Выполните дистрибутивные преобразования логических выражений.

А₁ ∧ С₁ ∧"В₃\B₁" →​ R₁= "Таиланд"; (А₁ ∧ (С₁ ∨ С₂) ∧ (В₁ ∨ B₃))∨ (А₂ ∧ (С₁ ∨ С₂) ∧ (В₁ ∨ B₃)) →​ R₂= "Анталия"

Правильный ответ:

• # 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 .
• # Выделите те параметры ситуации (события факторного пространства), которые могли бы явиться источником эмоционального воздействия на реагирующий объект. Исследуйте механизмы возможной реакции на погодно-климатические процессы.
• # Для построения системы принятия решений (СПР) предлагается нейронная сеть заданной структуры. В предположении, что для СПР достаточна однослойная нейронная сеть, составьте обобщенные эталоны для ее обучения (трассировки) по логическому описанию СПР. (x1 ∧ x2) ∨ (x1 ∨x3) →​ R1, (x2 ∧ x4) ∨ (x3 ∧ x4) →​ R2, (x1 ∨ x3) ∧ x4 →​ R3
• # Пусть системы принятия решений (СПР) используют одинаковую систему обобщенных эталонов. x1 & x2 & x3 →​ R1, x2 & x3 & x4 →​ R2, x1 & x3 & x4 →​ R3 Они реализованы матрицами следования разной структуры. В процессе эксплуатации СПР выявилась необходимость дополнения их новым обобщенным эталоном x1 & x2 & x4 →​ R4 Выполните дополнительную трассировку матрицы следования. Примечание. Целесообразно восстановить информацию о том, в получении каких решений участвует каждый нейрон. Обучение трем эталонам привело к получению матрицы следования: [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) →​ Y3 (x1∈δ1) ∧ (x2∈δ2) →​ Y4 (x1∈δ1) ∧ (x2∈δ3) →​ Y1 (x1∈δ2) ∧ (x2∈δ1) →​ Y2 (x1∈δ2) ∧ (x2∈δ2) →​ Y3 (x1∈δ2) ∧ (x2∈δ3) →​ Y4 (x1∈δ3) ∧ (x2∈δ1) →​ Y1 (x1∈δ3) ∧ (x2∈δ2) →​ Y2 (x1∈δ3) ∧ (x2∈δ3) →​ Y3