Введение в нейронные сети

<<- Назад к вопросам

В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности 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 . Модифицируйте заданную нейронную сеть с учетом новых данных. Исходная нейронная сеть имеет вид:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

(Верный ответ)

Похожие вопросы

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:

В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности x_1

. Модифицируйте заданную нейронную сеть с учетом новых данных. Исходная нейронная сеть имеет вид:

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

исследуемым интервалам равна:

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

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

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

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

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

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

Нейронная сеть имеет вид:

Достоверность предположения о принадлежности значений x_1

исследуемым интервалам равна:

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

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

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

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

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

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

Нейронная сеть имеет вид:

Достоверность предположения о принадлежности значений x_1

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

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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка:

$\delta_{Z11} = [0, 25),$

$\delta_{Z12} = [25, 50],$

$\delta_{Z21} = [0, 10),$

$\delta_{Z22} = [10, 25],$

$\delta_{Z31} = [0, 5),$

$\delta_{Z32} = [5, 10],$

$\delta_{Z41} = [0, 2),$

$\delta_{Z42} = [2, 5].$

Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране. Банки-эталоны и их рейтинг:

$В_1( \textdollar 42 млрд.; \textdollar 22 млрд.; \textdollar 10 млрд.; \textdollar 5 млрд.) \to R_1$

$В_2( \textdollar 25 млрд.; \textdollar 13 млрд.; \textdollar 5 млрд.; \textdollar 2 млрд.) \to R_1$

$В_3( \textdollar 21 млрд.; \textdollar 15 млрд.; \textdollar 2 млрд.; \textdollar 3 млрд.) \to R_2$

$В_4( \textdollar 12 млрд.; \textdollar 12 млрд.; \textdollar 6 млрд.; \textdollar 1 млрд.) \to R_2$

$В_5( \textdollar 20 млрд.; \textdollar 2 млрд.; \textdollar 0,5 млрд.; \textdollar 0 млрд.) \to R_3$

$В_6( \textdollar 1 млрд.; \textdollar 0,5 млрд.; \textdollar 1 млрд.; \textdollar 0,1 млрд.) \to R_3$

Точки – банки в сферической системе координат: В_1(4, 180^0), В_2(4, 0^0), B_3(8, 45^0), B_4(8, 270^0), B_5(12, 210^0), B_6(11, 60^0) .

Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка:

$\delta_{Z11} = [0, 25),$

$\delta_{Z12} = [25, 50],$

$\delta_{Z21} = [0, 10),$

$\delta_{Z22} = [10, 25],$

$\delta_{Z31} = [0, 5),$

$\delta_{Z32} = [5, 10],$

$\delta_{Z41} = [0, 2),$

$\delta_{Z42} = [2, 5].$

$В_1( \textdollar 45 млрд.; \textdollar 25 млрд.; \textdollar 10 млрд.; \textdollar 5 млрд.) \to R_1$

$В_2( \textdollar 25 млрд.; \textdollar 12 млрд.; \textdollar 5 млрд.; \textdollar 2 млрд.) \to R_1$

$В_3( \textdollar 20 млрд.; \textdollar 15 млрд.; \textdollar 2 млрд.; \textdollar 3 млрд.) \to R_2$

$В_4( \textdollar 10 млрд.; \textdollar 12 млрд.; \textdollar 6 млрд.; \textdollar 1 млрд.) \to R_2$

$В_5( \textdollar 20 млрд.; \textdollar 1 млрд.; \textdollar 0 млрд.; \textdollar 0 млрд.) \to R_3$

$В_6( \textdollar 1 млрд.; \textdollar 0,5 млрд.; \textdollar 0 млрд.; \textdollar 0,1 млрд.) \to R_3$

Точки – банки в сферической системе координат: В_1(3, 190^0), В_2(3, 300^0), B_3(7, 45^0), B_4(8, 250^0), B_5(12, 210^0), B_6(11, 80^0)