Задайте нейронной сети "странный" вопрос и исследуйте ее ответ.

Воспользуйтесь передаточной функцией

Матрица следования, описывающая нейронную сеть, имеет вид:

Задайте значения x1= 1, x2= 0, x3= 1, x4= 0 . Найдите значения возбуждения нейронов выходного слоя и объясните полученный "ответ" нейронной сети, как системы принятия решений.

Правильный ответ:

• # Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка: δZ11= [0, 25), δZ12= [25, 50], δZ21= [0, 10), δZ22= [10, 25], δZ31= [0, 5), δZ32= [5, 10], δZ41= [0, 2), δZ42= [2, 5]. Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране. Банки-эталоны и их рейтинг: В1($40 млрд.; $22 млрд.; $10 млрд.; $5 млрд.) →​ R1 В2($25 млрд.; $13 млрд.; $5 млрд.; $2 млрд.) →​ R1 В3($21 млрд.; $15 млрд.; $2 млрд.; $3 млрд.) →​ R2 B4($11 млрд.; $12 млрд.; $6 млрд.; $1 млрд.) →​ R2 B5($20 млрд.; $1 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.) →​ R3 B6($1 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.; $0,1 млрд.) →​ R3 Точки – банки в сферической системе координат: В1(4, 1800), В2(4, 00), B3(7, 450), B4(8, 2500), B5(12, 2100), B6(11, 600).
• # Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка: δZ11= [0, 25), δZ12= [25, 50], δZ21= [0, 10), δZ22= [10, 25], δZ31= [0, 5), δZ32= [5, 10], δZ41= [0, 2), δZ42= [2, 5]. Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране. Банки-эталоны и их рейтинг: В1($42 млрд.; $22 млрд.; $10 млрд.; $5 млрд.) →​ R1 В2($25 млрд.; $13 млрд.; $5 млрд.; $2 млрд.) →​ R1 В3($21 млрд.; $15 млрд.; $2 млрд.; $3 млрд.) →​ R2 B4($12 млрд.; $12 млрд.; $6 млрд.; $1 млрд.) →​ R2 B5($20 млрд.; $2 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.) →​ R3 B6($1 млрд.; $0,5 млрд.; $1 млрд.; $0,1 млрд.) →​ R3 Точки – банки в сферической системе координат: В1(4, 1800), В2(4, 00), B3(8, 450), B4(8, 2700), B5(12, 2100), B6(11, 600).
• # Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети. Следуйте из пункта 1 в пункт 4. Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
• # Рассмотрите аспекты "коллективного" поведения объектов "живого" моделирования. На базе компьютерного (в единой памяти) или натурного моделирования созданы два и более "живых" объектов, способных реагировать друг на друга.
• # 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 = 70 км/ч, V2 = 80 км/ч. А1 ∧ В1 →​ R1 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $210>; A1 ∧ В2 →​ R2 = <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $60>; A2 ∧ В1 →​ R3 = <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $70>; А2 ∧ В2 →​ R4 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $250>.