Главная /
Введение в нейронные сети
Введение в нейронные сети - ответы на тесты Интуит
На основе положений математической логики событий исследуются нейронные сети, имитирующие механизмы работы мозга. Эти механизмы реализуют операции вывода по "нечеткой" логике в составе систем искусственного интеллекта - распознавания, управления и принятия решений - во всех областях человеческой деятельности. Рассмотрение многих примеров демонстрирует простейший подход к построению и развитию обученных нейронных сетей "под задачу", а также трассировку – обучение при заданной структуре сети.
Список вопросов:
-
#
Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации:
![math]()
, 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 = Иван.
-
#
Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации:
![math]()
, 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 = Василий.
-
#
Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации:
![math]()
, 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.
-
#
Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Участкового Уполномоченного и функцией активации:
![math]()
, 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 = Иван.
-
#
Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Участкового Уполномоченного и функцией активации:
![math]()
, 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 = Василий.
-
#
Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Участкового Уполномоченного и функцией активации:
![math]()
, 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.
-
#
Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации:
![math]()
, 0 – в противном случае, h = 0,25.
[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 = Иван.
-
#
Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации:
![math]()
, 0 – в противном случае, h = 0,25.
[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 = Василий.
-
#
Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации:
![math]()
, 0 – в противном случае, h = 0,25.
[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.
-
#
Воспользуйтесь нейронной сетью Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, при функции активации:
![math]()
, 0 – в противном случае, h = 0,25.
[Большая Картинка]
Максимально возбудите нейроны X и Y, соответствующие двум жителям села. Проанализируйте "ответы" нейросети. Х = Иван, Y = Василий.
-
#
Воспользуйтесь нейронной сетью Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, при функции активации:
![math]()
, 0 – в противном случае, h = 0,25.
[Большая Картинка]
Максимально возбудите нейроны X и Y, соответствующие двум жителям села. Проанализируйте "ответы" нейросети. Х = Иван, Y = Марья.
-
#
Воспользуйтесь нейронной сетью Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, при функции активации:
![math]()
, 0 – в противном случае, h = 0,25.
[Большая Картинка]
Максимально возбудите нейроны X и Y, соответствующие двум жителям села. Проанализируйте "ответы" нейросети. Х = Иван, Y = Елена.
-
#
На базе логической нейронной сети Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, и для функции активации:
![math]()
, 0 – в противном случае, h = 0,25.
[Большая Картинка]
Уточните информацию о родственных связях по "подозрительному" возбуждению нейронов. Максимальное возбуждение рецепторов Иван = 1 и Василий = 1 привело к "подозрительному" возбуждению нейронов, использующих переменную Марья. В каком отношении находятся между собой все три лица?
-
#
На базе логической нейронной сети Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, и для функции активации:
![math]()
, 0 – в противном случае, h = 0,25.
[Большая Картинка]
Уточните информацию о родственных связях по "подозрительному" возбуждению нейронов. Максимальное возбуждение рецепторов Иван = 1 и Марья = 1 привело к "подозрительному" возбуждению нейронов, использующих переменную Василий. В каком отношении находятся между собой все три лица?
-
#
На базе логической нейронной сети Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, и для функции активации:
![math]()
, 0 – в противном случае, h = 0,25.
[Большая Картинка]
Уточните информацию о родственных связях по "подозрительному" возбуждению нейронов. Максимальное возбуждение рецепторов Иван = 1 и Елена = 1 привело к "подозрительному" возбуждению нейронов, использующих переменные Марья и Василий. В каком отношении находятся между собой все четыре лица?
- # Исследуйте возможность индуктивного логического вывода на основе фактографической нейронной сети Антрополога-Исследователя для дополнения понятийной нейронной сети, представленной ниже. [Большая Картинка] [Большая Картинка] Можно ли дополнить понятийную нейронную сеть правилом вывода: дедушка(X,Y) :- мужчина Х, родитель(X,P), родитель(P,Y)?
- # Исследуйте возможность индуктивного логического вывода на основе фактографической нейронной сети Антрополога-Исследователя для дополнения понятийной нейронной сети, представленной ниже. [Большая Картинка] [Большая Картинка] Можно ли дополнить понятийную нейронную сеть правилом вывода: бабушка(X,Y) :- женщина Х, родитель(X,P), родитель(P,Y)?
- # Исследуйте возможность индуктивного логического вывода на основе фактографической нейронной сети Антрополога-Исследователя для дополнения понятийной нейронной сети, представленной ниже. [Большая Картинка] [Большая Картинка] Если дополнить понятийную нейронную сеть правилов вывода дедушка(X,Y) :- мужчина Х, родитель(X,P), родитель(P,Y) на основе родства Федора, Ивана и Василия, то справедлив ли вывод о том, что Федор – дедушка Ирины?
- # В результате обследования больного врач ставит диагноз и выбирает стратегию (курс) лечения. Пытаясь формализовать и частично автоматизировать свои действия – для эффективного и безошибочного использования опыта и знаний, - он пытается построить для себя и, возможно, для коллег информационно-справочную БЗ, систему принятия решений. Он понимает, что автоматизация возможна только на основе механизмов логической нейронной сети, наблюдаемых им при выполнении сложных мыслительных действий. Предполагается, что на основе серии анализов измеряются значения ряда факторов. По совокупному рассмотрению этих значений принимается решение о той или иной стратегии или о курсе лечения. Система принятия решений должна быть полной, к сожалению, в пределах существующего опыта и уровня знаний, и непротиворечивой. Постройте логическую нейронную сеть, реализующую систему принятия решений по ее логическому описанию. ЕСЛИ <значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И < значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 38,2] > И < значение фактора 3 принадлежит диапазону (140 – 160] > И < значение фактора 4 принадлежит диапазону [60 – 80) > ТО < следует поставить диагноз 1 и назначить стратегию лечения 1 >; ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 - 8] > И < значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И < значение фактора 3 принадлежит диапазону [100 – 140] > И < значение фактора 4 принадлежит диапазону [40 – 60) > ТО < следует поставить диагноз 2 и назначить стратегию лечения 2 >; ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 - 8] > И < значение фактора 2 принадлежит диапазону [40 – 42] > И < значение фактора 3 принадлежит диапазону [60 – 100) > И < значение фактора 4 принадлежит диапазону [30 – 40) > ТО < следует поставить диагноз 3 и назначить стратегию лечения 3 >; ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И < значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И < значение фактора 3 принадлежит диапазону (160 – 200] > И < значение фактора 4 принадлежит диапазону [80 – 120] > ТО < следует поставить диагноз 4 и назначить стратегию лечения 4 >;
- # В результате обследования больного врач ставит диагноз и выбирает стратегию (курс) лечения. Пытаясь формализовать и частично автоматизировать свои действия – для эффективного и безошибочного использования опыта и знаний, - он пытается построить для себя и, возможно, для коллег информационно-справочную БЗ, систему принятия решений. Он понимает, что автоматизация возможна только на основе механизмов логической нейронной сети, наблюдаемых им при выполнении сложных мыслительных действий. Предполагается, что на основе серии анализов измеряются значения ряда факторов. По совокупному рассмотрению этих значений принимается решение о той или иной стратегии или о курсе лечения. Система принятия решений должна быть полной, к сожалению, в пределах существующего опыта и уровня знаний, и непротиворечивой. Постройте логическую нейронную сеть, реализующую систему принятия решений по ее логическому описанию. ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И < значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 38,2] > И < значение фактора 3 принадлежит диапазону (140 – 160] > И < значение фактора 4 принадлежит диапазону [60 – 80) > ТО < следует поставить диагноз 1 и назначить стратегию лечения 1 >; ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 - 8] > И < значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И И < значение фактора 3 принадлежит диапазону [60 – 100) > < значение фактора 4 принадлежит диапазону [40 – 60) > ТО < следует поставить диагноз 2 и назначить стратегию лечения 2 >; ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 - 8] > И < значение фактора 2 принадлежит диапазону [40 – 42] > И < значение фактора 3 принадлежит диапазону [100 – 140] > И < значение фактора 4 принадлежит диапазону [30 – 40) > ТО < следует поставить диагноз 3 и назначить стратегию лечения 3 >; ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И < значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И < значение фактора 3 принадлежит диапазону (160 – 200] > И < значение фактора 4 принадлежит диапазону [80 – 120] > ТО < следует поставить диагноз 4 и назначить стратегию лечения 4 >;
- # В результате обследования больного врач ставит диагноз и выбирает стратегию (курс) лечения. Пытаясь формализовать и частично автоматизировать свои действия – для эффективного и безошибочного использования опыта и знаний, - он пытается построить для себя и, возможно, для коллег информационно-справочную БЗ, систему принятия решений. Он понимает, что автоматизация возможна только на основе механизмов логической нейронной сети, наблюдаемых им при выполнении сложных мыслительных действий. Предполагается, что на основе серии анализов измеряются значения ряда факторов. По совокупному рассмотрению этих значений принимается решение о той или иной стратегии или о курсе лечения. Система принятия решений должна быть полной, к сожалению, в пределах существующего опыта и уровня знаний, и непротиворечивой. Постройте логическую нейронную сеть, реализующую систему принятия решений по ее логическому описанию. ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 - 8] > И < значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 38,2] > И < значение фактора 3 принадлежит диапазону (140 – 160] > И < значение фактора 4 принадлежит диапазону [60 – 80) > ТО < следует поставить диагноз 1 и назначить стратегию лечения 1 >; ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И < значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И < значение фактора 3 принадлежит диапазону [100 – 140] > И < значение фактора 4 принадлежит диапазону [40 – 60) > ТО < следует поставить диагноз 2 и назначить стратегию лечения 2 >; ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 - 8] > И < значение фактора 2 принадлежит диапазону [40 – 42] > И < значение фактора 3 принадлежит диапазону [60 – 100) > И < значение фактора 4 принадлежит диапазону [80 – 120] > ТО < следует поставить диагноз 3 и назначить стратегию лечения 3 >; ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И < значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И < значение фактора 3 принадлежит диапазону (160 – 200] > И < значение фактора 4 принадлежит диапазону [30 – 40) > ТО < следует поставить диагноз 4 и назначить стратегию лечения 4 >;
-
#
Логическая нейронная сеть, отображающая информационно-справочную систему, изображена на рисунке. [Большая Картинка]
Функция активации находится, как
![math]()
если эта сумма превышает порог h = 0,5, и V равно нулю в противном случае.
