Свяжите сеть, состоящую из 4 населенных пунктов, маршрутами взаимного общения. Запомните маршруты с помощью логической нейронной сети, в которой отразите пункты отправления, пункты назначения и промежуточные пункты смещения.

Сеть населенных пунктов имеет вид:

Правильный ответ:

• # Составьте логическую нейронную сеть на основе "электронной" схемы. Воспользуйтесь передаточной функцией \begin{array}{l} V=\sum_j V_j \\ V_i = \left \{ \begin{array}{ll} V, & \mbox{если } V \ge h \\ 0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right \end{array} Сохраните информацию о нейронах, прообразом которых были конъюнкторы. Зафиксируйте для них высокое значение порога h = 1,4, обусловленное допустимым нижним уровнем достоверности событий (≅ 0,7) и количеством активных входов. Для остальных нейронов положите h = 0 . Исходная "электронная" схема имеет вид: [Большая Картинка]
• # Воспользовавшись принципом "размножения" решений, убедитесь в том, что первоначальная постановка задачи в игре "железнодорожная рулетка" решительно опровергает все попытки экономии личных финансовых средств начальника станции Кукуевка. Постройте совершенную нейронную сеть и на основе анализа эталонных ситуаций, а также на основе вариантов приблизительных оценок, установите правильность ее "работы" при передаточной функции \begin{array}{l} V=\sum_j V_j \\ V_i = \left \{ \begin{array}{ll} V, & \mbox{если } V \ge h \\ 0, & \mbox{в противном случае} \end{array}\right \end{array} [Большая Картинка] А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,7, В2 = 0,3 .
• # Произведите дистрибутивные преобразования логического описания вариантов бабушкиной СПР, рассмотренной в Лекции 1. Высказывания о событиях имеют вид: x1= "После завтрака", x2= "После обеда", x3= "После ужина", x4= "Весной", x5= "Летом", x6= "Осенью", x7= "Зимой". 1. (x1 ∨ x3) ∧ x4 →​ 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) ∨ (x3 ∧ (x5 ∨ x7)) →​ R6= "Пешая прогулка"
• # Рассмотрите аспекты "коллективного" поведения объектов "живого" моделирования. Каковы перспективы применения "живого" моделирования при прогнозировании политических и спортивных состязаний, при манипулировании пристрастиями избирателей, в дипломатических играх и пр.?
• # Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции N1 входные сигналы принимаются элементом N1 с весом, равным обратной величине количества входов этого элемента. Следовательно, эти веса являются весами соответствующих связей в нейронной сети. Выберите передаточную функцию: (fj – значение входного сигнала), если эта сумма превышает порог h . Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям. [Большая Картинка]