В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности x₁ всему диапазону δ₁ не удовлетворяет требованиям к точности результатов. А именно, если предполагается условие x₁∈[0; 0,5), нейросеть выдает удовлетворительный ответ. Однако условие (x₁∈[0,5; 1))∧ (x₂∈[1, 2)) требует нового правильного решения Y₅ Модифицируйте заданную нейронную сеть с учетом новых данных.

Исходная нейронная сеть имеет вид:

В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности x₁ всему диапазону δ₁ не удовлетворяет требованиям к точности результатов. А именно, если предполагается условие x₁∈[0; 0,5), нейросеть выдает удовлетворительный ответ. Однако условие (x₁∈[0,5; 1))∧ (x₂∈[1, 2)) требует нового правильного решения Y₅ Модифицируйте заданную нейронную сеть с учетом новых данных.

Исходная нейронная сеть имеет вид:

В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности x₁ всему диапазону δ₁ не удовлетворяет требованиям к точности результатов. А именно, если предполагается условие x₁∈[0; 0,5), нейросеть выдает удовлетворительный ответ. Однако условие (x₁∈[0,5; 1))∧ (x₂∈[1, 2)) требует нового правильного решения Y₅ Модифицируйте заданную нейронную сеть с учетом новых данных.

Исходная нейронная сеть имеет вид:

Исследуйте возможность индуктивного логического вывода на основе фактографической нейронной сети Антрополога-Исследователя для дополнения понятийной нейронной сети, представленной ниже.

Если дополнить понятийную нейронную сеть правилов вывода

на основе родства Федора, Ивана и Василия, то справедлив ли вывод о том, что Федор – дедушка Ирины ?

Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле

M_i – сумма гонорара за выполнение i – го решения.

Передаточная функция имеет вид:

Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие "исчерпывающее множество событий". Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным.

А1 = 1, А2 = 0,5, В1 = 0,6, В2 = 0,9, М₁= $230, M₂= $70, M₃= $80, M₄= $260 . Нейронная сеть, составленная для V1 = 60 км/ч, V2 = 90 км/ч, имеет вид

Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие "исчерпывающее множество событий". Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным.

А1 = 0,9, А2 = 0,9, В1 = 0,6, 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

Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие "исчерпывающее множество событий". Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным.

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

Пусть в системе автоматического управления технологическим процессом по измеренным значениям вектора двух характеристик X = {x₁, x₂} вырабатывается вектор управляющего воздействия Y = {y₁, y₂} Реализован принцип ситуационного управления, основанный на табличном представлении. Таблица имеет вид:

Рассчитайте приближенное значение компонент вектора Y для измеренных компонент вектора Х, считая, что y₁ слабо зависит от х₂, а y₂ слабо зависит от х₁

Пусть в системе автоматического управления технологическим процессом по измеренным значениям вектора двух характеристик X = {x₁, x₂} вырабатывается вектор управляющего воздействия Y = {y₁, y₂} Реализован принцип ситуационного управления, основанный на табличном представлении. Таблица имеет вид:

Рассчитайте приближенное значение компонент вектора Y для измеренных компонент вектора Х, считая, что y₁ слабо зависит от х₂, а y₂ слабо зависит от х₁

Пусть в системе автоматического управления технологическим процессом по измеренным значениям вектора двух характеристик X = {x₁, x₂} вырабатывается вектор управляющего воздействия Y = {y₁, y₂} Реализован принцип ситуационного управления, основанный на табличном представлении. Таблица имеет вид:

Рассчитайте приближенное значение компонент вектора Y для измеренных компонент вектора Х, считая, что y₁ слабо зависит от х₂, а y₂ слабо зависит от х₁