Найдите оптимальную стратегию лечения для измеренных значений факторов.
Значение фактора 1 ![math]()
, значение фактора 2 ![math]()
, аналогично ![math]()
-
#
Логическая нейронная сеть, отображающая информационно-справочную систему, изображена на рисунке. [Большая Картинка]
Функция активации находится, как
![math]()
если эта сумма превышает порог h = 0,5, и V равно нулю в противном случае.
Найдите оптимальную стратегию лечения для измеренных значений факторов.
Значение фактора 1 ![math]()
, значение фактора 2 ![math]()
, аналогично ![math]()
-
#
Логическая нейронная сеть, отображающая информационно-справочную систему, изображена на рисунке. [Большая Картинка]
Функция активации находится, как
![math]()
если эта сумма превышает порог h = 0,5, и V равно нулю в противном случае.
Найдите оптимальную стратегию лечения для измеренных значений факторов.
Значение фактора 1 ![math]()
, значение фактора 2 ![math]()
, аналогично ![math]()
-
#
Найдите оптимальную стратегию лечения для приведенной на рисунке логической нейронной сети по некоторым нечетким данным, определяемым "на-глазок" лечащим врачом. [Большая Картинка]
Функция активации находится, как
![math]()
если эта сумма превышает порог h = 0,5, и V равно нулю в противном случае.
![math]()
-
#
Найдите оптимальную стратегию лечения для приведенной на рисунке логической нейронной сети по некоторым нечетким данным, определяемым "на-глазок" лечащим врачом. [Большая Картинка]
Функция активации находится, как
![math]()
если эта сумма превышает порог h = 0,5, и V равно нулю в противном случае.
![math]()
-
#
Найдите оптимальную стратегию лечения для приведенной на рисунке логической нейронной сети по некоторым нечетким данным, определяемым "на-глазок" лечащим врачом. [Большая Картинка]
Функция активации находится, как
![math]()
если эта сумма превышает порог h = 0,5, и V равно нулю в противном случае.
![math]()
- # Для привилегированного больного разработана стратегия лечения 5, не совпадающая полностью с какой-либо рекомендуемой на основе текущего уровня знаний. Необходимо дополнить новым опытом базу знаний информационно-справочной системы, представленной логической нейронной сетью на рисунке. [Большая Картинка] Опыт лечения привилегированного больного формально представлен логическим выражением: ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И < значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 38,2] > И < значение фактора 3 равно 150 > И < значение фактора 4 принадлежит диапазону [70 – 75) > ТО < следует поставить диагноз 5 и назначить стратегию лечения 5 >;
- # Для привилегированного больного разработана стратегия лечения 5, не совпадающая полностью с какой-либо рекомендуемой на основе текущего уровня знаний. Необходимо дополнить новым опытом базу знаний информационно-справочной системы, представленной логической нейронной сетью на рисунке. [Большая Картинка] Опыт лечения привилегированного больного формально представлен логическим выражением: ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И < значение фактора 2 равно 37,5 > И < значение фактора 3 принадлежит диапазону (150 – 160] > И < значение фактора 4 принадлежит диапазону [60 – 80) > ТО < следует поставить диагноз 5 и назначить стратегию лечения 5 >;
- # Для привилегированного больного разработана стратегия лечения 5, не совпадающая полностью с какой-либо рекомендуемой на основе текущего уровня знаний. Необходимо дополнить новым опытом базу знаний информационно-справочной системы, представленной логической нейронной сетью на рисунке. [Большая Картинка] Опыт лечения привилегированного больного формально представлен логическим выражением: ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И < значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 37,5] > И < значение фактора 3 принадлежит диапазону (140 – 160] > И < значение фактора 4 равно 70 > ТО < следует поставить диагноз 5 и назначить стратегию лечения 5 >;
-
#
В процессе исследований выяснилось, что разные факторы, и даже их значения, по-разному, с соответствующим весом
![math]()
, влияют на выбор стратегии лечения. Это определило применение функции активации для логической нейронной сети, реализующей систему принятия решений: ![math]()
, в случае преодоления порога h = 0,5.
[Большая Картинка]
По логической нейронной сети с взвешенными связями, приведенной на рисунке, и по приблизительным, предполагаемым, нечетким значениям основных факторов рассчитайте указание на оптимальную стратегию лечения. ![math]()
-
#
В процессе исследований выяснилось, что разные факторы, и даже их значения, по-разному, с соответствующим весом
![math]()
, влияют на выбор стратегии лечения. Это определило применение функции активации для логической нейронной сети, реализующей систему принятия решений: ![math]()
, в случае преодоления порога h = 0,5.
[Большая Картинка]
По логической нейронной сети с взвешенными связями, приведенной на рисунке, и по приблизительным, предполагаемым, нечетким значениям основных факторов рассчитайте указание на оптимальную стратегию лечения. ![math]()
-
#
В процессе исследований выяснилось, что разные факторы, и даже их значения, по-разному, с соответствующим весом
![math]()
, влияют на выбор стратегии лечения. Это определило применение функции активации для логической нейронной сети, реализующей систему принятия решений: ![math]()
, в случае преодоления порога h = 0,5.
[Большая Картинка]
По логической нейронной сети с взвешенными связями, приведенной на рисунке, и по приблизительным, предполагаемым, нечетким значениям основных факторов рассчитайте указание на оптимальную стратегию лечения. ![math]()
- # Составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть таблицей для облегчения расчетов. [Большая Картинка]
- # Составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть таблицей для облегчения расчетов. [Большая Картинка]
- # Составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть таблицей для облегчения расчетов. [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. [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. [Большая Картинка] На изображенном объекте – "мордочке" обозначены невидимые "мышцы". Достаточны ли они для выражения чувств объекта? Проанализируйте попытку выразить разочарование. [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. [Большая Картинка] На изображенном объекте – "мордочке" обозначены невидимые "мышцы". Достаточны ли они для выражения чувств объекта? Проанализируйте попытку выразить свирепость. [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. [Большая Картинка] На изображенном объекте-"чудище" обозначены невидимые шарнирно-мышечные соединения. Достаточны ли они для выражения жестов и эмоций? Проанализируйте жест радостного приветствия и восторга. [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. [Большая Картинка] На изображенном объекте-"чудище" обозначены невидимые шарнирно-мышечные соединения. Достаточны ли они для выражения жестов и эмоций? Проанализируйте жест растерянности и смущения. [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. [Большая Картинка] На изображенном объекте-"чудище" обозначены невидимые шарнирно-мышечные соединения. Достаточны ли они для выражения жестов и эмоций? Проанализируйте жест любвеобильного всеохвата. [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. Выделите те параметры ситуации (события факторного пространства), которые могли бы явиться источником эмоционального воздействия на реагирующий объект. Исследуйте механизмы возможной реакции искусственного живого существа на зрителей и туристов.
- # 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. Выделите те параметры ситуации (события факторного пространства), которые могли бы явиться источником эмоционального воздействия на реагирующий объект. Исследуйте механизмы возможной реакции на правильность хода технологического процесса.
- # 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. Выделите те параметры ситуации (события факторного пространства), которые могли бы явиться источником эмоционального воздействия на реагирующий объект. Исследуйте механизмы возможной реакции на погодно-климатические процессы.
- # 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. Выскажите свои соображения по непредсказуемому (альтернативному) развитию сюжета видеофильма на основе зрительского контингента и зрительской реакции. Какими интеллектуальными возможностями должен обладать современный кинозал для показа фильма с непредсказуемым (альтернативным) сюжетом?
- # 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. Выскажите свои соображения по непредсказуемому (альтернативному) развитию сюжета видеофильма на основе зрительского контингента и зрительской реакции. Какими интеллектуальными возможностями должна обладать видеоаппаратура будущего для демонстрации фильмов с непредсказуемым (альтернативным) сюжетом, записанных на DVD-дисках?
- # 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. Выскажите свои соображения по непредсказуемому (альтернативному) развитию сюжета видеофильма на основе зрительского контингента и зрительской реакции. Какие функции должна выполнять интеллектуальная надстройка динамического контроля знаний, понимания и степени заинтересованности студентов - слушателей лекции, читаемой преподавателем, и рекомендующая ему расстановку акцентов при иллюстрации своего материала с помощью средств мультимедиа?
- # 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. Составьте эскизный проект совершенной логической нейронной сети. Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для управления "живым" объектом, обслуживающим посетителей зоопарка. Примечание: Подобные модели предполагают фоновый режим ожидания и рабочий режим. Фоновый режим, заключающийся, например, в нервном хождении по клетке, периодически прерывается рабочим режимом, в котором производится собственно реагирование.
- # 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. Составьте эскизный проект совершенной логической нейронной сети. Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для реагирующего объекта, контролирующего состояние территориально разобщенной системы нефте-газового трубопровода.
- # 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. Составьте эскизный проект совершенной логической нейронной сети. Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для управления "живым" объектом, предупреждающим о резком изменении погоды и о природных катаклизмах.
- # 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.
- # 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. На базе компьютерного (в единой памяти) или натурного моделирования созданы два и более "живых" объектов, способных реагировать друг на друга.
