База ответов ИНТУИТ

Введение в нейронные сети

<<- Назад к вопросам

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 x_2 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

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
(Верный ответ)
Похожие вопросы
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 x_2 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 x_2 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

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 x_2 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 x_2 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 x_2 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

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:
  • (x_1 \lor x_3) \ land (x_4 \lor x_7) \to R_1 = "Прогулка на велосипеде";
  • (x_1 \ land x_6) \lor (x_2 \ land x_4) \to R_2 = "Шахматы";
  • (x_2 \ land x_5) \lor (x_1 \ land x_7) \to R_3 = "Верховая езда";
  • (x_1 \ land x_5) \lor (x_2 \ land x_6) \to R_4 = "Байдарка";
  • x_3 \ land (x_4 \lor x_6) \to R_5 = "Дискотека";
  • (x_2 \ land x_7) \lor (x_3 \ land (x_5 \ lor x_7)) \to R_6 = "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:
  • (x_1 \lor x_3) \ land x_4 \to R_1 = "Прогулка на велосипеде";
  • (x_1 \ land x_6) \lor (x_2 \ land x_4) \to R_2 = "Шахматы";
  • (x_2 \ land x_5) \lor (x_1 \ land x_7) \to R_3 = "Верховая езда";
  • (x_1 \ land x_5) \lor (x_2 \ land x_6) \to R_4 = "Байдарка";
  • x_3 \ land (x_4 \lor x_6) \to R_5 = "Дискотека";
  • (x_2 \ land x_7) \lor (x_3 \ land (x_5 \ lor x_7)) \to R_6 = "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:
  • x_1 \land x_4 \to R_1 = "Прогулка на велосипеде";
  • (x_1 \land x_6) \lor (x_2 \land x_4) \to R_2 = "Шахматы";
  • (x_2 \land x_5) \lor (x_1 \land x_7) \to R_3 = "Верховая езда";
  • (x_1 \land x_5) \lor (x_2 \land x_6) \to R_4 = "Байдарка";
  • x_3 \land (x_4 \lor x_6) \to R_5 = "Дискотека";
  • (x_2 \land x_7) \lor (x_3 \land (x_5 \lor x_7)) \to R_6 = "Пешая прогулка".
  • Для правильной совершенной нейронной сети, используемой в бабушкиной СПР
  • x_1 \land x_4 \to R_1 = "Прогулка на велосипеде";
  • (x_1 \land x_6) \lor (x_2 \land x_4) \to R_2 = "Шахматы";
  • (x_2 \land x_5) \lor (x_1 \land x_7) \to R_3 = "Верховая езда";
  • (x_1 \land x_5) \lor (x_2 \land x_6) \to R_4 = "Байдарка";
  • x_3 \land (x_4 \lor x_6) \to R_5 = "Дискотека";
  • (x_2 \land x_7) \lor (x_3 \land (x_5 \lor x_7)) \to R_6 = "Пешая прогулка".
  • исследуйте и обсудите возможность применения данной функции активации на основе анализа эталонных ситуаций. Функция активации имеет вид: V:=\sum \limits_j{V_j-h}, V_i:=V, если V \ge h,0 - в противном случае. Рекомендуется принять h = m-1, где m – количество активных входов нейрона (в данном случае m = 3).
    В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности x_1 всему диапазону \delta_1 не удовлетворяет требованиям к точности результатов. А именно, если предполагается условие x_1 \in [0; 0,5), нейросеть выдает удовлетворительный ответ. Однако условие (x_1 \in [0,5; 1))  \land(x_2 \in [1, 2)) требует нового правильного решения Y_5. Модифицируйте заданную нейронную сеть с учетом новых данных. Исходная нейронная сеть имеет вид: