Составьте систему принятия решений для игры в шахматы и верховой...

Составьте систему принятия решений для зимнего периода отдыха бабушки, если она после завтрака и ужина занимается верховой ездой, а после обеда катается с горки на санках.

Составьте систему принятия решений для весенне-летнего периода отдыха бабушки.

Для логического описания системы принятия решений составьте "электронную" схему такой системы.

$(x_1 \land (x_4 \lor x_6) \to R_1$ = < шахматы >;

$x_1 \land ((x_4 \land x_10) \lor x_5) \to R_2$ = <верховая езда >;

В перспективе своих самостоятельных исследований составьте модель программы игры в "крестики – нолики", первоначально ограничившись попыткой сведения игры "в ничью". Начните разработку модели с анализа возможных ходов противника и с выбора предпочтительного ответа. Для этого заведите три строки, каждая из которых содержит три позиции. В текущем состоянии игры позиция может содержать "крестик" (противника), "нолик" (Ваш) или быть свободной. Несомненно, "традиционный" программный, последовательный анализ каждой позиции всех строк трудоемок и долог. Ассоциативный принцип "работы" нейронной сети позволяет приблизить его к ассоциативному мышлению игрока и сделать игровую нейрокомпьютерную приставку к персональному компьютеру.Составьте проект такой нейронной сети. Составьте графическую схему нейронной сети.

В перспективе своих самостоятельных исследований составьте модель программы игры в "крестики – нолики", первоначально ограничившись попыткой сведения игры "в ничью". Начните разработку модели с анализа возможных ходов противника и с выбора предпочтительного ответа. Для этого заведите три строки, каждая из которых содержит три позиции. В текущем состоянии игры позиция может содержать "крестик" (противника), "нолик" (Ваш) или быть свободной. Несомненно, "традиционный" программный, последовательный анализ каждой позиции всех строк трудоемок и долог. Ассоциативный принцип "работы" нейронной сети позволяет приблизить его к ассоциативному мышлению игрока и сделать игровую нейрокомпьютерную приставку к персональному компьютеру.Составьте проект такой нейронной сети. Составьте матрицу следования, описывающую нейронную сеть.

В результате обследования больного врач ставит диагноз и выбирает стратегию (курс) лечения. Пытаясь формализовать и частично автоматизировать свои действия – для эффективного и безошибочного использования опыта и знаний, - он пытается построить для себя и, возможно, для коллег информационно-справочную БЗ, систему принятия решений. Он понимает, что автоматизация возможна только на основе механизмов логической нейронной сети, наблюдаемых им при выполнении сложных мыслительных действий.

Предполагается, что на основе серии анализов измеряются значения ряда факторов. По совокупному рассмотрению этих значений принимается решение о той или иной стратегии или о курсе лечения. Система принятия решений должна быть полной, к сожалению, в пределах существующего опыта и уровня знаний, и непротиворечивой.Постройте логическую нейронную сеть, реализующую систему принятия решений по ее логическому описанию.

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 38,2] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (140 – 160] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [60 – 80) > ТО

< следует поставить диагноз 1 и назначить стратегию лечения 1 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 - 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

И < значение фактора 3 принадлежит диапазону [60 – 100) >

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [40 – 60) > ТО

< следует поставить диагноз 2 и назначить стратегию лечения 2 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 - 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону [40 – 42] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону [100 – 140] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [30 – 40) > ТО

< следует поставить диагноз 3 и назначить стратегию лечения 3 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (160 – 200] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [80 – 120] > ТО

< следует поставить диагноз 4 и назначить стратегию лечения 4 >;

В результате обследования больного врач ставит диагноз и выбирает стратегию (курс) лечения. Пытаясь формализовать и частично автоматизировать свои действия – для эффективного и безошибочного использования опыта и знаний, - он пытается построить для себя и, возможно, для коллег информационно-справочную БЗ, систему принятия решений. Он понимает, что автоматизация возможна только на основе механизмов логической нейронной сети, наблюдаемых им при выполнении сложных мыслительных действий.

Предполагается, что на основе серии анализов измеряются значения ряда факторов. По совокупному рассмотрению этих значений принимается решение о той или иной стратегии или о курсе лечения. Система принятия решений должна быть полной, к сожалению, в пределах существующего опыта и уровня знаний, и непротиворечивой.Постройте логическую нейронную сеть, реализующую систему принятия решений по ее логическому описанию.

ЕСЛИ <значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 38,2] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (140 – 160] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [60 – 80) > ТО

< следует поставить диагноз 1 и назначить стратегию лечения 1 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 - 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону [100 – 140] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [40 – 60) > ТО

< следует поставить диагноз 2 и назначить стратегию лечения 2 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 - 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону [40 – 42] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону [60 – 100) > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [30 – 40) > ТО

< следует поставить диагноз 3 и назначить стратегию лечения 3 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (160 – 200] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [80 – 120] > ТО

< следует поставить диагноз 4 и назначить стратегию лечения 4 >;

В результате обследования больного врач ставит диагноз и выбирает стратегию (курс) лечения. Пытаясь формализовать и частично автоматизировать свои действия – для эффективного и безошибочного использования опыта и знаний, - он пытается построить для себя и, возможно, для коллег информационно-справочную БЗ, систему принятия решений. Он понимает, что автоматизация возможна только на основе механизмов логической нейронной сети, наблюдаемых им при выполнении сложных мыслительных действий.

Предполагается, что на основе серии анализов измеряются значения ряда факторов. По совокупному рассмотрению этих значений принимается решение о той или иной стратегии или о курсе лечения. Система принятия решений должна быть полной, к сожалению, в пределах существующего опыта и уровня знаний, и непротиворечивой.Постройте логическую нейронную сеть, реализующую систему принятия решений по ее логическому описанию.

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 - 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 38,2] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (140 – 160] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [60 – 80) > ТО

< следует поставить диагноз 1 и назначить стратегию лечения 1 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону [100 – 140] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [40 – 60) > ТО

< следует поставить диагноз 2 и назначить стратегию лечения 2 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 - 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону [40 – 42] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону [60 – 100) > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [80 – 120] > ТО

< следует поставить диагноз 3 и назначить стратегию лечения 3 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (160 – 200] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [30 – 40) > ТО

< следует поставить диагноз 4 и назначить стратегию лечения 4 >;

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

. 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

. Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям. Схема системы принятия решений

Введение в нейронные сети

Составьте систему принятия решений для игры в шахматы и верховой езды.