Воспользуйтесь нейронной сетью Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке,

при передаточной функции

и при h = 0,25 . Максимально возбудите нейроны Х = Иван, Y = Марья . Проанализируйте "ответы" нейросети.

Правильный ответ:

• # Совокупность высказываний x1, x2, x3 отображает исчерпывающее множество событий. Составьте дизъюнктивную нормальную форму по заданным таблично предполагаемым значениям функции f от различных ситуаций. [Большая Картинка]
• # Сформируйте обученную нейронную сеть по логическому описанию СПР с помощью множества нейроподобных элементов. Кроме необходимого количества рецепторов и нейронов выходного слоя, допускается использование минимального числа промежуточных, "скрытых" нейронов. Используйте оптимальное закрепление рецепторов. Определите значения весов связей (см. Лекцию 10) так, чтобы значения возбуждения нейронов выходного слоя принадлежали диапазону [0, 1] . Решение представьте в виде матрицы следования. Логическое описание 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 →​ R6= "Пешая прогулка"; 7. x3 ∧ (x5 ∨ x7) →​ R6= "Пешая прогулка"
• # 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
• # Обсудите следующую проблему: Справедлив ли вывод об универсальности разработанного проекта программного продукта и его применении при перенастройке для использования в других подобных системах кластеризации ситуаций и принятия решений? Обобщите свои выводы на основе анализа системы оценки странового риска.
• # Задайте нейронной сети "странный" вопрос и исследуйте ее ответ. Воспользуйтесь передаточной функцией V_i:=\left \{ \begin{array}{ll} V, & \mbox{при } V \ge h, \\ 0, & \mbox{в противном случае;} \end{array}\right h=0,5 Матрица следования, описывающая нейронную сеть, имеет вид: [Большая Картинка] 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.