Hold on. plot(P, V, ′*b′, ′MarkerSize′, 10, ′LineWidth′, 2)

plot(P, V, ′*b′, ′MarkerSize′, 10, ′LineWidth′, 2).

Задание 4. Создать радиальную базисную сеть для большого числа значений входа и цели при средней квадратичной ошибке 0.01, выполнив действия задания 3 и заменив функцию newrbe(P, T) на функцию newrb(P, T, 0.01).

Задание 5. Провести аппроксимацию функции f(x) с помощью радиальных базисных функций в виде следующего разложения в ряд:

,

здесь коэффициенты разложения по радиальным базисным функциям:

p = -3:0.1:3;

a1 = radbas(P);

a2 = padbas(P-1.5);

a3 = radbas(P+2);

a = a1 + a2 + 0.5*a3;

plot(P, a1, p, a2, p, 0.5*a3, p, a).

Как видно из графика, разложение по радиальным базисным функциям обеспечивает необходимую гладкость. Разложение указанного вида может быть реализовано на двухслойной нейронной сети, первый слой которой состоит из радиальных базисных нейронов, а второй – из единственного нейрона с линейной характеристикой, на котором суммируются выходы нейронов первого слоя.

Задание 6. Исследовать гладкость аппроксимации при следующих значениях параметра SPREAD: 1, 0.01 и 12, используя команды из четвертого задания.