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.

Правильный ответ:

• # Составьте логическую нейронную сеть на основе "электронной" схемы. 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 \end{array} Сохраните информацию о нейронах, прообразом которых были конъюнкторы. Зафиксируйте для них высокое значение порога h = 1,4, обусловленное допустимым нижним уровнем достоверности событий (≅ 0,7) и количеством активных входов. Для остальных нейронов положите h = 0 . Исходная "электронная" схема имеет вид: [Большая Картинка]
• # Произведите обучение (трассировку) изображенной на рисунке многослойной нейронной сети по структурированному (скобочному) логическому описанию СПР. Результат трассировки отобразите на матрице следования. Сформируйте значения весов связей в соответствии с прообразом логической операции, реализуемой нейроном. [Большая Картинка] Логическое описание СПР: y1 ∧ (y2 ∨ y3) →​ R1, y2 ∨ (y4 ∧ (y2 ∨ y3)) →​ R2, (y1 ∨ y3) ∧ (y2 ∨ y4) →​ R3
• # Экспертный Совет выделил четыре показателя для банковского мониторинга: z1– собственный капитал;z2– вклады населения;z3– объем вложений в культурные программы ЮНЕСКО;z4– объем прибыли. Тогда каждому банку В соответствует вектор его показателей B(z1, z2, z3, z4), лежащий в основе его рейтинга. Рейтинг банка может быть: R1– высокий, R2– средний, R3– низкий. Спроектируйте экран со скрытой координатной сеткой. Выделите области отображения каждого значения рейтинга, выполняя требования наглядности и эстетики. Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам из приведенного списка в соответствии с их рейтингом. Запомните координаты каждой точки, соответствующие банку. Известен рейтинг ряда крупных международных банков на основе их показателей: 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
• # Используя прием "размножения решений" и заменив конъюнкторы и дизъюнкторы передаточными функциями, обрабатывающими достоверность событий, сформируйте однослойные системы принятия решений по "электронным" схемам. [Большая Картинка]
• # Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность X = {x1, x2} измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор Y(y1, y2) необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: Y1= {5; 8}, Y2= {3; 4}, Y3= {6; 5}, Y4= {1; 5} Диапазон [0, 3] изменения переменных x1 и x2 разбит на три интервала δ1= [0, 1), δ2= [1, 2), δ3= [2, 3) По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений. (x1∈δ1) ∧ (x2∈δ1) →​ Y3 (x1∈δ1) ∧ (x2∈δ2) →​ Y4 (x1∈δ1) ∧ (x2∈δ3) →​ Y1 (x1∈δ2) ∧ (x2∈δ1) →​ Y2 (x1∈δ2) ∧ (x2∈δ2) →​ Y3 (x1∈δ2) ∧ (x2∈δ3) →​ Y4 (x1∈δ3) ∧ (x2∈δ1) →​ Y1 (x1∈δ3) ∧ (x2∈δ2) →​ Y2 (x1∈δ3) ∧ (x2∈δ3) →​ Y3