- # 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. Каковы перспективы применения "живого" моделирования при прогнозировании политических и спортивных состязаний, при манипулировании пристрастиями избирателей, в дипломатических играх и пр.?
- # Ответьте на вопросы принципиального характера. Что лежит в основе формирования однослойных, тем более, - совершенных, нейронных сетей, отображающих явное задание таблиц с автоматической интерполяцией?
- # Ответьте на вопросы принципиального характера. Если в действительности "работа" логической нейронной сети отражает проверку попадания ситуации, по каждому событию отдельно, в некоторый заданный диапазон или анализ на совпадение с некоторым значением, то в чем преимущество подобного подхода, как оригинального метода вычислений, по сравнению с "традиционным" программно-алгоритмическим способом анализа этого попадания?
- # Ответьте на вопросы принципиального характера. В чем заключается существенный недостаток нахождения решения с помощью логической нейронной сети и как можно снизить его значение?
-
#
По логическому описанию СПР составьте описания однослойных логических нейронных сетей. Возможно ли построение по полученному описанию совершенной логической сети? Логическое описание СПР:
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
По логическому описанию СПР составьте описания однослойных логических нейронных сетей. Возможно ли построение по полученному описанию совершенной логической сети? Логическое описание СПР:
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
По логическому описанию СПР составьте описания однослойных логических нейронных сетей. Возможно ли построение по полученному описанию совершенной логической сети? Логическое описание СПР:
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
Можно ли по логическому описанию СПР построить логическую нейронную сеть, пригодную для практического применения? Логическое описание СПР:
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
Можно ли по логическому описанию СПР построить логическую нейронную сеть, пригодную для практического применения? Логическое описание СПР:
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
Можно ли по логическому описанию СПР построить логическую нейронную сеть, пригодную для практического применения? Логическое описание СПР:
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
Постройте для бабушки совершенную логическую нейронную сеть для ее СПР, что откроет широкие возможности развития и модификации при реализации в ее нейрокомпьютере – записной книжке. Убедитесь в полноте и непротиворечивости полученной СПР.
Логическое описание СПР:
![math]()
= "Прогулка на велосипеде";![math]()
= "Шахматы";![math]()
= "Верховая езда";![math]()
= "Байдарка";![math]()
= "Дискотека";![math]()
= "Пешая прогулка".
-
#
Постройте для бабушки совершенную логическую нейронную сеть для ее СПР, что откроет широкие возможности развития и модификации при реализации в ее нейрокомпьютере – записной книжке. Убедитесь в полноте и непротиворечивости полученной СПР.
Логическое описание СПР:
![math]()
= "Прогулка на велосипеде";![math]()
= "Шахматы";![math]()
= "Верховая езда";![math]()
= "Байдарка";![math]()
= "Дискотека";![math]()
= "Пешая прогулка".
-
#
Постройте для бабушки совершенную логическую нейронную сеть для ее СПР, что откроет широкие возможности развития и модификации при реализации в ее нейрокомпьютере – записной книжке. Убедитесь в полноте и непротиворечивости полученной СПР.
Логическое описание СПР:
![math]()
= "Прогулка на велосипеде";![math]()
= "Шахматы";![math]()
= "Верховая езда";![math]()
= "Байдарка";![math]()
= "Дискотека";![math]()
= "Пешая прогулка".
-
#
Для правильной совершенной нейронной сети, используемой в бабушкиной СПР
![math]()
= "Прогулка на велосипеде";![math]()
= "Шахматы";![math]()
= "Верховая езда";![math]()
= "Байдарка";![math]()
= "Дискотека";![math]()
= "Пешая прогулка".
исследуйте и обсудите возможность применения данной функции активации на основе анализа эталонных ситуаций. Функция активации имеет вид: ![math]()
,0 - в противном случае. (Значение h позвольте выбрать бабушке самой так, чтобы не морочить себе голову анализом ненулевых значений возбуждения.)
-
#
Для правильной совершенной нейронной сети, используемой в бабушкиной СПР
![math]()
= "Прогулка на велосипеде";![math]()
= "Шахматы";![math]()
= "Верховая езда";![math]()
= "Байдарка";![math]()
= "Дискотека";![math]()
= "Пешая прогулка".
исследуйте и обсудите возможность применения данной функции активации на основе анализа эталонных ситуаций. Функция активации имеет вид: ![math]()
,0 - в противном случае. Рекомендуется принять h = m-1, где m – количество активных входов нейрона (в данном случае m = 3).
-
#
Для правильной совершенной нейронной сети, используемой в бабушкиной СПР
![math]()
= "Прогулка на велосипеде";![math]()
= "Шахматы";![math]()
= "Верховая езда";![math]()
= "Байдарка";![math]()
= "Дискотека";![math]()
= "Пешая прогулка".
исследуйте и обсудите возможность применения данной функции активации на основе анализа эталонных ситуаций. Функция активации имеет вид: ![math]()
,0 - в противном случае (m – число активных входов нейрона, в данном случае m = 3). Рекомендуется принять h = 0,5.
- # 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?
- # 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 о закрытии предприятия Марина. Как скорректировать параметры нейронной сети?
- # 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 о закрытии канала нелегальной доставки продукции фирмы Ночная Бабочка. Как скорректировать параметры нейронной сети?
-
#
Произведите дистрибутивные преобразования логического описания системы принятия решений контролером электропоезда и наметьте целесообразное размножение решений для следующего факторного пространства событий:
![math]()
= "пассажир предъявил билет";
![math]()
= "пассажир не предъявил билет";
![math]()
= "в билете указана дата (число) этого дня";
![math]()
= "в билете указана дата (число) не этого дня";
![math]()
= "в билете указан текущий месяц";
![math]()
= "в билете указан не текущий месяц";
![math]()
= "в билете указан текущий год";
![math]()
= "в билете указан прошлый год";
![math]()
= "в билете указан более ранний год";
![math]()
= "предъявлены проездные документы работника МПС";
![math]()
= "предъявлено пенсионное удостоверение";
![math]()
= "не предъявлено пенсионное удостоверение";
![math]()
= "предъявлено удостоверение работника МПС";
![math]()
= "не предъявлено удостоверение работника МПС";
![math]()
= "предложена взятка".
Принимаемые решения:
![math]()
= "поблагодарить и извиниться за беспокойство";
![math]()
= "взыскать штраф 100 рублей";
![math]()
= "взыскать штраф 300 рублей";
![math]()
= "вызвать милицию";
![math]()
= "пожурить".
Логическое описание СПР имеет вид:
![math]()
,
![math]()
,
![math]()
,
![math]()
,
![math]()
.
-
#
Произведите дистрибутивные преобразования логического описания системы принятия решений контролером электропоезда и наметьте целесообразное размножение решений для следующего факторного пространства событий:
![math]()
= "пассажир предъявил билет";
![math]()
= "пассажир не предъявил билет";
![math]()
= "в билете указана дата (число) этого дня";
![math]()
= "в билете указана дата (число) не этого дня";
![math]()
= "в билете указан текущий месяц";
![math]()
= "в билете указан не текущий месяц";
![math]()
= "в билете указан текущий год";
![math]()
= "в билете указан прошлый год";
![math]()
= "в билете указан более ранний год";
![math]()
= "предъявлены проездные документы работника МПС";
![math]()
= "предъявлено пенсионное удостоверение";
![math]()
= "не предъявлено пенсионное удостоверение";
![math]()
= "предъявлено удостоверение работника МПС";
![math]()
= "не предъявлено удостоверение работника МПС";
![math]()
= "предложена взятка".
Принимаемые решения:
![math]()
= "поблагодарить и извиниться за беспокойство";
![math]()
= "взыскать штраф 100 рублей";
![math]()
= "взыскать штраф 300 рублей";
![math]()
= "вызвать милицию";
![math]()
= "пожурить".
Логическое описание СПР имеет вид:
![math]()
,
![math]()
,
![math]()
,
![math]()
,
![math]()
.
-
#
Произведите дистрибутивные преобразования логического описания системы принятия решений контролером электропоезда и наметьте целесообразное размножение решений для следующего факторного пространства событий:
![math]()
= "пассажир предъявил билет";
![math]()
= "пассажир не предъявил билет";
![math]()
= "в билете указана дата (число) этого дня";
![math]()
= "в билете указана дата (число) не этого дня";
![math]()
= "в билете указан текущий месяц";
![math]()
= "в билете указан не текущий месяц";
![math]()
= "в билете указан текущий год";
![math]()
= "в билете указан прошлый год";
![math]()
= "в билете указан более ранний год";
![math]()
= "предъявлены проездные документы работника МПС";
![math]()
= "предъявлено пенсионное удостоверение";
![math]()
= "не предъявлено пенсионное удостоверение";
![math]()
= "предъявлено удостоверение работника МПС";
![math]()
= "не предъявлено удостоверение работника МПС";
![math]()
= "предложена взятка".
Принимаемые решения:
![math]()
= "поблагодарить и извиниться за беспокойство";
![math]()
= "взыскать штраф 100 рублей";
![math]()
= "взыскать штраф 300 рублей";
![math]()
= "вызвать милицию";
![math]()
= "пожурить".
Логическое описание СПР имеет вид:
![math]()
,
![math]()
,
![math]()
,
![math]()
,
![math]()
.
- # Для быстрых расчетов на карманном нейрокомпьютере контролера электропоезда составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть, в которой учтено, что значения некоторых факторов лишь с весом, меньшим единицы, влияют на принимаемое решение. Выберите функцию активации. Логическая нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
- # Для быстрых расчетов на карманном нейрокомпьютере контролера электропоезда составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть, в которой учтено, что значения некоторых факторов лишь с весом, меньшим единицы, влияют на принимаемое решение. Выберите функцию активации. Логическая нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
- # Для быстрых расчетов на карманном нейрокомпьютере контролера электропоезда составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть, в которой учтено, что значения некоторых факторов лишь с весом, меньшим единицы, влияют на принимаемое решение. Выберите функцию активации. Логическая нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
- # 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. Рассмотрите на уровне аванпроекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов. Укажите основные принципы, лежащие в основе системы распознавания "свой – чужой".
- # 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. Рассмотрите на уровне аванпроекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов. Укажите основные принципы, лежащие в основе объекта – контролера на контрольно-пропускном пункте (КПП) войсковой части или предприятия.
- # 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. Рассмотрите на уровне аванпроекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов. Укажите основные принципы распознавания, лежащие в основе функционирования монстра-телохранителя крупного государственного деятеля.
- # 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. Представьте основные соображения по организации факторного пространства для выполнения главных функций реагирующих объектов. Реагирующий объект входит в "штат" системы обслуживания туристов в парке фантасмагорий.
- # 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. Представьте основные соображения по организации факторного пространства для выполнения главных функций реагирующих объектов. Реагирующий объект выполняет функции контроля состояния сложной управляющей системы.
- # 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. Представьте основные соображения по организации факторного пространства для выполнения главных функций реагирующих объектов. Реагирующий объект является частью игровой системы.
- # 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. Рассмотрите возможности и принципы "работы" компьютерного человечка КОМПИ. Рассмотрите принципы организации диалогового режима.
- # 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. Рассмотрите возможности и принципы "работы" компьютерного человечка КОМПИ. Рассмотрите принципы обучения КОМПИ.
- # 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. Рассмотрите возможности и принципы "работы" компьютерного человечка КОМПИ. Рассмотрите принципы распознавания и формирования сценария игры.
- # 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 медицинской диагностики.
- # 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 технической диагностики в автоцентре техобслуживания.
- # 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.
- # 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 возможности защиты от несанкционированного, в том числе – насильственного, доступа.
- # 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 возможность защиты от сговора пользователей о несанкционированной подмене и нарушении индивидуальных ограничений по допуску к секретной информации.
- # 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.
- # 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 возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, прогнозирующей моральное состояние общества.
- # 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 возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения относительно логической нейронной сети, прогнозирующей государственное развитие и опасность государственных потрясений.
- # 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 возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, возбуждающей оптимистические или пессимистические настроения общества на основе анализа частоты употребления слов и смысловых связок в средствах массовой информации.
- # 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. Запишите логические выражения, описывающие на экране, разбитом на клетки с координатами, букву [Большая Картинка]
- # [Большая Картинка]
- # [Большая Картинка]
-
#
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
![math]()
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 ![math]()
и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось ![math]()
. Научите" однослойную нейронную сеть распознавать букву А.
-
#
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
![math]()
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 ![math]()
и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось ![math]()
. "Научите" однослойную нейронную сеть распознавать букву В, задаваемую возбуждением рецепторов по контуру эталона с учетом возможных искажений.
-
#
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
![math]()
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 ![math]()
и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось ![math]()
. "Научите" однослойную нейронную сеть распознавать букву С, задаваемую возбуждением рецепторов по контуру эталона с учетом возможных искажений в угловых точках.
-
#
[Большая Картинка] представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания
![math]()
определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов? (1,1) = 0,9, (1,2) = 0, (1,3) = 0,9, (2,1) = 1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 1, (3,1) = 0,8, (3,2) = 0,9, (3,3) = 1, (4,1) = 0,9, (4,2) = 0,1, (4,3) = 1, (5,1) = 0, (5,2) = 0,9, (5,3) = 0,1.
-
#
[Большая Картинка] представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания
![math]()
определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов? (1,1) = 0,9, (1,2) = 1, (1,3) = 0,9, (2,1) = 1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 1, (3,1) = 0,8, (3,2) = 0,9, (3,3) = 0,1, (4,1) = 0,9, (4,2) = 0, (4,3) = 0,8, (5,1) = 0,9, (5,2) = 0,9, (5,3) = 0,8.
-
#
[Большая Картинка] представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания
![math]()
определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов? (1,1) = 0,9, (1,2) = 0,9, (1,3) = 0,9, (2,1) = 1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 1, (3,1) = 0,9, (3,2) = 0, (3,3) = 0,1, (4,1) = 0,9, (4,2) = 0, (4,3) = 1, (5,1) = 0,9 (5,2) = 0,9, (5,3) = 0,1.
-
#
[Большая Картинка] представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания
![math]()
определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов? (1,1) = 0, (1,2) = 0, (1,3) = 0,1, (2,1) = 0,1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 0, (3,1) = 0,1, (3,2) = 0, (3,3) = 0,1, (4,1) = 0,1, (4,2) = 0,1, (4,3) = 0,1, (5,1) = 0, (5,2) = 0,1, (5,3) = 0.
-
#
[Большая Картинка] Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов.
Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (величина их возбуждения станет ниже порога 0,8) и обретет четко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания.
Рассчитайте величины возбуждения нейронов, "отвечающих" за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения
![math]()
и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон.
После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: ![math]()
.
-
#
[Большая Картинка] Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов.
Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (величина их возбуждения станет ниже порога 0,8) и обретет четко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания.
Рассчитайте величины возбуждения нейронов, "отвечающих" за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения
![math]()
и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон. После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: ![math]()
.
-
#
[Большая Картинка] Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов.
Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (величина их возбуждения станет ниже порога 0,8) и обретет четко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания.
Рассчитайте величины возбуждения нейронов, "отвечающих" за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения
![math]()
и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон. После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: ![math]()
.
-
#
[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 А по логическому выражению
![math]()
. Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.
-
#
[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
![math]()
. Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.
-
#
[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 С по логическому выражению
![math]()
. Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.
-
#
[Большая Картинка]
Обучите нейронную сеть двум буквам А и В, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям А:
![math]()
В:![math]()
Функция активации - суммирование значений сигналов на входах нейрона при нулевом пороге. Различает ли сформированная нейросеть эталоны этих букв?
-
#
[Большая Картинка]
Обучите нейронную сеть двум буквам А и С, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям А:
![math]()
С:![math]()
Функция активации - суммирование значений сигналов на входах нейрона при нулевом пороге. Различает ли сформированная нейросеть эталоны этих букв?
-
#
[Большая Картинка]
Обучите нейронную сеть двум буквам В и С, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям В:
![math]()
С:![math]()
Функция активации - суммирование значений сигналов на входах нейрона при нулевом пороге. Различает ли сформированная нейросеть эталоны этих букв?
-
#
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
![math]()
и ![math]()
скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь функцией активации ![math]()
; ![math]()
, если ![math]()
, 0 – в противном случае, ![math]()
.
![math]()
, ![math]()
![math]()
= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $200>
![math]()
= <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $50>;
![math]()
= <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $60>;
![math]()
= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $240>.
-
#
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
![math]()
и ![math]()
скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь функцией активации ![math]()
; ![math]()
, если ![math]()
, 0 – в противном случае, ![math]()
.
![math]()
, ![math]()
![math]()
= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $210>
![math]()
= <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $60>;
![math]()
= <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $70>;
![math]()
= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $250>.
-
#
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
![math]()
и ![math]()
скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь функцией активации ![math]()
; ![math]()
, если ![math]()
, 0 – в противном случае, ![math]()
.
![math]()
, ![math]()
![math]()
= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $230>
![math]()
= <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $70>;
![math]()
= <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $80>;
![math]()
= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $260>.
-
#
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. Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле
![math]()
-
#
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. Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле
![math]()
-
#
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. Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле
![math]()
-
#
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. Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие "исчерпывающее множество событий". Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным. Функциея активации имеет вид
![math]()
-
#
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. Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие "исчерпывающее множество событий". Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным. Функциея активации имеет вид
![math]()
-
#
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. Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие "исчерпывающее множество событий". Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным. Функциея активации имеет вид
![math]()
-
#
[Большая Картинка];
![math]()
, если ![math]()
, 0 – в противном случае, ![math]()
. Исследуйте правомочность принимаемых решений. А1 = А2 = 0,5, В1 = 0,3, В2 = 0,7.
-
#
[Большая Картинка];
![math]()
, если ![math]()
, 0 – в противном случае, ![math]()
. Исследуйте правомочность принимаемых решений. А1 = 0,4, А2 = 0,6, В1 = В2 = 0,5.
-
#
[Большая Картинка];
![math]()
, если ![math]()
, 0 – в противном случае, ![math]()
. Исследуйте правомочность принимаемых решений. А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,4, В2 = 0,6.
-
#
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. Запишите логические выражения, определяющие системы принятия решений по текстам размышлений дяди Рамзая. "Если Вася или Петя обнаружат, что и Оксана, и Роксана одновременно торгуют французским коньяком и французской косметикой (событие "
![math]()
"), то поездка в Дюбай мне обеспечена. В противном случае более чем египетское Красное море мне не светит."
-
#
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. Запишите логические выражения, определяющие системы принятия решений по текстам размышлений дяди Рамзая. "Если Вася, которому я исключительно доверяю, обнаружит, что Оксана торгует французской косметикой, утаивая французский коньяк (событие "
![math]()
"), то я отправлюсь в Таиланд. В противном случае придется довольствоваться турецкой Анталией."
- # 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. Запишите логические выражения, определяющие системы принятия решений по текстам размышлений дяди Рамзая. "Предположим, Вася или Петя обнаружили, что и Оксана, и Роксана торгуют французским коньяком только в наборе с французской косметикой китайского производства (событие "В1 & B3"). Этот незаконный сговор обещает поездку на Лазурный Берег. В противном случае возможна поездка только на остров Родос."
