Главная /
Введение в нейронные сети /
Задача перспективных исследований. Как с помощью логической нейронной сети произвести идентификацию спутника, появившегося в зоне обзора радиолокационной станции?
Задача перспективных исследований. Как с помощью логической нейронной сети произвести идентификацию спутника, появившегося в зоне обзора радиолокационной станции?
вопросПравильный ответ:
для ассоциативного сравнения параметры новой орбиты подаются на рецепторы логической нейронной сети, связывающей (интервалами принадлежности) параметры орбит известных спутников с их идентификаторами. Если некоторое решение преодолевает порог, идентификация происходит успешно: "похожий" спутник найден. Если порог ни одного из известных решений не преодолен, делается вывод о появлении нового объекта
параметры новой орбиты подаются на рецепторы логической нейронной сети, связывающей (интервалами принадлежности) параметры орбит известных спутников с их идентификаторами. Если некоторое решение преодолевает порог, идентификация происходит успешно: "похожий" спутник найден. Если порог ни одного из известных решений не преодолен, делается вывод об исчезновении спутника
для ассоциативного сравнения параметры новой орбиты подаются на рецепторы логической нейронной сети, связывающей (интервалами принадлежности) параметры орбит известных спутников с их идентификаторами. Если некоторое решение преодолевает порог, идентификация происходит успешно: "похожий" спутник найден
Сложность вопроса
31
Сложность курса: Введение в нейронные сети
61
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Зачёт всё. Иду выпивать отмечать халяву с тестами интуит
04 ноя 2018
Аноним
Если бы не эти ответы - я бы не осилил c этими тестами intuit.
19 мар 2018
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически. [Большая Картинка] На изображенном объекте – "мордочке" обозначены невидимые "мышцы". Достаточны ли они для выражения чувств объекта? Проанализируйте попытку выразить радость. [Большая Картинка]
- # Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически. Рассмотрите аспекты "коллективного" поведения объектов "живого" моделирования. Мониторы сегмента локальной вычислительной сети с прикрепленными к ним средствами цифрового видеоввода установлены в пределах видимости друг друга. На экранах мониторов – "живые" (реагирующие) объекты.
- # Произведите дистрибутивные преобразования логического описания системы принятия решений контролером электропоезда и наметьте целесообразное размножение решений для следующего факторного пространства событий: = "пассажир предъявил билет"; = "пассажир не предъявил билет"; = "в билете указана дата (число) этого дня"; = "в билете указана дата (число) не этого дня"; = "в билете указан текущий месяц"; = "в билете указан не текущий месяц"; = "в билете указан текущий год"; = "в билете указан прошлый год"; = "в билете указан более ранний год"; = "предъявлены проездные документы работника МПС"; = "предъявлено пенсионное удостоверение"; = "не предъявлено пенсионное удостоверение"; = "предъявлено удостоверение работника МПС"; = "не предъявлено удостоверение работника МПС"; = "предложена взятка". Принимаемые решения: = "поблагодарить и извиниться за беспокойство"; = "взыскать штраф 100 рублей"; = "взыскать штраф 300 рублей"; = "вызвать милицию"; = "пожурить". Логическое описание СПР имеет вид: , , , , .
- # Усовершенствуйте нейронную сеть, дополнив ее возможностью связи между некоторыми пунктами, находящимися в разных секторах. Если это невозможно, исследуйте причину и рассмотрите возможность применения общего подхода, отображенного на приведенном ниже рисунке. [Большая Картинка] Научите нейросеть, как из пункта 5 попасть в пункт 10.
- # В Wi-Fi-технологии транспортировки пакетов информации используются однослойные логические нейронные сети с обратными связями, регулируемыми смежными пунктами. Пусть для некоторого узла А фрагмент такой нейронной сети, определяющий номер смежного пункта для передачи по адресу назначения В, представлен на рисунке. Показаны веса предпочтительной передачи. Обратные связи задаются отрицательными весами, равными по модулю коэффициентам загрузки буферов смежных узлов. Буферы рассчитаны на 5 пакетов, т.е. поступление одного пакета снижает коэффициент загрузки буфера на 0,2. Функция активации реализует суммирование взвешенных сигналов на входе нейронов и сравнивает с нулевым порогом. [Большая Картинка] В двух смежных тактах на узел А поступают запросы на дальнейшую транспортировку пакетов с адресом назначения В. Пусть смежные пункты - узлы 1, 2, 3, 4 – в это время не получают запросы от других узлов. При заданных исходных значениях коэффициентов – загрузки буферов определите направление передачи пакетов в первом и втором тактах работы системы. .