Для построения системы принятия решений (СПР) предлагается нейронная сеть заданной структуры. В предположении, что для СПР достаточна однослойная нейронная сеть, составьте обобщенные эталоны для ее обучения (трассировки) по логическому описанию СПР.

(x1 ∧ x2) ∨ (x1 ∧ x3) →​ R1,(x2 ∧ x3) ∨x4 →​ R2,(x1 ∧ x3) ∧ x4 →​ R3

Для построения системы принятия решений (СПР) предлагается нейронная сеть заданной структуры. В предположении, что для СПР достаточна однослойная нейронная сеть, составьте обобщенные эталоны для ее обучения (трассировки) по логическому описанию СПР.

(x1 ∨x2) ∧ (x1 ∨x3) →​ R1,(x2 ∨x4) ∧ (x3 ∨x4) →​ R2,(x1 ∨x3) ∨ x4 →​ R3

Для построения системы принятия решений (СПР) предлагается нейронная сеть заданной структуры. В предположении, что для СПР достаточна однослойная нейронная сеть, составьте обобщенные эталоны для ее обучения (трассировки) по логическому описанию СПР.

(x1 ∧ x2) ∨ (x1 ∨x3) →​ R1,(x2 ∧ x4) ∨ (x3 ∧ x4) →​ R2,(x1 ∨ x3) ∧ x4 →​ R3

Для обучения (трассировки) предложена нейронная сеть, заданная матрицей следования с первоначально нулевыми весами. С помощью процедуры введения транзитивных связей проверьте корректность задания структуры нейросети по наличию статических цепочек, обеспечивающих пути достижения всех нейронов выходного слоя от каждого нейрона-рецептора. Введите дополнительные связи, если это необходимо.

Матрица следования имеет вид:

Для обучения (трассировки) предложена нейронная сеть, заданная матрицей следования с первоначально нулевыми весами. С помощью процедуры введения транзитивных связей проверьте корректность задания структуры нейросети по наличию статических цепочек, обеспечивающих пути достижения всех нейронов выходного слоя от каждого нейрона-рецептора. Введите дополнительные связи, если это необходимо.

Матрица следования имеет вид:

Для обучения (трассировки) предложена нейронная сеть, заданная матрицей следования с первоначально нулевыми весами. С помощью процедуры введения транзитивных связей проверьте корректность задания структуры нейросети по наличию статических цепочек, обеспечивающих пути достижения всех нейронов выходного слоя от каждого нейрона-рецептора. Введите дополнительные связи, если это необходимо.

Матрица следования имеет вид:

Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность X = {x₁, x₂} измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор Y(y₁, y₂) необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: Y₁= {5; 8}, Y₂= {3; 4}, Y₃= {6; 5}, Y₄= {1; 5} Диапазон [0, 3] изменения переменных x₁ и x₂ разбит на три интервала δ₁= [0, 1), δ₂= [1, 2), δ₃= [2, 3) По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений.

(x1∈δ1) ∧ (x2∈δ1) →​ Y2(x1∈δ1) ∧ (x2∈δ2) →​ Y3(x1∈δ1) ∧ (x2∈δ3) →​ Y4(x1∈δ2) ∧ (x2∈δ1) →​ Y1(x1∈δ2) ∧ (x2∈δ2) →​ Y2(x1∈δ2) ∧ (x2∈δ3) →​ Y3(x1∈δ3) ∧ (x2∈δ1) →​ Y4(x1∈δ3) ∧ (x2∈δ2) →​ Y1(x1∈δ3) ∧ (x2∈δ3) →​ Y2

Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность X = {x₁, x₂} измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор Y(y₁, y₂) необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: Y₁= {5; 8}, Y₂= {3; 4}, Y₃= {6; 5}, Y₄= {1; 5} Диапазон [0, 3] изменения переменных x₁ и x₂ разбит на три интервала δ₁= [0, 1), δ₂= [1, 2), δ₃= [2, 3) По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений.

(x1∈δ1) ∧ (x2∈δ1) →​ Y1(x1∈δ1) ∧ (x2∈δ2) →​ Y2(x1∈δ1) ∧ (x2∈δ3) →​ Y3(x1∈δ2) ∧ (x2∈δ1) →​ Y4(x1∈δ2) ∧ (x2∈δ2) →​ Y1(x1∈δ2) ∧ (x2∈δ3) →​ Y2(x1∈δ3) ∧ (x2∈δ1) →​ Y3(x1∈δ3) ∧ (x2∈δ2) →​ Y4(x1∈δ3) ∧ (x2∈δ3) →​ Y1

Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность X = {x₁, x₂} измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор Y(y₁, y₂) необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: Y₁= {5; 8}, Y₂= {3; 4}, Y₃= {6; 5}, Y₄= {1; 5} Диапазон [0, 3] изменения переменных x₁ и x₂ разбит на три интервала δ₁= [0, 1), δ₂= [1, 2), δ₃= [2, 3) По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип "размножения" решений.

(x1∈δ1) ∧ (x2∈δ1) →​ Y3(x1∈δ1) ∧ (x2∈δ2) →​ Y4(x1∈δ1) ∧ (x2∈δ3) →​ Y1(x1∈δ2) ∧ (x2∈δ1) →​ Y2(x1∈δ2) ∧ (x2∈δ2) →​ Y3(x1∈δ2) ∧ (x2∈δ3) →​ Y4(x1∈δ3) ∧ (x2∈δ1) →​ Y1(x1∈δ3) ∧ (x2∈δ2) →​ Y2(x1∈δ3) ∧ (x2∈δ3) →​ Y3

Почему так важно соблюдать принцип "размножения" решений?

Нейронная сеть имеет вид:

Почему так важно соблюдать принцип "размножения" решений?

Нейронная сеть имеет вид: