Совокупность высказываний x1 , x2 , x3 отображает исчерпывающее множество событий. Составьте дизъюнктивную нормальную форму по заданным таблично предполагаемым значениям функции f от различных ситуаций.

Правильный ответ:

f(x1, x2, x3) = x1 x3

f(x1, x2, x3) = x1 x2 x3

f(x1, x2, x3) = x1 x2 ∧ x3

• # Произведите обучение (трассировку) изображенной на рисунке многослойной нейронной сети по структурированному (скобочному) логическому описанию СПР. Результат трассировки отобразите на матрице следования. Сформируйте значения весов связей в соответствии с прообразом логической операции, реализуемой нейроном. [Большая Картинка] Логическое описание СПР: (y1 ∧ y4) ∧ (y2 ∨ y3) →​ R1, y2 ∨ (y4 ∧ (y2 ∨ y3)) →​ R2, (y1 ∨ y3) ∧ (y2 ∨ y4) →​ R3
• # Пусть структура нейронной сети задана так (см. рисунок), что не только связей в ней может быть недостаточно, но и количества нейронов может не хватать для правильной трассировки. Выполните трассировку по логическому описанию СПР, добавляя динамически, если необходимо, новые нейроны. Такое добавление приводит к введению новых строк и столбцов в матрицу следования. Приведите окончательный вид такой матрицы. [Большая Картинка] Логическое описание СПР: y1 ∧ (y2 ∨ y3) →​ R1, y2 ∨ (y4 ∧ (y2 ∨ y3)) →​ R2, (y1 ∨ y3) ∧ (y2 ∨ y4) →​ R3
• # Почему при решении задач трассировки веса связей сформированы таким "странным" образом?
• # Можно ли по логическому описанию СПР построить логическую нейронную сеть, пригодную для практического применения? Логическое описание СПР: y1 ∧(y2 ∨y3) →​ R1, y2 ∧ (y4 ∨ (y2 ∧y3)) →​ R2, y3 ∧(y2 ∨ y3) →​ R3
• # Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечетко заданным характеристикам. Передаточная функция имеет вид: \begin{array}{l} V=\sum_j V_j \\ V_i = \left \{ \begin{array}{ll} V, & \mbox{если } V > h \\ 0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right \\ h=0,5 \end{array} Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка] Достоверность предположения о принадлежности значений x1 и x2 исследуемым интервалам равна: P(x1∈δ2) = 0,2, P(x1∈δ3) = 0,8, P(x2∈δ1) = 0,2, P(x2∈δ2) = 0,8.