Используя прием "размножения решений" и заменив конъюнкторы и дизъюнкторы передаточными функциями, обрабатывающими достоверность событий, сформируйте однослойные системы принятия решений по "электронным" схемам.

Правильный ответ:

• # В нейронной сети, представленной на рисунке, в 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} положите все пороги h равными нулю, а веса связей нейронов, исполняющих роль конъюнкторов, положите равными обратной величине количества активных входов. Исследуйте "работу" нейронной сети по вариантам ситуаций. [Большая Картинка] А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,7, В2 = 0,3
• # Задана нейронная сеть, которую следует обучить. Она не обладает ярко выраженной "слоистостью". Формирование "скобок" в порядке их вложенности в этом случае формируется в соответствии с длиной логической цепочки при трассировке отдельно каждого логического выражения, в котором они участвуют. Это определяет условную "слоистость" нейронной сети, при которой трассировка "скобок" производится так, чтобы "успеть собрать" логическое выражение не далее нейрона выходного слоя. Или, – чтобы динамические цепочки возбуждений заканчивались нейронами выходного слоя. Произведите трассировку данной логической нейронной сети по логическому описанию СПР в соответствии с вариантами задачи 4. Вводите дополнительные связи, если это необходимо. [Большая Картинка] Логическое описание СПР: y1 ∧ (y2 ∨ y3) →​ R1, y2 ∨ (y4 ∧ (y2 ∨ y3)) →​ R2, (y1 ∨ y3) ∧ (y2 ∨ y4) →​ R3
• # Выделите те параметры ситуации (события факторного пространства), которые могли бы явиться источником эмоционального воздействия на реагирующий объект. Исследуйте механизмы возможной реакции искусственного живого существа на зрителей и туристов.
• # Ниже приведен рисунок. 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. Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчет возбуждения нейронов. Положите V1= 0,8, V2= 0,1, V3= 0,1, V4= 1, V5= 1 .
• # 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>.