Для данной "электронной" схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая,...

Для данной "электронной" схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая, что исходные данные представляют собой достоверность высказываний о событиях. N_1

и

– передаточные функции, приближенно заменяющие операции $\land$ и $\lor$ (прототипы нейронов).

Для данной "электронной" схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая, что исходные данные представляют собой достоверность высказываний о событиях. N_1

и

– передаточные функции, приближенно заменяющие операции $\land$ и $\lor$ (прототипы нейронов).

Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечетко заданным характеристикам. Передаточная функция имеет вид:

$V:= \sum \limits_{j} V_j, V_i:=V$ , если V > h , 0-в противном случае; h=0,5 ,

Нейронная сеть имеет вид:

Достоверность предположения о принадлежности значений x_1

и

исследуемым интервалам равна:

$P(x_1 \in \delta_2)=0,2$

$P(x_1 \in \delta_3)=0,8$

$P(x_2 \in \delta_1)=0,2$

$P(x_2 \in \delta_2)=0,6$

$P(x_2 \in \delta_3)=0,2$

Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечетко заданным характеристикам. Передаточная функция имеет вид:

$V:= \sum \limits_{j} V_j, V_i:=V$ , если V > h , 0-в противном случае; h=0,5 ,

Нейронная сеть имеет вид:

Достоверность предположения о принадлежности значений x_1

и

исследуемым интервалам равна:

$P(x_1 \in \delta_2)=0,2$

$P(x_1 \in \delta_3)=0,8$

$P(x_2 \in \delta_1)=0,2$

$P(x_2 \in \delta_2)=0,7$

$P(x_2 \in \delta_3)=0,1$

Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечетко заданным характеристикам. Передаточная функция имеет вид:

$V:= \sum \limits_{j} V_j, V_i:=V$ , если V > h , 0-в противном случае; h=0,5 ,

Нейронная сеть имеет вид:

Достоверность предположения о принадлежности значений x_1

и

исследуемым интервалам равна:

$P(x_1 \in \delta_2)=0,2$

$P(x_1 \in \delta_3)=0,8$

$P(x_2 \in \delta_1)=0,2$

$P(x_2 \in \delta_2)=0,8$

Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность $X = {x_1, x_2}$ измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор Y(y_1, y_2)

необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: $Y_1 = {5; 8}, Y_2 = {3; 4}, Y_3 = {6; 5}, Y_4 = {1; 5}$ . Диапазон [0, 3] изменения переменных x_1

и

разбит на три интервала $\delta_1$ = [0, 1), $\delta_2$ = [1, 2), $\delta_3$ = [2, 3). По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений.

$(x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_3$

$(x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_4$

$(x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_1$

$(x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_2$

$(x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_3$

$(x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_4$

$(x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_1$

$(x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_2$

$(x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_3$

Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность $X = {x_1, x_2}$ измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор Y(y_1, y_2)

необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: $Y_1 = {5; 8}, Y_2 = {3; 4}, Y_3 = {6; 5}, Y_4 = {1; 5}$ . Диапазон [0, 3] изменения переменных x_1

и

разбит на три интервала $\delta_1$ = [0, 1), $\delta_2$ = [1, 2), $\delta_3$ = [2, 3). По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений.

$(x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_1$

$(x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_2$

$(x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_3$

$(x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_4$

$(x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_1$

$(x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_2$

$(x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_3$

$(x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_4$

$(x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_1$

Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность $X = {x_1, x_2}$ измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор Y(y_1, y_2)

необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: $Y_1 = {5; 8}, Y_2 = {3; 4}, Y_3 = {6; 5}, Y_4 = {1; 5}$ . Диапазон [0, 3] изменения переменных x_1

и

разбит на три интервала $\delta_1$ = [0, 1), $\delta_2$ = [1, 2), $\delta_3$ = [2, 3). По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений.

$(x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_2$

$(x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_3$

$(x_1 \in \delta_1) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_4$

$(x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_1$

$(x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_2$

$(x_1 \in \delta_2) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_3$

$(x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_1) \to Y_4$

$(x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_2) \to Y_1$

$(x_1 \in \delta_3) \land (x_2 \in \delta_3) \to Y_2$

Для приведенной на рисунке системы связей, для функции активации: $V= \sum \limits_{j} \omega_j V_j; V_i :=$ $if\ V > h\ then\ if\ V < 1\ then\ V\ else\ 1\ else\ 0$ , и для h = 0,3

(для всех нейронов) рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов 1 – 3 для заданных, предполагаемых значений.

Для приведенной на рисунке системы связей, для функции активации: $V= \sum \limits_{j} \omega_j V_j; V_i :=$ $if\ V > h\ then\ if\ V < 1\ then\ V\ else\ 1\ else\ 0$ , и для h = 0,3

(для всех нейронов) рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов 1 – 3 для заданных, предполагаемых значений.

Введение в нейронные сети