База ответов ИНТУИТ

Введение в нейронные сети

<<- Назад к вопросам

Совокупность высказываний x_1, x_2, x_3 отображает исчерпывающее множество событий. Составьте дизъюнктивную нормальную форму по заданным таблично предполагаемым значениям функции f от различных ситуаций. Значение функции в различных ситуациях

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
f(x_1, x_2, x_3)= x_1 \dot \lor x_2 \dot \lor x_3(Верный ответ)
f(x_1, x_2, x_3)= x_1 \dot \lor x_2 \land x_3
f(x_1, x_2, x_3)= x_1 \dot \lor x_3
Похожие вопросы
Совокупность высказываний x_1, x_2, x_3 отображает исчерпывающее множество событий. Составьте дизъюнктивную нормальную форму по заданным таблично предполагаемым значениям функции f от различных ситуаций. Значение функции в различных ситуациях
Для данной "электронной" схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая, что исходные данные представляют собой достоверность высказываний о событиях. N_1 и N_2 – 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 N_2 – 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 N_2 – 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 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)=0,7

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)=0,8

Пусть в системе автоматического управления технологическим процессом по измеренным значениям вектора двух характеристик X = {x_1, x_2} вырабатывается вектор управляющего воздействия Y = {y_1, y_2}. Реализован принцип ситуационного управления, основанный на табличном представлении. Таблица имеет вид: Табличное представление Рассчитайте приближенное значение компонент вектора Y для измеренных компонент вектора Х, считая, что y_1 слабо зависит от х_2, а y_2 слабо зависит от х_1. X = {4,2; 4,8}.
Пусть в системе автоматического управления технологическим процессом по измеренным значениям вектора двух характеристик X = {x_1, x_2} вырабатывается вектор управляющего воздействия Y = {y_1, y_2}. Реализован принцип ситуационного управления, основанный на табличном представлении. Таблица имеет вид: Табличное представление Рассчитайте приближенное значение компонент вектора Y для измеренных компонент вектора Х, считая, что y_1 слабо зависит от х_2, а y_2 слабо зависит от х_1. X = {2,1; 3,7}.
Пусть в системе автоматического управления технологическим процессом по измеренным значениям вектора двух характеристик X = {x_1, x_2} вырабатывается вектор управляющего воздействия Y = {y_1, y_2}. Реализован принцип ситуационного управления, основанный на табличном представлении. Таблица имеет вид: Табличное представление Рассчитайте приближенное значение компонент вектора Y для измеренных компонент вектора Х, считая, что y_1 слабо зависит от х_2, а y_2 слабо зависит от х_1. X = {4,6; 2,4}.