Главная /
Логические нейронные сети /
Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, прогнозирующей моральное состояние общества.
Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети.
Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, прогнозирующей моральное состояние общества.
вопросПравильный ответ:
система логического вывода, подобная ПРОЛОГ, должна содержать фактографическую и понятийную нейронные сети. Фрагменты фактографической нейронной сети включают логические ассоциативные связки вида:
<имя общественного деятеля> → <кризис системы социальной поддержки населения>,
<имя общественного деятеля> → <угрожающая разница в доходах населения> и т.д.
Понятийная нейронная сеть содержит связки - правила вывода вида:
<кризис пенсионной системы> → <низкая продолжительность жизни, суицид> и т.д.
Для запуска системы прогнозирования на рецепторном слое фактографической нейронной сети следует задать достоверность высказываний о продолжающейся деятельности лиц - столпов общества. Решая методом подстановки задачу логического вывода, можно получить пролонгированные результаты деятельности испытуемых лиц. На основе этих результатов легко закончить логическую цепочку и получить перспективное значение морального состояния общества, как величину максимального возбуждения некоторого нейрона выходного слоя
основным источником прогнозирования морального состояния общества являются средства массовой информации. Нейронная сеть должна связывать исходные предположения о моральном уровне общества, инициированном множеством муссируемых тезисов, с количественными оценками влияния каждого тезиса на моральное состояние общества. При положительном влиянии положительная обратная связь усиливает благотворную роль тезиса. Если данный тезис отрицательно влияет на моральное состояние общества, отрицательная обратная связь еще более усугубляет это влияние. Предельное состояние системы соответствует истинному или перспективному моральному состоянию общества
выделяются основные тезисы и лозунги, имеющие хождение в выступлениях видных деятелей и в средствах массовой информации. Выделяется группа авторитетных политиков, социологов и журналистов, которая составляет аналог экспертной системы. Для нее составляется однослойная логическая нейронная сеть, где рецепторы закрепляются за экспертами. Веса связей соответствуют весам экспертов. Оценки экспертов поступают на нейроны выходного слоя, определяя частные выводы об отдельных составляющих состояния общества. Комплексная система, выходной слой которой указывает на уровень морального состояния общества, состоит из нескольких последовательно действующих нейронных сетей, образующих "длинную" логическую цепочку
Сложность вопроса
85
Сложность курса: Логические нейронные сети
81
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Зачёт защитил. Лечу отмечать отмечать отлично в зачётке по интуит
23 сен 2017
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Совокупность высказываний x1 , x2 , x3 отображает исчерпывающее множество событий. Составьте дизъюнктивную нормальную форму по заданным таблично предполагаемым значениям функции f от различных ситуаций. [Большая Картинка]
- # Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка: δZ11= [0, 25), δZ12= [25, 50], δZ21= [0, 10), δZ22= [10, 25], δZ31= [0, 5), δZ32= [5, 10], δZ41= [0, 2), δZ42= [2, 5]. Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране. Банки-эталоны и их рейтинг: В1($40 млрд.; $22 млрд.; $10 млрд.; $5 млрд.) → R1 В2($25 млрд.; $13 млрд.; $5 млрд.; $2 млрд.) → R1 В3($21 млрд.; $15 млрд.; $2 млрд.; $3 млрд.) → R2 B4($11 млрд.; $12 млрд.; $6 млрд.; $1 млрд.) → R2 B5($20 млрд.; $1 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.) → R3 B6($1 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.; $0,1 млрд.) → R3 Точки – банки в сферической системе координат: В1(4, 1800), В2(4, 00), B3(7, 450), B4(8, 2500), B5(12, 2100), B6(11, 600).
- # Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звездам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка] Приблизительные координаты путешественника – (-130, -140). Предположительно он вышел из пункта 4.
- # Постройте логическую нейронную сеть "железнодорожная рулетка" для различных вариантов V1 и V2 скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. 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 \\ h=0,5 \end{array} V1 = 60 км/ч, V2 = 70 км/ч А1 ∧ В1 → R1 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $200>; A1 ∧ В2 → R2 = <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $50>; A2 ∧ В1 → R3 = <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $60>; А2 ∧ В2 → R4 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $240>.
- # Желая "спасти" однослойную нейронную сеть, определяющую только три возможных решения, введите в обращение веса синапсических связей. Веса связей положите равными обратной величине количества активных входов нейрона. Уточните передаточную функцию: \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 \\ h=0,5 \end{array} Нейронная сеть с учетом весов связей примет вид: [Большая Картинка] Проверьте, правильно ли "работает" нейросеть? А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,6, В2 = 0,4.