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

Правильный ответ:

• # 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 ∨ x7) →​ 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"
• # Клетки экрана, заданные координатами, соответствуют рецепторам, величина возбуждения которых принадлежит отрезку [0, 1] . Передаточная функция f представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Таким образом, эталон буквы, по которому производится обучение, изображается возбуждением рецепторов по контуру этого эталона с учетом возможных искажений. Выберите порог распознавания h = 0,8 и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось f × 2/<число клеток, "засвеченных" эталоном буквы А> . "Научите" однослойную нейронную сеть распознавать букву С, задаваемую возбуждением рецепторов по контуру эталона с учетом возможных искажений в угловых точках.
• # 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 = 90 км/ч. А1 ∧ В1 →​ R1 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $230>; A1 ∧ В2 →​ R2 = <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $70>; A2 ∧ В1 →​ R3 = <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $80>; А2 ∧ В2 →​ R4 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $260>.
• # Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие "исчерпывающее множество событий". Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным. А1 = 0,5, А2 = 0,5, В1 = 0,9, В2 = 0,9, М1= $210, M2= $60, M3= $70, M4= $250 . Нейронная сеть, составленная для V1 = 70 км/ч, V2 = 80 км/ч, имеет вид [Большая Картинка]
• # Произведите трассировку нейронной сети заданной структуры для воссоздания обученной нейронной сети для игры в "железнодорожную рулетку". Веса связей нейронов выходного слоя положите равными обратной величине количества активных входов нейрона. Проверьте правильность "работы" нейросети. А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,4, В2 = 0,6. [Большая Картинка]