База ответов ИНТУИТ

Введение в нейронные сети

<<- Назад к вопросам

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.

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

(x_1 \lor x_3) \land x_7 \to R_1 = <выбор: верховая езда, коньки, лыжи, санки >;

(x_2 \lor x_3) \land x_7 \to R_2 = < санки >;

x_3 \land x_7 \to R_3 = <выбор: сон, дискотека >;

(x_1 \lor x_3) \land x_7 \to R_1 = <выбор: верховая езда, коньки, лыжи, санки >;

(x_2 \land x_7) \lor x_3  \to R_2 = < санки >;

x_3 \land x_7 \to R_3 = <выбор: сон, дискотека >;

(x_1 \lor x_3) \land x_7 \to R_1 = <выбор: верховая езда, коньки, лыжи, санки >;

x_2 \land lor x_7 \to R_2 = < санки >;

x_3 \land x_7 \to R_3 = <выбор: сон, дискотека >;

(Верный ответ)
Похожие вопросы
Составьте систему принятия решений для весенне-летнего периода отдыха бабушки.
Составьте систему принятия решений для игры в шахматы и верховой езды.

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 >;

  • 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 >;

  • 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 N_1 (Лекция 1) входные сигналы принимаются элементом N_1 с весом, равным обратной величине количества входов этого элемента. Следовательно, эти веса являются весами соответствующих связей в нейронной сети. Выберите передаточную функцию: f=\sum\inline_{j}f_j (f_j – значение входного сигнала), если эта сумма превышает порог h. Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям. 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 N_1 (Лекция 1) входные сигналы принимаются элементом N_1 с весом, равным обратной величине количества входов этого элемента. Следовательно, эти веса являются весами соответствующих связей в нейронной сети. Выберите передаточную функцию: f=\sum\inline_{j}f_j (f_j – значение входного сигнала), если эта сумма превышает порог h. Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям. 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 N_1 (Лекция 1) входные сигналы принимаются элементом N_1 с весом, равным обратной величине количества входов этого элемента. Следовательно, эти веса являются весами соответствующих связей в нейронной сети. Выберите передаточную функцию: f=\sum\inline_{j}f_j (f_j – значение входного сигнала), если эта сумма превышает порог h. Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям. 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.

    Используя прием "размножения решений" и заменив конъюнкторы и дизъюнкторы передаточными функциями, обрабатывающими достоверность событий, сформируйте однослойные системы принятия решений по "электронным" схемам.

    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.

    Используя прием "размножения решений" и заменив конъюнкторы и дизъюнкторы передаточными функциями, обрабатывающими достоверность событий, сформируйте однослойные системы принятия решений по "электронным" схемам.