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:

• # Для логического описания системы принятия решений составьте "электронную" схему такой системы. x1∧x4 →​ R1 = <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верховая езда, пляж, байдарка>; x4∧x10 →​ R2 = <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верхом>; x1∧x5 →​ R3 = <выбор: велосипед, верховая езда, пляж, байдарка>; x2∧(x4∨x5) →​ R4 = <сон>; x3∧(x4∨x5) →​ R5 = <выбор: сон, дискотека>.
• # По логическому описанию СПР составьте описания однослойных логических нейронных сетей. Возможно ли построение по полученному описанию совершенной логической сети? Логическое описание СПР: y1 ∧(y2 ∨y3) →​ R1, y2 ∧(y4 ∨(y2 ∧y3)) →​ R2, y3 ∧(y2 ∨y3) →​ R3
• # 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} Для абсолютно достоверной информации Pij о показателях банка с помощью логической нейронной сети, найдите с помощью операции усреднения точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка? Р11= Р22= Р31= Р42= 1. Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
• # Используя приведенные ниже рисунок, и соответствующую ему нейронную сеть, рассчитайте маршруты следования из центрального пункта по заданным координатам пункта назначения. Воспользуйтесь передаточной функцией: [Большая Картинка] [Большая Картинка] Координаты пункта назначения (-50, -150).
• # 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]