Для варианта логического описания системы принятия решений (СПР) при игре в "железнодорожную рулетку" (Лекция 9) постройте электронную схему СПР на данной логической матрице, отображающей некоторую регулярную структуру связей внутри множества логических элементов. Оставленные связи говорят об использовании предусмотренных "проводочков", остальные "проводочки" "перекушены".

(A1∧B1)∨ (A2∧B2) →​ R1,(A1∧B2) →​ R2,(A2∧B1) →​ R3.

Логическая матрица имеет вид:

Для варианта логического описания системы принятия решений (СПР) при игре в "железнодорожную рулетку" (Лекция 9) постройте электронную схему СПР на данной логической матрице, отображающей некоторую регулярную структуру связей внутри множества логических элементов. Оставленные связи говорят об использовании предусмотренных "проводочков", остальные "проводочки" "перекушены".

((A1∧B1)∨A2)∧ ((A1∧B1)∨ B2) →​ R1, (A1∧B2) →​ R2, (A2∧B1) →​ R3.

Логическая матрица имеет вид:

Для варианта логического описания системы принятия решений (СПР) при игре в "железнодорожную рулетку" (Лекция 9) постройте электронную схему СПР на данной логической матрице, отображающей некоторую регулярную структуру связей внутри множества логических элементов. Оставленные связи говорят об использовании предусмотренных "проводочков", остальные "проводочки" "перекушены".

(A1∨A2)∧ (B1∨A2)∧ (A1∨ B2)∧ (B1∨ B2) →​ R1,(A1∧B2) →​ R2,(A2∧B1) →​ R3.

Логическая матрица имеет вид:

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

x1∧(x4∨x6) →​ R1 = <шахматы>;x1∧((x4∧x10)∨x5) →​ R2 = <верховая езда>.        

Для данной "электронной" схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая, что исходные данные представляют собой достоверность высказываний о событиях. N₁ и N₂ – передаточные функции, приближенно заменяющие операции ∧ и ∨ (прототипы нейронов).

Для данной "электронной" схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая, что исходные данные представляют собой достоверность высказываний о событиях. N₁ и N₂ – передаточные функции, приближенно заменяющие операции ∧ и ∨ (прототипы нейронов).

Для данной "электронной" схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая, что исходные данные представляют собой достоверность высказываний о событиях. N₁ и N₂ – передаточные функции, приближенно заменяющие операции ∧ и ∨ (прототипы нейронов).

Для выполнения алгоритма трассировки необходимо предварительно построить матрицу следования, отображающую все потенциальные статические пути возбуждения, ведущие от нейронов-рецепторов, "участвующих" в логическом выражении, к нейрону выходного слоя, соответствующего решению. Для логического выражения в описании СПР постройте матрицу следования для обучения первому эталону, предварительно введя транзитивные и дополнительные связи.

Система логических выражений:

Система логических выражений:

x1 & x2 & x3 →​ R1,x2 & x3 & x4 →​ R2,x1 & x3 & x4 →​ R3

Матрица следования:

Для выполнения алгоритма трассировки необходимо предварительно построить матрицу следования, отображающую все потенциальные статические пути возбуждения, ведущие от нейронов-рецепторов, "участвующих" в логическом выражении, к нейрону выходного слоя, соответствующего решению. Для логического выражения в описании СПР постройте матрицу следования для обучения первому эталону, предварительно введя транзитивные и дополнительные связи.

Система логических выражений:

x1 & x2 & x3 →​ R1,x2 & x3 & x4 →​ R2,x1 & x3 & x4 →​ R3

Матрица следования:

Для выполнения алгоритма трассировки необходимо предварительно построить матрицу следования, отображающую все потенциальные статические пути возбуждения, ведущие от нейронов-рецепторов, "участвующих" в логическом выражении, к нейрону выходного слоя, соответствующего решению. Для логического выражения в описании СПР постройте матрицу следования для обучения первому эталону, предварительно введя транзитивные и дополнительные связи.

Система логических выражений:

x1 & x2 & x3 →​ R1,x2 & x3 & x4 →​ R2,x1 & x3 & x4 →​ R3

Матрица следования:

Произведите трассировку нейронной сети заданной структуры для воссоздания обученной нейронной сети для игры в "железнодорожную рулетку". Веса связей нейронов выходного слоя положите равными обратной величине количества активных входов нейрона. Проверьте правильность "работы" нейросети.