База ответов ИНТУИТ

Введение в нейронные сети

<<- Назад к вопросам

По таблице Табличное представление рассчитайте приближенное значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, "участвующими" в проводимой интерполяции по формуле

Y=Y_1+(Y_2-Y_1) \frac {R_{XX_1}}{R_{X_1X_2}}

Х = {2,1; 3,7}.

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
ближайшие точки в таблице: X_1 = {2; 3}, X_2 = {3; 4}. Им соответствуют точки-решения Y_1 = {0,2; 0,5} и Y_2 = {0,3; 0,6}.  R_{XX_1} = 0,7,  R_{X_1X_2}= 1,4, y_1 = 0,25, y_2 = 0,55(Верный ответ)
ближайшие точки в таблице: X_1 = {2; 3}, X_2 = {3; 4}. Им соответствуют точки-решения Y_1 = {0,2; 0,5} и Y_2 = {0,3; 0,6}.  R_{XX_1} = 0,75,  R_{X_1X_2}= 1,4, y_1 = 0,26, y_2 = 0,56
ближайшие точки в таблице: X_1 = {2; 3}, X_2 = {3; 4}. Им соответствуют точки-решения Y_1 = {0,2; 0,5} и Y_2 = {0,3; 0,6}.  R_{XX_1} = 0,7,  R_{X_1X_2}= 1,4, y_1 = 0,26, y_2 = 0,55
Похожие вопросы
По таблице Табличное представление рассчитайте приближенное значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, "участвующими" в проводимой интерполяции по формуле

Y=Y_1+(Y_2-Y_1) \frac {R_{XX_1}}{R_{X_1X_2}}

Х = {4,2; 4,8}.
По таблице Табличное представление рассчитайте приближенное значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, "участвующими" в проводимой интерполяции по формуле

Y=Y_1+(Y_2-Y_1) \frac {R_{XX_1}}{R_{X_1X_2}}

Х = {4,6; 2,4}.
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}.
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}.
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

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

Логическая нейронная сеть, отображающая информационно-справочную систему, изображена на рисунке. Функция активации находится, как  V=\frac {1}{4}\sum \limits_j{V_j} 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 f_1 = 1, значение фактора 2 f_2 = 37,6, аналогично f_3 = 170, f_4 = 45.
Логическая нейронная сеть, отображающая информационно-справочную систему, изображена на рисунке. Функция активации находится, как V=\frac {1}{4} \sum \limits_j{V_j} 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 f_1 = 7, значение фактора 2 f_2 = 39, аналогично f_3 = 130, f_4 = 60.