Главная /
Введение в нейронные сети /
Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии ги
Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач. Исследуйте диагностические возможности логических нейронных сетей. Рассмотрите принципы компьютерной диагностики на основе динамического выбора стратегии поиска неисправностей.
вопросПравильный ответ:
на основе теории контроля и диагностики электронной аппаратуры, а также на основе опыта специалистов, нейронная сеть формирует оптимальную, уточняемую динамически, последовательность запуска тестов для локализации неисправности в минимальное время
если аппаратный контроль показал наличие неустранимого сбоя или отказа, первичная информация об этом событии возбуждает те рецепторы логической нейронной сети, которые соответствуют характеру его проявления. Это на ранней стадии способствует сокращению времени диагностики. Собственно диагностика производится с помощью последовательного принятия решений о сужении области поиска отказа – до его локализации. Ветвящийся поиск осуществляется с помощью логической нейронной сети, реализующей связки типа "если – то"
компьютерная диагностика производится на стадии регламентного контроля оборудования. Моделируется отказ и запускается система диагностики. Нейронная сеть способна запомнить большое число связей вида "если – то", позволяющих на основе большого числа известных ситуаций быстро установить причину отказа
Сложность вопроса
74
Сложность курса: Введение в нейронные сети
61
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Большое спасибо за помощь по intuit.
15 дек 2017
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Участкового Уполномоченного и функцией активации: , 0 – в противном случае, h = 0,5. [Большая Картинка] Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона. Максимально возбудите нейрон Х, соответствующий одному из жителей села. Проанализируйте "ответ" нейронной сети. Х = Марья.
- # Постройте "электронную" схему системы принятия решений. = "Таиланд"; = "Анталия".
- # Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Произведите трассировку нейронной сети, заданной матрицей следования. Не допускайте переиспользование нейронов. Для этого исключайте из рассмотрения те строки матрицы следования, в которые на предыдущих шагах были записаны единицы. Система логических выражений: Матрица следования: [Большая Картинка]
- # По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации: f_{Вых i}=\begin{cases} f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\ 0, \text{в противном случае}; \end{cases} h=1. [Большая Картинка]
- # Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечетко заданным характеристикам. Передаточная функция имеет вид: , если , 0-в противном случае; , Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка] Достоверность предположения о принадлежности значений и исследуемым интервалам равна: