Идентификация Объекта с Помощью НС

Антон15 марта 2009Data Mining1 комментарий

Помогите пожалуйста разобраться, что я делаю не так. Я абсолютный новичок в этой теме, так что заранее прошу прощения за возможную некомпетентность вопроса :)
Мне нужно обучить нейронную сеть на выборке состоящей из задержанных входов и выходов объекта. В результате 1000 циклов обучения я получаю нейронную сеть с точностью повторяющую выход объекта, но одним из наиболее ценных свойств НС является обобщение, не так ли? Тогда почему когда я меняю коэффициент блока Ramp или подаю совершенно другой сигнал, сигналы на выходе объекта и НС отличаются так сильно.
Пожалуйста, посмотрите скриншоты:

Генерирование обучающей выборки(на входе - Ramp(Slope = 1, Start time = 0, Initial output = 0)):
http://www.freeimagehosting.net/uploads/291026f41d.jpg

Код для обучения НС:
http://www.freeimagehosting.net/uploads/758e818960.jpg

Тестирование НС:
http://www.freeimagehosting.net/uploads/8c2a111576.jpg

Результат тестирования(вход такой же как при генерировании выборки(выходы полностью совпадают)):
http://www.freeimagehosting.net/uploads/bb3b1d8dc0.jpg

Результат тестирования(на входе - Ramp(Slope = 2, Start time = 0, Initial output = 0)):
http://www.freeimagehosting.net/uploads/aa984a11d0.jpg

Пожалуйста подскажите, как провести идентификацию объекта, чтобы в результате при подаче на вход любого сигнала, выход НС был максимально близок к выходу объекта.

Заранее, огромное спасибо!