По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:

$f\_\{Вых\; i\}=\backslash begin\{cases\}\; f\_i,\; \backslash text\{если\; \$f\_i\; \backslash ge\; \$h,\}\backslash \backslash \; 0,\; \backslash text\{в\; противном\; случае\};\; \backslash end\{cases\}\; h=1.$

Правильный ответ:

= < Воскликнуть: " А ведь хорош! Но..." >

= < Сладко помечтать о возможном счастье с высоким брюнетом>

= < Воскликнуть: " Как только таких на улицу выпускают!" >

• # Можно ли по логическому описанию СПР построить логическую нейронную сеть, пригодную для практического применения? Логическое описание СПР:
• # Для СПР, изготовленной для дяди Рамзая, составьте совершенную нейронную сеть. (В связи со значительным приобретенным Вами опытом решения подобной простой задачи, уже сформированная сеть приводится ниже.) С помощью коррекции весов связей используйте возможность предпочтительного выбора решений в том случае, когда события, образующие факторное пространство, учитываются с различными значениями приоритета. Как с помощью порогов усилить эффект приоритетного обслуживания? Исследуйте возможность модификации и развития совершенной нейронной сети, например, на тот случай, когда Никита прибыл из мест, не столь отдаленных, и с энтузиазмом включился в работу. Как сокращается объем матрицы следования, описывающей однослойную (в том числе – совершенную) логическую нейронную сеть? Поступила некоторая недостоверная информация об отсутствии Васи. Как скорректировать параметры нейронной 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 гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач. Обсудите основные возможности, открывающиеся при применении логических нейронных сетей для обеспечения информационной безопасности. Рассмотрите средства ограничения злоупотреблений со стороны службы безопасности и режима, имеющей неограниченный доступ ко всей секретной и конфиденциальной информации – для исключения возможности хищений, шантажа и насилия.
• # 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. Клетки экрана, заданные координатами, соответствуют рецепторам, величина возбуждения которых принадлежит отрезку [0, 1]. Функция активации представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Таким образом, эталон буквы, по которому производится обучение, изображается возбуждением рецепторов внутри этого эталона с учетом возможных искажений. Выберите порог распознавания и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось . "Научите" однослойную нейронную сеть распознавать букву С, задаваемую возбуждением рецепторов по контуру эталона с учетом возможных искажений в угловых точках.
• # В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности