Рис. 13. Расчет весов в зависимости от количества эпох обучения при обучение нейронной сети двухслойного персептрона методом обратного распространения ошибки

Рис. 14. Расчет весов в зависимости от количества эпох обучения при обучение нейронной сети двухслойного персептрона методом сопряженного градиента

Из рисунков видно, что наиболее быстро «обучаемой» нейронной сетью, является двухслойный персептрон, устанавливающий параметры весов методом сопряженного градиента. При увеличении количества нейронов на слоях нейронной сети период становления увеличивается во всех вышеприведенных методах обучения нейронной сети.

3.4           Решение поставленной задачи на экспериментальных данных методом нейронных сетей

Из экспериментальных данных полученных на производственной практике делается тестовая выборка яркостных температур трех радиометров в момент получения проб влажности почв. Таким образом для тестирования нейронной сети у нас будут два эталона: теоретический расчет яркостной температуры по методу инвариантного погружения на основе экспериментальных данных влажности почв и экспериментальные данные влажности почв.

Рис. 15. Критические или противоречивые данные

Ошибки и фиксации противоречий возникали при восстановлении параметров почв по яркостным температурам, на тех данных, которые были получены в момент эксперимента, когда один из радиометров отключался или выдавал нечеткий результат.

В обученную нейронную сеть, созданную методом автоматического подбора модели и параметров при решении прямой задачи (получение яркостной температуры почв с заданными параметрами) вводим входные данные: экспериментально полученные влажность, глубину слоя.

Получаем на выходе из нейронной сети яркостную температуру для трех радиометров определенные, в среднем, с точностью ±5К.

Таблица 3

В обученную нейронную сеть, созданную методом автоматического подбора модели и параметров при решении обратной задачи (получение параметров почв при заданной яркостной температуре с трех радиометров) вводим входные данные: экспериментально полученные яркостную температуру с трех радиометров разной частоты.

Получаем на выходе из нейронной сети данные об объемной влажности почв определенные, в среднем, с точностью ±0,04.

Таблица 4

Страницы: 1, 2, 3, 4