-
#
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. Выполните дистрибутивные преобразования логических выражений.
![math]()
= "Таиланд";
![math]()
= "Анталия".
-
#
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. Выполните дистрибутивные преобразования логических выражений.
![math]()
= "Лазурный Берег";
![math]()
= "о. Родос".
-
#
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 "электронную" схему системы принятия решений.
![math]()
= "Дубай";
![math]()
= "Красное море".
-
#
Постройте "электронную" схему системы принятия решений.
![math]()
= "Таиланд";
![math]()
= "Анталия".
-
#
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 "электронную" схему системы принятия решений.
![math]()
= "Лазурный Берег";
![math]()
= "о. Родос".
- # [Большая Картинка]
- # [Большая Картинка]
- # [Большая Картинка]
-
#
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. Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции
![math]( "Схема системы принятия решений")
-
#
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. Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции
![math]( "Схема системы принятия решений")
-
#
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. Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции
![math]( "Схема системы принятия решений")
-
#
Совокупность высказываний
![math]( "Значение функции в различных ситуациях")
-
#
Совокупность высказываний
![math]( "Значение функции в различных ситуациях")
- # Отобразите деревом логических возможностей факторное пространство для планирования мероприятий пансионата "Ветеран Труда". Факторное пространство использования летнего спортивного инвентаря:
- # Отобразите деревом логических возможностей факторное пространство для планирования мероприятий пансионата "Ветеран Труда". Факторное пространство для обеспечения инвентарем пеших и конных прогулок:
- # Составьте систему принятия решений для весенне-летнего периода отдыха бабушки.
- # Составьте систему принятия решений для зимнего периода отдыха бабушки, если она после завтрака и ужина занимается верховой ездой, а после обеда катается с горки на санках.
- # Составьте систему принятия решений для игры в шахматы и верховой езды.
-
#
Для логического описания системы принятия решений составьте "электронную" схему такой системы.
![math]()
= <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верховая езда, пляж, байдарка >;
![math]()
= <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верхом >;
![math]()
= <выбор: велосипед, верховая езда, пляж, байдарка >;
![math]()
= <сон >;
![math]()
= <выбор: сон, дискотека >;
-
#
Для логического описания системы принятия решений составьте "электронную" схему такой системы.
![math]()
= <выбор: верховая езда, коньки, лыжи, санки >;
![math]()
= < санки >;
![math]()
= <выбор: сон, дискотека >;
-
#
Для логического описания системы принятия решений составьте "электронную" схему такой системы.
![math]()
= < шахматы >;
![math]()
= <верховая езда >;
-
#
Для данной "электронной" схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая, что исходные данные представляют собой достоверность высказываний о событиях.
![math]()
-
#
Для данной "электронной" схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая, что исходные данные представляют собой достоверность высказываний о событиях.
![math]()
-
#
Для данной "электронной" схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая, что исходные данные представляют собой достоверность высказываний о событиях.
![math]()
- # Минимизируйте длину логических цепочек с помощью "размножения" решений. [Большая Картинка]
- # Минимизируйте длину логических цепочек с помощью "размножения" решений. [Большая Картинка]
- # Минимизируйте длину логических цепочек с помощью "размножения" решений. [Большая Картинка]
-
#
Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для построения системы принятия решений (СПР) предлагается нейронная сеть заданной структуры. В предположении, что для СПР достаточна однослойная нейронная сеть, составьте обобщенные эталоны для ее обучения (трассировки) по логическому описанию СПР.
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для построения системы принятия решений (СПР) предлагается нейронная сеть заданной структуры. В предположении, что для СПР достаточна однослойная нейронная сеть, составьте обобщенные эталоны для ее обучения (трассировки) по логическому описанию СПР.
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для построения системы принятия решений (СПР) предлагается нейронная сеть заданной структуры. В предположении, что для СПР достаточна однослойная нейронная сеть, составьте обобщенные эталоны для ее обучения (трассировки) по логическому описанию СПР.
![math]()
![math]()
![math]()
- # Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети,
- # Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети,
- # Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети,
-
#
Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для выполнения алгоритма трассировки необходимо предварительно построить матрицу следования, отображающую все потенциальные статические пути возбуждения, ведущие от нейронов-рецепторов, "участвующих" в логическом выражении, к нейрону выходного слоя, соответствующего решению. Для логического выражения в описании СПР постройте матрицу следования для обучения первому эталону, предварительно введя транзитивные и дополнительные связи. Система логических выражений:
![math]()
![math]()
![math]()
Матрица следования: [Большая Картинка]
-
#
Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для выполнения алгоритма трассировки необходимо предварительно построить матрицу следования, отображающую все потенциальные статические пути возбуждения, ведущие от нейронов-рецепторов, "участвующих" в логическом выражении, к нейрону выходного слоя, соответствующего решению. Для логического выражения в описании СПР постройте матрицу следования для обучения первому эталону, предварительно введя транзитивные и дополнительные связи. Система логических выражений:
![math]()
![math]()
![math]()
Матрица следования: [Большая Картинка]
-
#
Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для выполнения алгоритма трассировки необходимо предварительно построить матрицу следования, отображающую все потенциальные статические пути возбуждения, ведущие от нейронов-рецепторов, "участвующих" в логическом выражении, к нейрону выходного слоя, соответствующего решению. Для логического выражения в описании СПР постройте матрицу следования для обучения первому эталону, предварительно введя транзитивные и дополнительные связи. Система логических выражений:
![math]()
![math]()
![math]()
Матрица следования: [Большая Картинка]
-
#
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:
![math]()
![math]()
![math]()
Матрица следования: [Большая Картинка]
-
#
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:
![math]()
![math]()
![math]()
Матрица следования: [Большая Картинка]
-
#
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:
![math]()
![math]()
![math]()
Матрица следования: [Большая Картинка]
-
#
Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Произведите полную трассировку нейронной сети с возможным переиспользованием нейронов. Система логических выражений:
![math]()
![math]()
![math]()
Матрица следования: [Большая Картинка]
-
#
Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Произведите полную трассировку нейронной сети с возможным переиспользованием нейронов. Система логических выражений:
![math]()
![math]()
![math]()
Матрица следования: [Большая Картинка]
-
#
Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Произведите полную трассировку нейронной сети с возможным переиспользованием нейронов. Система логических выражений:
![math]()
![math]()
![math]()
Матрица следования: [Большая Картинка]
-
#
Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Используйте функцию активации:
![math]()
|V_j|=\begin{cases}
V, \text{ при $V \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=0,5.
Произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений аргументов (эталонные ситуации).
Система логических выражений:
![math]()
![math]()
![math]()
Результат трассировки: [Большая Картинка]
-
#
Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Используйте функцию активации:
![math]()
|V_j|=\begin{cases}
V, \text{ при $V \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=0,5.
Произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений аргументов (эталонные ситуации).
Система логических выражений:
![math]()
![math]()
![math]()
Результат трассировки: [Большая Картинка]
-
#
Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса "Логические нейронные сети, www.INTUIT.ru". Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Используйте функцию активации:
![math]()
|V_j|=\begin{cases}
V, \text{ при $V \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=0,5.
Произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений аргументов (эталонные ситуации).
Система логических выражений:
![math]()
![math]()
![math]()
Результат трассировки: [Большая Картинка]
-
#
Найдите предпочтительное решение по логической нейронной сети, представленной на рисунке, и по функции активации
![math]()
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
![math]()
-
#
Найдите предпочтительное решение по логической нейронной сети, представленной на рисунке, и по функции активации
![math]()
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
![math]()
-
#
Найдите предпочтительное решение по логической нейронной сети, представленной на рисунке, и по функции активации
![math]()
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
![math]()
-
#
По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:
![math]()
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
![math]()
-
#
По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:
![math]()
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
![math]()
-
#
По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:
![math]()
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
![math]()
-
#
По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:
![math]()
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
![math]()
-
#
По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:
![math]()
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
![math]()
-
#
По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:
![math]()
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
![math]()
-
#
По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:
![math]()
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
![math]()
-
#
По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:
![math]()
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
![math]()
-
#
По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:
![math]()
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
![math]()
-
#
По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для функции активации
![math]()
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
при h = 0,5, рассчитайте количество циклов "кайфа" после встречи с идеальным мужчиной, который мелькнул и исчез, заслонив собой весь мир. Вес обратной связи равен 0,5.
Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию ![math]()
.
-
#
По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для функции активации
![math]()
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
при h = 0,5, рассчитайте количество циклов "кайфа" после встречи с идеальным мужчиной, который мелькнул и исчез, заслонив собой весь мир. Вес обратной связи равен 0,5.
Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию ![math]()
.
-
#
По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для функции активации
![math]()
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
при h = 0,5, рассчитайте количество циклов "кайфа" после встречи с идеальным мужчиной, который мелькнул и исчез, заслонив собой весь мир. Вес обратной связи равен 0,5.
Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию ![math]()
.
- # Задача перспективных исследований. Сформулируйте предложения по нахождению параметров орбиты спутника на основе временного ряда радиолокационных измерений.
- # 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 и задержание подозрительного лица в потоке пассажиров?
-
#
Пусть в системе автоматического управления технологическим процессом по измеренным значениям вектора двух характеристик
![math]( "Табличное представление")
Рассчитайте приближенное значение компонент вектора Y для измеренных компонент вектора Х, считая, что ![math]()
слабо зависит от ![math]()
, а ![math]()
слабо зависит от ![math]()
. ![math]()
.
-
#
Пусть в системе автоматического управления технологическим процессом по измеренным значениям вектора двух характеристик
![math]( "Табличное представление")
Рассчитайте приближенное значение компонент вектора Y для измеренных компонент вектора Х, считая, что ![math]()
слабо зависит от ![math]()
, а ![math]()
слабо зависит от ![math]()
. ![math]()
.
-
#
Пусть в системе автоматического управления технологическим процессом по измеренным значениям вектора двух характеристик
![math]( "Табличное представление")
Рассчитайте приближенное значение компонент вектора Y для измеренных компонент вектора Х, считая, что ![math]()
слабо зависит от ![math]()
, а ![math]()
слабо зависит от ![math]()
. ![math]()
.
-
#
По таблице [Большая Картинка] рассчитайте приближенное значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, "участвующими" в проводимой интерполяции по формуле
![math]()
Х = {4,6; 2,4}.
-
#
По таблице [Большая Картинка] рассчитайте приближенное значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, "участвующими" в проводимой интерполяции по формуле
![math]()
Х = {2,1; 3,7}.
-
#
По таблице [Большая Картинка] рассчитайте приближенное значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, "участвующими" в проводимой интерполяции по формуле
![math]()
Х = {4,2; 4,8}.
-
#
Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность
![math]()
измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор ![math]()
необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: ![math]()
. Диапазон [0, 3] изменения переменных ![math]()
и ![math]()
разбит на три интервала ![math]()
= [0, 1), ![math]()
= [1, 2), ![math]()
= [2, 3). По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений.
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность
![math]()
измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор ![math]()
необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: ![math]()
. Диапазон [0, 3] изменения переменных ![math]()
и ![math]()
разбит на три интервала ![math]()
= [0, 1), ![math]()
= [1, 2), ![math]()
= [2, 3). По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений.
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность
![math]()
измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор ![math]()
необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: ![math]()
. Диапазон [0, 3] изменения переменных ![math]()
и ![math]()
разбит на три интервала ![math]()
= [0, 1), ![math]()
= [1, 2), ![math]()
= [2, 3). По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений.
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечетко заданным характеристикам. Передаточная функция имеет вид:
![math]()
, если ![math]()
, 0-в противном случае; ![math]()
,
Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
Достоверность предположения о принадлежности значений ![math]()
и ![math]()
исследуемым интервалам равна:
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечетко заданным характеристикам. Передаточная функция имеет вид:
![math]()
, если ![math]()
, 0-в противном случае; ![math]()
,
Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
Достоверность предположения о принадлежности значений ![math]()
и ![math]()
исследуемым интервалам равна:
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечетко заданным характеристикам. Передаточная функция имеет вид:
![math]()
, если ![math]()
, 0-в противном случае; ![math]()
,
Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
Достоверность предположения о принадлежности значений ![math]()
и ![math]()
исследуемым интервалам равна:
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности
![math]()
-
#
В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности
![math]()
-
#
В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности
![math]()
- # Почему так важно соблюдать принцип "размножения" решений? Исходная нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
- # Почему так важно соблюдать принцип "размножения" решений? Исходная нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
- # Почему так важно соблюдать принцип "размножения" решений? Исходная нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
-
#
Корректно составленная система принятия решений с обратными связями должна быть устойчивой по отношению к исходным предположениям. Это означает, что при любых исходных предположениях – их достоверности или весовых оценках – должны однозначно получаться окончательные, точные значения оценок этих предположений.
Ниже приведен рисунок. В дополнение к расчетам, проведенным в Лекции, установите, зависят ли уточненные предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально?
[Большая Картинка]
Функция активации i-го нейрона определяется:
![math]()
if\ V > h\ then\ if\ V < 1\ then\ V\ else\ 1\ else\ 0, h = 0,1.
Положите ![math]()
.
-
#
Корректно составленная система принятия решений с обратными связями должна быть устойчивой по отношению к исходным предположениям. Это означает, что при любых исходных предположениях – их достоверности или весовых оценках – должны однозначно получаться окончательные, точные значения оценок этих предположений.
Ниже приведен рисунок. В дополнение к расчетам, проведенным в Лекции, установите, зависят ли уточненные предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально?
[Большая Картинка]
Функция активации i-го нейрона определяется:
![math]()
![math]()
.
Положите ![math]()
.
-
#
Корректно составленная система принятия решений с обратными связями должна быть устойчивой по отношению к исходным предположениям. Это означает, что при любых исходных предположениях – их достоверности или весовых оценках – должны однозначно получаться окончательные, точные значения оценок этих предположений.
Ниже приведен рисунок. В дополнение к расчетам, проведенным в Лекции, установите, зависят ли уточненные предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально?
[Большая Картинка]
Функция активации i-го нейрона определяется:
![math]()
![math]()
.
Положите ![math]()
.
-
#
Ниже приведен рисунок. В дополнение к расчетам, проведенным в Лекции, установите, зависят ли уточненные предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально? [Большая Картинка]
Функция активации i-го нейрона определяется:
![math]()
![math]()
. Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчет возбуждения нейронов.
Положите ![math]()
.
-
#
Ниже приведен рисунок. В дополнение к расчетам, проведенным в Лекции, установите, зависят ли уточненные предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально? [Большая Картинка]
Функция активации i-го нейрона определяется:
![math]()
![math]()
. Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчет возбуждения нейронов.
Положите ![math]()
.
-
#
Ниже приведен рисунок. В дополнение к расчетам, проведенным в Лекции, установите, зависят ли уточненные предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально? [Большая Картинка]
Функция активации i-го нейрона определяется:
![math]()
![math]()
. Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчет возбуждения нейронов.
Положите ![math]()
.
-
#
Для приведенной на рисунке системы связей, для функции активации:
![math]()
![math]()
-
#
Для приведенной на рисунке системы связей, для функции активации:
![math]()
![math]()
-
#
Для приведенной на рисунке системы связей, для функции активации:
![math]()
![math]()
-
#
Как показала жизнь, а также свидетельствует глубокое знание законов диалектики, ни одна из версий о происхождении человека не противоречит тем качествам, которые вызывают возмущение чеховского героя. И наоборот, каждое из этих качеств лишь укрепляет уверенность в правоте каждого предположения о происхождении человека. Данное утверждение лежит в основе предположения о следующей структуре нейронной сети, отображающей модель наших исследований. [Большая Картинка]
Выбрав функцию активации
![math]()
![math]()
и положив ![math]()
, рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов, "отвечающих" за версии о происхождении человека, и определите устойчивость выводов нейронной сети по отношению к исходным предположениям. ![math]()
.
-
#
Как показала жизнь, а также свидетельствует глубокое знание законов диалектики, ни одна из версий о происхождении человека не противоречит тем качествам, которые вызывают возмущение чеховского героя. И наоборот, каждое из этих качеств лишь укрепляет уверенность в правоте каждого предположения о происхождении человека. Данное утверждение лежит в основе предположения о следующей структуре нейронной сети, отображающей модель наших исследований. [Большая Картинка]
Выбрав функцию активации
![math]()
![math]()
и положив ![math]()
, рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов, "отвечающих" за версии о происхождении человека, и определите устойчивость выводов нейронной сети по отношению к исходным предположениям. ![math]()
.
-
#
Как показала жизнь, а также свидетельствует глубокое знание законов диалектики, ни одна из версий о происхождении человека не противоречит тем качествам, которые вызывают возмущение чеховского героя. И наоборот, каждое из этих качеств лишь укрепляет уверенность в правоте каждого предположения о происхождении человека. Данное утверждение лежит в основе предположения о следующей структуре нейронной сети, отображающей модель наших исследований. [Большая Картинка]
Выбрав функцию активации
![math]()
![math]()
и положив ![math]()
, рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов, "отвечающих" за версии о происхождении человека, и определите устойчивость выводов нейронной сети по отношению к исходным предположениям. ![math]()
.
-
#
Ниже приведен рисунок фрагмента нейронной сети для решения "современной" задачи. Произведено "размножение" решений. С учетом обратных связей и по формуле для нахождения их весов:
\omega =\begin{cases}
0,5 \frac {\Delta t-4}{4},\text{при $\Delta t< $4}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
[Большая Картинка]
проанализируйте два цикла "работы" нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи (
![math]()
) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации. ![math]()
-
#
Ниже приведен рисунок фрагмента нейронной сети для решения "современной" задачи. Произведено "размножение" решений. С учетом обратных связей и по формуле для нахождения их весов:
\omega =\begin{cases}
0,5 \frac {\Delta t-4}{4},\text{при $\Delta t< $4}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
[Большая Картинка]
проанализируйте два цикла "работы" нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи (
![math]()
) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации. ![math]()
-
#
Ниже приведен рисунок фрагмента нейронной сети для решения "современной" задачи. Произведено "размножение" решений. С учетом обратных связей и по формуле для нахождения их весов:
\omega =\begin{cases}
0,5 \frac {\Delta t-4}{4},\text{при $\Delta t< $4}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
[Большая Картинка]
проанализируйте два цикла "работы" нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи (
![math]()
) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации. ![math]()
-
#
Дополните нейронную сеть для решения "современной" задачи, фрагмент которой, отражающий размножение решений, приведен ниже, положительными обратными связями, усиливающими предположение об участии Пети в рассматриваемых ситуациях в тех случаях, когда предположения о местонахождении Васи имеют высокую достоверность. Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А2 находится на основе информации о Васе:
\omega =\begin{cases}
0,25 \frac {\Delta t-4}{4},\text{при $\Delta t< $4}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
Проанализируйте два цикла "работы" нейронной сети, выявив лишь влияние обратной положительной связи на возможность "участия" Пети в событиях в связи с "занятостью" Васи. Для этого рассмотрите варианты повторного запроса к Васе до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего запроса к нему.
