Сформируйте обученную нейронную сеть по логическому описанию СПР с помощью множества нейроподобных элементов. Кроме необходимого количества рецепторов и нейронов выходного слоя, допускается использование минимального числа промежуточных, "скрытых" нейронов. Используйте оптимальное закрепление рецепторов. Определите значения весов связей (см. Лекцию 10) так, чтобы значения возбуждения нейронов выходного слоя принадлежали диапазону [0, 1] . Решение представьте в виде матрицы следования.

Логическое описание СПР:

1. (x₁ ∨ x₃) ∧ (x₄ ∨ x₇) →​ R₁= "Прогулка на велосипеде"; 2. (x₁ ∧ x₆) ∨ (x₂ ∧ x₄) →​ R₂= "Шахматы"; 3. (x₂ ∧ x₅) ∨ (x₁ ∧ x₇) →​ R₃= "Верховая езда"; 4. (x₁ ∧ x₅) ∨ (x₂ ∧ x₆) →​ R₄= "Байдарка"; 5. x₃ ∧ (x₄ ∨ x₆) →​ R₅= "Дискотека"; 6. x₂ ∧ x₇ →​ R₆= "Пешая прогулка"; 7. x₃ ∧ (x₅ ∨ x₇) →​ R₆= "Пешая прогулка"

Правильный ответ:

• # 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, (y1 ∨ y3) ∧ (y2 ∨ y4) →​ R3
• # Рассмотрите на уровне аванпроекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов. Укажите основные принципы, лежащие в основе системы распознавания "свой - чужой".
• # Обсудите основные возможности, открывающиеся при применении логических нейронных сетей для обеспечения информационной безопасности. Рассмотрите средства ограничения злоупотреблений со стороны службы безопасности и режима, имеющей неограниченный доступ ко всей секретной и конфиденциальной информации - для исключения возможности хищений, шантажа и насилия.
• # Запишите логические выражения, описывающие на экране, разбитом на клетки с координатами, букву А, как показано на рисунке. Учтите возможность ее допустимого искажения при изображении. [Большая Картинка]
• # Корректно составленная система принятия решений с обратными связями должна быть устойчивой по отношению к исходным предположениям. Это означает, что при любых исходных предположениях – их достоверности или весовых оценках – должны однозначно получаться окончательные, точные значения оценок этих предположений. Ниже приведен рисунок. В дополнение к расчетам, проведенным в Лекции, 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, h = 0,1. Положите V1= 0,9, V2= 0,05, V3= 0,05, V4= 1, V5= 0,7 .