Для недостоверной информации Pij о показателях банка с помощью логической нейронной сети, использующей передаточную функцию

а также воспользовавшись операцией усреднения, найдите точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?

Р11= Р12= 0,5, Р21= Р22= 0,5, Р32= 1, Р41= Р42= 0,5. Нейронная сеть имеет вид:

Правильный ответ:

• # 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, y3 ∧ (y2 ∨ y3) →​ R3
• # В перспективе своих самостоятельных исследований составьте модель программы игры в "крестики – нолики", первоначально ограничившись попыткой сведения игры "в ничью". Начните разработку модели с анализа возможных ходов противника и с выбора предпочтительного ответа. Для этого заведите три строки, каждая из которых содержит три позиции. В текущем состоянии игры позиция может содержать "крестик" (противника), "нолик" (Ваш) или быть свободной. Несомненно, "традиционный" программный, последовательный анализ каждой позиции всех строк трудоемок и долог. Ассоциативный принцип "работы" нейронной сети позволяет приблизить его к ассоциативному мышлению игрока и сделать игровую нейрокомпьютерную приставку к персональному компьютеру. Составьте проект такой нейронной сети. Определите, является ли создаваемая нейронная сеть совершенной? Какую передаточную функцию Вы хотите использовать? Необходима ли коррекция весов и порогов?
• # Рассмотрите на уровне аванпроекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов. Укажите основные принципы распознавания, лежащие в основе функционирования монстра-телохранителя крупного государственного деятеля.
• # Возьмите передаточную функцию: V_i:=\left \{ \begin{array}{ll} V, & \mbox{при } V \ge h, \\ 0, & \mbox{в противном случае;} \end{array}\right h=0,5 Произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений аргументов (эталонные ситуации). Система логических выражений: x1 & x2 & x3 →​ R1, x2 & x3 & x4 →​ R2, x1 & x3 & x4 →​ R3 Результат трассировки: [Большая Картинка]
• # 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