
4,24 |
0,78 |
-4,38 |
3,21 |
0,94 |
-3,45 |
3,28 |
1,03 |
-3,22 |
1,95 |
1,01 |
-2,56 |
2,42 |
1,06 |
-2,10 |
1,93 |
1,07 |
-1,60 |
1,56 |
1,1 |
-1,09 |
1,14 |
1,09 |
-2,52 |
0,80 |
1,06 |
-0,42 |
0,53 |
1,02 |
-0,74 |
0,31 |
1,1 |
-1,96 |
0,33 |
1,06 |
-1,42 |
-0,36 |
1,08 |
-3,20 |
-0,53 |
1,03 |
-2,21 |
-1,09 |
0,99 |
-4,07 |
-0,38 |
1,01 |
-2,76 |
-1,66 |
1,03 |
-3,07 |
-1,88 |
1 |
-3,70 |
-0,14 |
1,08 |
-4,03 |
-1,88 |
1,1 |
7,34 |
7,16 |
0,22 |
6,51 |
6,25 |
-0,03 |
5,79 |
5,61 |
0,12 |
5,21 |
5,02 |
0,07 |
4,67 |
4,61 |
-0,02 |
4,09 |
3,99 |
0,08 |
3,65 |
3,60 |
-0,18 |
3,20 |
3,11 |
-0,12 |
2,85 |
2,94 |
-0,07 |
2,37 |
2,42 |
-0,12 |
1,98 |
1,95 |
-0,08 |
1,63 |
1,51 |
-0,07 |
1,23 |
1,19 |
-0,09 |
0,67 |
0,63 |
-0,04 |
1,00 |
0,04 |
-0,12 |
x1 |
x2 |
k0 |
-7,57 |
7,43 |
1,11 |
-6,33 |
1,93 |
1,11 |
-6,88 |
6,89 |
1,11 |
-5,31 |
1,49 |
1,12 |
-6,28 |
6,06 |
1,12 |
-6,28 |
0,70 |
1,13 |
-5,58 |
5,54 |
1,13 |
-5,21 |
5,15 |
1,13 |
-3,47 |
0,85 |
1,13 |
-4,40 |
4,58 |
1,12 |
-4,09 |
4,24 |
0,86 |
-4,38 |
3,21 |
1,01 |
-3,45 |
3,28 |
1,09 |
-3,22 |
1,95 |
1,07 |
-2,56 |
2,42 |
1,11 |
-2,10 |
1,93 |
1,11 |
-1,60 |
1,56 |
1,12 |
-1,09 |
1,14 |
1,13 |
-2,52 |
0,80 |
1,13 |
-0,42 |
0,53 |
1,13 |
-0,74 |
0,31 |
1,11 |
-1,96 |
0,33 |
1,13 |
-1,42 |
-0,36 |
1,13 |
-3,20 |
-0,53 |
1,13 |
-2,21 |
-1,09 |
1,12 |
-4,07 |
-0,38 |
1,12 |
-2,76 |
-1,66 |
1,1 |
-3,07 |
-1,88 |
1,06 |
-3,70 |
-0,14 |
1,12 |
-4,03 |
-1,88 |
1,13 |
7,34 |
7,16 |
0,25 |
6,51 |
6,25 |
-0,04 |
5,79 |
5,61 |
0,11 |
5,21 |
5,02 |
0,06 |
4,67 |
4,61 |
0,01 |
4,09 |
3,99 |
0,12 |
3,65 |
3,60 |
-0,15 |
3,20 |
3,11 |
-0,09 |
2,85 |
2,94 |
-0,07 |
2,37 |
2,42 |
-0,13 |
1,98 |
1,95 |
-0,09 |
1,63 |
1,51 |
-0,1 |
1,23 |
1,19 |
-0,11 |
0,67 |
0,63 |
-0,02 |
1,00 |
0,04 |
-0,16 |
5. Wnioski
Dla tak rozłożonych punktów, sieć neuronowa szybko się uczyła, dla niektórych przypadków z niższymi wartościami TU i TT musiałem ustawić warstwę ukrytą na 3,0,0, aby proces uczenia mógł się zakończyć.
We wszystkich przypadkach można zauważyć, że im większy zadany procent wzorców uczących mieszczących się w tolerancji tym więcej danych jest poprawnie klasyfikowanych.
Przy TU=0,4 i TT=0,4 wyniki dla danych testowych, mimo 100% poprawnych decyzji, nie są zadawalające, nie da się dokonać klasyfikacji danych na ich podstawie.
Najlepsze rezultaty dała sieć z TU=0,1; TT=0,2; MW WYŁ; WU1,2,3=(3,0,0).
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