[Большая Картинка]
![math]()
-
#
Дополните нейронную сеть для решения "современной" задачи, фрагмент которой, отражающий размножение решений, приведен ниже, положительными обратными связями, усиливающими предположение об участии Пети в рассматриваемых ситуациях в тех случаях, когда предположения о местонахождении Васи имеют высокую достоверность. Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А2 находится на основе информации о Васе:
\omega =\begin{cases}
0,25 \frac {\Delta t-4}{4},\text{при $\Delta t< $4}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
Проанализируйте два цикла "работы" нейронной сети, выявив лишь влияние обратной положительной связи на возможность "участия" Пети в событиях в связи с "занятостью" Васи. Для этого рассмотрите варианты повторного запроса к Васе до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего запроса к нему.
[Большая Картинка]
![math]()
-
#
Дополните нейронную сеть для решения "современной" задачи, фрагмент которой, отражающий размножение решений, приведен ниже, положительными обратными связями, усиливающими предположение об участии Пети в рассматриваемых ситуациях в тех случаях, когда предположения о местонахождении Васи имеют высокую достоверность. Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А2 находится на основе информации о Васе:
\omega =\begin{cases}
0,25 \frac {\Delta t-4}{4},\text{при $\Delta t< $4}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
Проанализируйте два цикла "работы" нейронной сети, выявив лишь влияние обратной положительной связи на возможность "участия" Пети в событиях в связи с "занятостью" Васи. Для этого рассмотрите варианты повторного запроса к Васе до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего запроса к нему.
[Большая Картинка]
![math]()
-
#
Экспертный Совет выделил четыре показателя для банковского мониторинга:
![math]()
– собственный капитал;![math]()
– вклады населения;![math]()
– объем вложений в культурные программы ЮНЕСКО;![math]()
– объем прибыли.
Тогда каждому банку В соответствует вектор его показателей B(![math]()
), лежащий в основе его рейтинга. Рейтинг банка может быть: ![math]()
– высокий, ![math]()
– средний, ![math]()
– 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:
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
Экспертный Совет выделил четыре показателя для банковского мониторинга:
![math]()
– собственный капитал;![math]()
– вклады населения;![math]()
– объем вложений в культурные программы ЮНЕСКО;![math]()
– объем прибыли.
Тогда каждому банку В соответствует вектор его показателей B(![math]()
), лежащий в основе его рейтинга. Рейтинг банка может быть: ![math]()
– высокий, ![math]()
– средний, ![math]()
– 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:
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
Экспертный Совет выделил четыре показателя для банковского мониторинга:
![math]()
– собственный капитал;![math]()
– вклады населения;![math]()
– объем вложений в культурные программы ЮНЕСКО;![math]()
– объем прибыли.
Тогда каждому банку В соответствует вектор его показателей B(![math]()
), лежащий в основе его рейтинга. Рейтинг банка может быть: ![math]()
– высокий, ![math]()
– средний, ![math]()
– 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:
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
-
#
Экран, связанный с декартовой системой координат Oxy*, затрудняет интерполяцию (в частности, необходимую при решении настоящей задачи). А именно, найденная на основе усреднения координата двух точек, принадлежащих некоторому, предположим, низкому, рейтингу, может оказаться между этими точками и принадлежать области высокого рейтинга. Для облегчения интерполяции целесообразно в качестве рабочей системы использовать сферическую систему координат Or
![math]()
, в которой ![math]()
, ![math]()
. Общий центр О этих двух систем координат является центром экрана. Тогда области одинакового рейтинга ограничены сферическими окружностями.
Для согласования с размером экрана необходимо произвести преобразование координаты y*: ![math]()
, где ![math]()
– отношение сторон экрана. Это приведет к "сплющиванию" изображения областей рейтинга согласно требованиям эстетики и удобств восприятия.
Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам, списка в соответствии с их рейтингом. Запомните сферические координаты каждой точки-банка.
Точки-банки в декартовой системе координат:
![math]()
.
-
#
Экран, связанный с декартовой системой координат Oxy*, затрудняет интерполяцию (в частности, необходимую при решении настоящей задачи). А именно, найденная на основе усреднения координата двух точек, принадлежащих некоторому, предположим, низкому, рейтингу, может оказаться между этими точками и принадлежать области высокого рейтинга. Для облегчения интерполяции целесообразно в качестве рабочей системы использовать сферическую систему координат Or
![math]()
, в которой ![math]()
, ![math]()
. Общий центр О этих двух систем координат является центром экрана. Тогда области одинакового рейтинга ограничены сферическими окружностями.
Для согласования с размером экрана необходимо произвести преобразование координаты y*: ![math]()
, где ![math]()
– отношение сторон экрана. Это приведет к "сплющиванию" изображения областей рейтинга согласно требованиям эстетики и удобств восприятия.
Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам, списка в соответствии с их рейтингом. Запомните сферические координаты каждой точки-банка.
Точки-банки в декартовой системе координат:
![math]()
.
-
#
Экран, связанный с декартовой системой координат Oxy*, затрудняет интерполяцию (в частности, необходимую при решении настоящей задачи). А именно, найденная на основе усреднения координата двух точек, принадлежащих некоторому, предположим, низкому, рейтингу, может оказаться между этими точками и принадлежать области высокого рейтинга. Для облегчения интерполяции целесообразно в качестве рабочей системы использовать сферическую систему координат Or
![math]()
, в которой ![math]()
, ![math]()
. Общий центр О этих двух систем координат является центром экрана. Тогда области одинакового рейтинга ограничены сферическими окружностями.
Для согласования с размером экрана необходимо произвести преобразование координаты ![math]()
, где ![math]()
– отношение сторон экрана. Это приведет к "сплющиванию" изображения областей рейтинга согласно требованиям эстетики и удобств восприятия.
Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам, списка в соответствии с их рейтингом. Запомните сферические координаты каждой точки-банка.
Точки-банки в декартовой системе координат:
![math]()
.
-
#
Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка:
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране. Банки-эталоны и их рейтинг:
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
Точки – банки в сферической системе координат: ![math]()
-
#
Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка:
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране. Банки-эталоны и их рейтинг:
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
Точки – банки в сферической системе координат: ![math]()
.
-
#
Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка:
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране. Банки-эталоны и их рейтинг:
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
![math]()
Точки – банки в сферической системе координат: ![math]()
.
-
#
Воспользуйтесь функцией активации:
![math]()
, если V > h, 0-в противном случае; h=0,5,
Для абсолютно достоверной информации ![math]()
о показателях банка с помощью логической нейронной сети, построенной по соответствующему варианту задачи 3, найдите с помощью операции усреднения точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?
Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
![math]()
-
#
Воспользуйтесь функцией активации:
![math]()
, если V > h, 0-в противном случае; h=0,5,
Для абсолютно достоверной информации ![math]()
о показателях банка с помощью логической нейронной сети, построенной по соответствующему варианту задачи 3, найдите с помощью операции усреднения точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?
Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
![math]()
-
#
Воспользуйтесь функцией активации:
![math]()
, если V > h, 0-в противном случае; h=0,5,
Для абсолютно достоверной информации ![math]()
о показателях банка с помощью логической нейронной сети, построенной по соответствующему варианту задачи 3, найдите с помощью операции усреднения точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?
Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
![math]()
-
#
Для абсолютно достоверной информации
![math]()
о показателях банка с помощью логической нейронной сети, использующей функцию активации![math]()
, если V > h, 0-в противном случае; h=0,5, а также воспользовавшись операцией усреднения, найдите точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?
Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
![math]()
-
#
Для абсолютно достоверной информации
![math]()
о показателях банка с помощью логической нейронной сети, использующей функцию активации![math]()
, если V > h, 0-в противном случае; h=0,5, а также воспользовавшись операцией усреднения, найдите точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?
Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
![math]()
-
#
Для абсолютно достоверной информации
![math]()
о показателях банка с помощью логической нейронной сети, использующей функцию активации![math]()
, если V > h, 0-в противном случае; h=0,5, а также воспользовавшись операцией усреднения, найдите точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?
Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
![math]()
- # Обсудите следующую проблему: Справедлив ли вывод об универсальности разработанного проекта программного продукта и его применении при перенастройке для использования в других подобных рейтинговых системах (например, в образовании) и в системах кластеризации ситуаций и принятия решений? Обобщите свои выводы на основе анализа системы оценки странового риска.
- # Обсудите следующую проблему: Справедлив ли вывод об универсальности разработанного проекта программного продукта и его применении при перенастройке для использования в других подобных рейтинговых системах (например, в образовании) и в системах кластеризации ситуаций и принятия решений? Обобщите свои выводы на основе анализа системы комплексной оценки деятельности предприятия.
- # Обсудите следующую проблему: Справедлив ли вывод об универсальности разработанного проекта программного продукта и его применении при перенастройке для использования в других подобных рейтинговых системах (например, в образовании) и в системах кластеризации ситуаций и принятия решений? Обобщите свои выводы на основе анализа системы критериев оценки победителя социалистического (капиталистического) соревнования.
-
#
Используя приведенные ниже рисунки транспортной сети, и соответствующей ей неполностью заданной нейронной сети, рассчитайте маршруты следования из центрального пункта по заданным координатам пункта назначения. Воспользуйтесь функцией активации:
![math]()
[Большая Картинка]
[Большая Картинка]
Координаты пункта назначения (50, -150).
-
#
Используя приведенные ниже рисунки транспортной сети, и соответствующей ей неполностью заданной нейронной сети, рассчитайте маршруты следования из центрального пункта по заданным координатам пункта назначения. Воспользуйтесь функцией активации:
![math]()
[Большая Картинка]
[Большая Картинка]
Координаты пункта назначения (-50, -150).
-
#
Используя приведенные ниже рисунки транспортной сети, и соответствующей ей неполностью заданной нейронной сети, рассчитайте маршруты следования из центрального пункта по заданным координатам пункта назначения. Воспользуйтесь функцией активации:
![math]()
[Большая Картинка]
[Большая Картинка]
Координаты пункта назначения (50, 100).
