Для выполнения алгоритма трассировки необходимо предварительно построить матрицу следования, отображающую все потенциальные статические пути возбуждения, ведущие от нейронов-рецепторов, "участвующих" в логическом выражении, к нейрону выходного слоя, соответствующего решению. Для логического выражения в описании СПР постройте матрицу следования для обучения первому эталону, предварительно введя транзитивные и дополнительные связи.

Система логических выражений:

x₁ & x₂ & x₃ →​ R₁, x₂ & x₃ & x₄ →​ R₂, x₁ & x₃ & x₄ →​ R₃

Матрица следования:

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 .
• # Для правильной совершенной нейронной сети, используемой в бабушкиной СПР 1. x1 ∧ 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" исследуйте и обсудите возможность применения данной передаточной функции на основе анализа эталонных ситуаций. Передаточная функция имеет вид: \begin{array}{l} V=\frac{1}{m}\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} (m– число активных входов нейрона, в данном случае m = 3). Рекомендуется принять h = 0,5.
• # Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, прогнозирующей моральное состояние общества.
• # 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]
• # Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Участкового Уполномоченного и 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} [Большая Картинка] Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона. Максимально возбудите нейрон Х = Василий . Проанализируйте "ответ" нейронной сети.