Главная /
Логические нейронные сети /
Для варианта логического описания системы принятия решений (СПР) при игре в "железнодорожную рулетку" (Лекция 9) постройте электронную схему СПР на данной логической матрице, отображающей некоторую регулярную структуру связей внутри множества логических э
Для варианта логического описания системы принятия решений (СПР) при игре в "железнодорожную рулетку" (Лекция 9) постройте электронную схему СПР на данной логической матрице, отображающей некоторую регулярную структуру связей внутри множества логических элементов. Оставленные связи говорят об использовании предусмотренных "проводочков", остальные "проводочки" "перекушены".
Логическая матрица имеет вид:
вопросПравильный ответ:
Сложность вопроса
82
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Я провалил зачёт, почему я не увидел этот сайт с решениями интуит до зачёта
26 мар 2020
Аноним
просто спасибо
09 авг 2016
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # 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 ∧ (y2 ∨ y3) → R1, y2 ∧ (y4 ∨ (y2 ∧ y3)) → R2, y3 ∧ (y2 ∨ y3) → R3
- # Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для реагирующего объекта, контролирующего состояние территориально разобщенной системы нефте-газового трубопровода.
- # Ниже приведен рисунок. Установите, зависят ли уточненные предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально? [Большая Картинка] Передаточная функция i -го нейрона определяется: Vi:= if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0. Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчет возбуждения нейронов. Положите V1= 0,7, V2= 0,2, V3= 0,1, V4= 0,6, V5= 0,5 .
- # Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность X = {x1, x2} измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор Y(y1, y2) необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: Y1= {5; 8}, Y2= {3; 4}, Y3= {6; 5}, Y4= {1; 5} Диапазон [0, 3] изменения переменных x1 и x2 разбит на три интервала δ1= [0, 1), δ2= [1, 2), δ3= [2, 3) По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений. (x1∈δ1) ∧ (x2∈δ1) → Y1 (x1∈δ1) ∧ (x2∈δ2) → Y2 (x1∈δ1) ∧ (x2∈δ3) → Y3 (x1∈δ2) ∧ (x2∈δ1) → Y4 (x1∈δ2) ∧ (x2∈δ2) → Y1 (x1∈δ2) ∧ (x2∈δ3) → Y2 (x1∈δ3) ∧ (x2∈δ1) → Y3 (x1∈δ3) ∧ (x2∈δ2) → Y4 (x1∈δ3) ∧ (x2∈δ3) → Y1
- # Произведите трассировку нейронной сети заданной структуры для воссоздания обученной нейронной сети для игры в "железнодорожную рулетку". Веса связей нейронов выходного слоя положите равными обратной величине количества активных входов нейрона. Проверьте правильность "работы" нейросети. А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,4, В2 = 0,6. [Большая Картинка]