- # 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 6 попасть в пункт 12. (Примечание: достаточно научить нейросеть возвращению в пункт 0.)
- # 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.
- # 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 16 попасть в пункт 8.
- # Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звездам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка] Приблизительные координаты путешественника – (-120, 140). Предположительно он вышел из пункта 1.
- # Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звездам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка] Приблизительные координаты путешественника – (120, -140). Предположительно он вышел из пункта 3.
- # Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звездам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка] Приблизительные координаты путешественника – (-130, -140). Предположительно он вышел из пункта 4.
- # Свяжите сеть, состоящую из 4 населенных пунктов, маршрутами взаимного общения. Запомните маршруты с помощью логической нейронной сети, в которой отразите пункты отправления, пункты назначения и промежуточные пункты смещения. Сеть населенных пунктов имеет вид: [Большая Картинка]
- # Свяжите сеть, состоящую из 4 населенных пунктов, маршрутами взаимного общения. Запомните маршруты с помощью логической нейронной сети, в которой отразите пункты отправления, пункты назначения и промежуточные пункты смещения. Сеть населенных пунктов имеет вид: [Большая Картинка]
- # Свяжите сеть, состоящую из 4 населенных пунктов, маршрутами взаимного общения. Запомните маршруты с помощью логической нейронной сети, в которой отразите пункты отправления, пункты назначения и промежуточные пункты смещения. Сеть населенных пунктов имеет вид: [Большая Картинка]
- # Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети. Следуйте из пункта 1 в пункт 4. Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
- # Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети. Как выбрать маршрут, чтобы совершить кругосветное путешествие из пункта 1? Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
- # Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети. Задайте маршрут следования из пункта 4 в пункт 2. Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
- # В перспективе своих самостоятельных исследований составьте модель программы игры в "крестики – нолики", первоначально ограничившись попыткой сведения игры "в ничью". Начните разработку модели с анализа возможных ходов противника и с выбора предпочтительного ответа. Для этого заведите три строки, каждая из которых содержит три позиции. В текущем состоянии игры позиция может содержать "крестик" (противника), "нолик" (Ваш) или быть свободной. Несомненно, "традиционный" программный, последовательный анализ каждой позиции всех строк трудоемок и долог. Ассоциативный принцип "работы" нейронной сети позволяет приблизить его к ассоциативному мышлению игрока и сделать игровую нейрокомпьютерную приставку к персональному компьютеру. Составьте проект такой нейронной сети. Составьте графическую схему нейронной сети.
- # В перспективе своих самостоятельных исследований составьте модель программы игры в "крестики – нолики", первоначально ограничившись попыткой сведения игры "в ничью". Начните разработку модели с анализа возможных ходов противника и с выбора предпочтительного ответа. Для этого заведите три строки, каждая из которых содержит три позиции. В текущем состоянии игры позиция может содержать "крестик" (противника), "нолик" (Ваш) или быть свободной. Несомненно, "традиционный" программный, последовательный анализ каждой позиции всех строк трудоемок и долог. Ассоциативный принцип "работы" нейронной сети позволяет приблизить его к ассоциативному мышлению игрока и сделать игровую нейрокомпьютерную приставку к персональному компьютеру. Составьте проект такой нейронной сети. Составьте матрицу следования, описывающую нейронную сеть.
- # В перспективе своих самостоятельных исследований составьте модель программы игры в "крестики – нолики", первоначально ограничившись попыткой сведения игры "в ничью". Начните разработку модели с анализа возможных ходов противника и с выбора предпочтительного ответа. Для этого заведите три строки, каждая из которых содержит три позиции. В текущем состоянии игры позиция может содержать "крестик" (противника), "нолик" (Ваш) или быть свободной. Несомненно, "традиционный" программный, последовательный анализ каждой позиции всех строк трудоемок и долог. Ассоциативный принцип "работы" нейронной сети позволяет приблизить его к ассоциативному мышлению игрока и сделать игровую нейрокомпьютерную приставку к персональному компьютеру. Составьте проект такой нейронной сети. Определите, является ли создаваемая нейронная сеть совершенной? Какую функцию активации Вы хотите использовать?
-
#
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
![math]()
– ![math]()
загрузки буферов определите направление передачи пакетов в первом и втором тактах работы системы. ![math]()
.
-
#
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
![math]()
– ![math]()
загрузки буферов определите направление передачи пакетов в первом и втором тактах работы системы. ![math]()
.
-
#
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
![math]()
– ![math]()
загрузки буферов определите направление передачи пакетов в первом и втором тактах работы системы. ![math]()
.
, 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 = Иван.
если эта сумма превышает порог h = 0,5, и V равно нулю в противном случае.
Найдите оптимальную стратегию лечения для измеренных значений факторов.
Значение фактора 1 
, значение фактора 2 
, аналогично 
если эта сумма превышает порог h = 0,5, и V равно нулю в противном случае.
Найдите оптимальную стратегию лечения для измеренных значений факторов.
Значение фактора 1 
, значение фактора 2 
, аналогично 
, значение фактора 2 
, влияют на выбор стратегии лечения. Это определило применение функции активации для логической нейронной сети, реализующей систему принятия решений: 
, в случае преодоления порога h = 0,5.
[Большая Картинка]
По логической нейронной сети с взвешенными связями, приведенной на рисунке, и по приблизительным, предполагаемым, нечетким значениям основных факторов рассчитайте указание на оптимальную стратегию лечения. 
= "Прогулка на велосипеде";
= "Шахматы";
= "Верховая езда";
= "Байдарка";
= "Дискотека";
= "Пешая прогулка".
= "Прогулка на велосипеде";
= "Шахматы";
= "Верховая езда";
= "Байдарка";
= "Дискотека";
= "Пешая прогулка".
= "Прогулка на велосипеде";
,0 - в противном случае. (Значение h позвольте выбрать бабушке самой так, чтобы не морочить себе голову анализом ненулевых значений возбуждения.)
,0 - в противном случае. Рекомендуется принять h = m-1, где m – количество активных входов нейрона (в данном случае m = 3). 
,0 - в противном случае (m – число активных входов нейрона, в данном случае m = 3). Рекомендуется принять h = 0,5. 
= "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:
,
,
,
,
.
,
,
.
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 А. 
и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон.
После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: 
.
. 
. 
. Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.
. Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя. 
. Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя. 
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>.
, 
"), то поездка в Дюбай мне обеспечена. В противном случае более чем египетское Красное море мне не светит." 
"), то я отправлюсь в Таиланд. В противном случае придется довольствоваться турецкой Анталией." 
= "Таиланд";
= "Анталия".
= "Лазурный Берег";
= "о. Родос".
= "Дубай";
= "Красное море". 
= "Анталия". 
= "о. Родос". 
= <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верхом >;
= <выбор: велосипед, верховая езда, пляж, байдарка >;
= <сон >;
= <выбор: сон, дискотека >;
= <выбор: верховая езда, коньки, лыжи, санки >;
= < санки >;
= <выбор: сон, дискотека >;
= < шахматы >;
= <верховая езда >;
Матрица следования: [Большая Картинка]
|V_j|=\begin{cases}
V, \text{ при $V \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=0,5.
Произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений аргументов (эталонные ситуации).
Система логических выражений:
f_{Вых i}=\begin{cases}
f_i, \text{если $f_i \ge $h,}\\
0, \text{в противном случае};
\end{cases}
h=1.
[Большая Картинка]
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 приближенное значение компонент вектора Y для измеренных компонент вектора Х, считая, что 
слабо зависит от 
, а 
слабо зависит от 
. 
. 
. 
. 
Х = {4,6; 2,4}. 
измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор 
необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: 
. Диапазон [0, 3] изменения переменных 
и 
разбит на три интервала 
= [0, 1), 
= [1, 2), 
= [2, 3). По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений.
, если 
, 0-в противном случае; 
,
Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
Достоверность предположения о принадлежности значений 
if\ V > h\ then\ if\ V < 1\ then\ V\ else\ 1\ else\ 0, h = 0,1.
Положите 
.
.
Положите 
. 
.
Положите 
. 
. Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчет возбуждения нейронов.
Положите 
. Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчет возбуждения нейронов.
Положите 
. 
. 
и положив 
, рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов, "отвечающих" за версии о происхождении человека, и определите устойчивость выводов нейронной сети по отношению к исходным предположениям. 
.
и положив 
. 
и положив 
) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации. 
– собственный капитал;
– вклады населения;
– объем вложений в культурные программы ЮНЕСКО;
– объем прибыли.
Тогда каждому банку В соответствует вектор его показателей B(
), лежащий в основе его рейтинга. Рейтинг банка может быть: 
, в которой 
, 
. Общий центр О этих двух систем координат является центром экрана. Тогда области одинакового рейтинга ограничены сферическими окружностями.
Для согласования с размером экрана необходимо произвести преобразование координаты y*: 
, где 
– отношение сторон экрана. Это приведет к "сплющиванию" изображения областей рейтинга согласно требованиям эстетики и удобств восприятия.
Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам, списка в соответствии с их рейтингом. Запомните сферические координаты каждой точки-банка.
Точки-банки в декартовой системе координат:
.
.
, где 
.
Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране. Банки-эталоны и их рейтинг:
.
.
о показателях банка с помощью логической нейронной сети, построенной по соответствующему варианту задачи 3, найдите с помощью операции усреднения точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?
Нейронная сеть имеет вид: [Большая Картинка]
[Большая Картинка]
[Большая Картинка]
Координаты пункта назначения (50, -150).
– 
загрузки буферов определите направление передачи пакетов в первом и втором тактах работы системы. 
.
. 
.