По точно известным ситуациям, на основе 5 - 6 достоверных, т.е. "единичных", наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: "электронной" схемы, схемы на нечеткой логике, "многослойной" и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 - 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.
Постройте логическую нейронную сеть "железнодорожная рулетка" для различных вариантов и скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь функцией активации ; , если , 0 – в противном случае, .,
= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $200>
= <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $50>;
= <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $60>;
= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $240>
. вопросПравильный ответ:
- # Составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть таблицей для облегчения расчетов. [Большая Картинка]
- # [Большая Картинка]
- # [Большая Картинка]. Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса "ненужных" связей полагаются равными нулю. Обучите нейронную сеть распознаванию буквы В по логическому выражению . Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.
- # Совокупность высказываний
- # Найдите предпочтительное решение по логической нейронной сети, представленной на рисунке, и по функции 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]