База ответов ИНТУИТ

Введение в нейронные сети

<<- Назад к вопросам

По точно известным ситуациям, на основе 5 - 6 достоверных, т.е. "единичных", наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: "электронной" схемы, схемы на нечеткой логике, "многослойной" и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 - 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции N_1 (Лекция 1) входные сигналы принимаются элементом N_1 с весом, равным обратной величине количества входов этого элемента. Следовательно, эти веса являются весами соответствующих связей в нейронной сети. Выберите передаточную функцию: f=\sum\inline_{j}f_j (f_j – значение входного сигнала), если эта сумма превышает порог h. Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям. Схема системы принятия решений

(Отметьте один правильный вариант ответа.)
Варианты ответа
Значения весов синапсических связей: \omega_1=0,33, \omega_2=\omega_3=0,25, \omega_4=...=\omega_{11}=0,33
Значения весов синапсических связей: \omega_1=0,2, \omega_2=...=\omega_{9}=0,33
Значения весов синапсических связей: \omega_1=\omega_2=0,25, \omega_3=...=\omega_{10}=0,33(Верный ответ)
Похожие вопросы

По точно известным ситуациям, на основе 5 - 6 достоверных, т.е. "единичных", наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: "электронной" схемы, схемы на нечеткой логике, "многослойной" и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 - 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции N_1 (Лекция 1) входные сигналы принимаются элементом N_1 с весом, равным обратной величине количества входов этого элемента. Следовательно, эти веса являются весами соответствующих связей в нейронной сети. Выберите передаточную функцию: f=\sum\inline_{j}f_j (f_j – значение входного сигнала), если эта сумма превышает порог h. Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям. Схема системы принятия решений

По точно известным ситуациям, на основе 5 - 6 достоверных, т.е. "единичных", наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: "электронной" схемы, схемы на нечеткой логике, "многослойной" и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 - 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции N_1 (Лекция 1) входные сигналы принимаются элементом N_1 с весом, равным обратной величине количества входов этого элемента. Следовательно, эти веса являются весами соответствующих связей в нейронной сети. Выберите передаточную функцию: f=\sum\inline_{j}f_j (f_j – значение входного сигнала), если эта сумма превышает порог h. Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям. Схема системы принятия решений

По точно известным ситуациям, на основе 5 - 6 достоверных, т.е. "единичных", наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: "электронной" схемы, схемы на нечеткой логике, "многослойной" и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 - 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Постройте "электронную" схему системы принятия решений. (А_1 \lor А_2) \land (С_1 \land С_2) \land "B_1 & B_3" \to R_1 = "Лазурный Берег";(А_1 \lor А_2) \land (С_1\lor С_2) \land (В_1 \lor В_3) \to R_2 = "о. Родос".

По точно известным ситуациям, на основе 5 - 6 достоверных, т.е. "единичных", наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: "электронной" схемы, схемы на нечеткой логике, "многослойной" и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 - 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Постройте "электронную" схему системы принятия решений. (A_1 \lor A_2) \land (C_1 \land C_2) \land "B_1 \land B_3" \to R_1 = "Дубай";(A_1 \lor A_2) \land (C_1 \lor С_2) \land (B_1 \lor B_3) \to R_2 = "Красное море".

По точно известным ситуациям, на основе 5 - 6 достоверных, т.е. "единичных", наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: "электронной" схемы, схемы на нечеткой логике, "многослойной" и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 - 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Выполните дистрибутивные преобразования логических выражений. А_1 \land С_1 \land "В_3\B_1" \to R_1 = "Таиланд";(А1 \land (С1 \lor С2) \land (В_1 \lor В_3)) \lor (А_2 \land (С_1 \lor С_2) \land (В_1 \lor В_3)) \to R_2 = "Анталия".

По точно известным ситуациям, на основе 5 - 6 достоверных, т.е. "единичных", наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: "электронной" схемы, схемы на нечеткой логике, "многослойной" и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 - 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Выполните дистрибутивные преобразования логических выражений. (А_1 \lor А_2) \land (С_1 \land С_2) \land "B_1 & B_3" \to R_1 = "Лазурный Берег";(А_1 \lor А_2) \land (С_1 \land (В_1 \lor В_3) \lor (С_2 \land (В_1 \lor В_3)) \to R_2 = "о. Родос".

По точно известным ситуациям, на основе 5 - 6 достоверных, т.е. "единичных", наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: "электронной" схемы, схемы на нечеткой логике, "многослойной" и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 - 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле M=\frac{\sum\limits_{i}M_iR_i}{\sum\limits_{i}{R_i}, M_i - сумма гонорара за выполнение i – го решения. Функциея активации имеет видV=\sum_{j}V_j; V_i:=V, если V_i \ge h, 0 – в противном случае, h = 0,5. А1 = А2 = 0,5, В1 = 0,3, В2 = 0,7, М1 = $200, M2 = $50, M3 = $60, M4 = $240. Нейронная сеть, составленная для V1 = 60 км/ч, V2 = 70 км/ч, имеет вид

По точно известным ситуациям, на основе 5 - 6 достоверных, т.е. "единичных", наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: "электронной" схемы, схемы на нечеткой логике, "многослойной" и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 - 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле M=\frac{\sum\limits_{i}M_iR_i}{\sum\limits_{i}{R_i}, M_i - сумма гонорара за выполнение i – го решения. Функциея активации имеет видV=\sum_{j}V_j; V_i:=V, если V_i \ge h, 0 – в противном случае, h = 0,5. А1 = 0,4, А2 = 0,6, В1 = В2 = 0,5, М1 = $210, M2 = $60, M3 = $70, M4 = $250. Нейронная сеть, составленная для V1 = 70 км/ч, V2 = 80 км/ч, имеет вид

По точно известным ситуациям, на основе 5 - 6 достоверных, т.е. "единичных", наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: "электронной" схемы, схемы на нечеткой логике, "многослойной" и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 - 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле M=\frac{\sum\limits_{i}M_iR_i}{\sum\limits_{i}{R_i}, M_i - сумма гонорара за выполнение i – го решения. Функциея активации имеет видV=\sum_{j}V_j; V_i:=V, если V_i \ge h, 0 – в противном случае, h = 0,5. А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,4, В2 = 0,6, М1 = $230, M2 = $70, M3 = $80, M4 = $260. Нейронная сеть, составленная для V1 = 60 км/ч, V2 = 90 км/ч, имеет вид

По точно известным ситуациям, на основе 5 - 6 достоверных, т.е. "единичных", наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: "электронной" схемы, схемы на нечеткой логике, "многослойной" и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 - 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие "исчерпывающее множество событий". Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным. Функциея активации имеет видV=\sum_{j}V_j; V_i:=V, если V_i \ge h, 0 – в противном случае, h = 0,5. А1 = 0,5, А2 = 0,5, В1 = 0,9, В2 = 0,9, М1 = $210, M2 = $60, M3 = $70, M4 = $250. Нейронная сеть, составленная для V1 = 70 км/ч, V2 = 80 км/ч, имеет вид