Нейросетевые технологии искусственного интеллекта

На основе главных свойств высказываний, образующих исчерпывающие множества событий (ИМС), определите, образует ли заданное множество М ИМС при утверждённом Свыше распорядке дня и выделенных бюджетных средствах. M = {x₁, x₂, x₃}.

Отобразите деревом логических возможностей факторное пространство событий для планирования мероприятий пансионата «Ветеран Труда». Факторное пространство для обеспечения инвентарём пеших и конных прогулок.

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.

Для логического описания системы принятия решений составьте её «электронную» схему.
$(x_1\lor x_3)\land x_7 \to R_1 = \text{<выбор: верховая езда, коньки, лыжи, санки>;}\\x_2\land x_7 \to R_2 = \text{<санки>; }\\x_3\land x_7 \to R_3 = \text{<выбор: сон, дискотека>.}$

Для данной «электронной» схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая, что исходные данные представляют собой достоверность высказываний о событиях. N₁ и N₂ – передаточные функции, приближённо заменяющие операции $\land \text{ и } \lor$ (прототипы нейронов).

Минимизируйте длину логических цепочек с помощью «размножения» решений.

Изобразите однослойную логическую нейронную сеть по её логической схеме.

К какому типу относится предложенное рассуждение, и верен ли сделанный вывод?

К тягловым животным относятся лошади, волы, верблюды и ослы.
В нашем колхозе много лошадей. Они питаются овсом.
Следовательно, все тягловые животные питаются овсом.

Используя кванторы всякий и некоторый, постройте базовые высказывания силогистики, являющиеся истинными. Предполагается, что субъект высказывания S объединяет несколько видов животных, а предикат высказывания Р означает исчерпывающее множество видов вьючных животных.

S = {лошадь, верблюд, осёл, человек}

Задайте наглядно смысл базовых высказываний с помощью жергоновых отношений.Всякий S есть Р; S не есть Р; осёл есть Р; человек есть Р.

Проиллюстрируйте примерами законы силлогистики, используя кванторы:

        А – Всякий _ есть _,        Е – Всякий _ не есть _,        I – Некоторый _ есть _,        О – Некоторый _ не есть _.

Закон противоречия

Проверьте правильность силлогизмов, то есть, установите истинность заключения, считая его посылки истинными. (Необходимо помнить, что Аристотель полагал исходные посылки рассуждений истинными по определению, но не по факту.)

Афоризм 52 Козьмы Пруткова гласит: Но с другой стороны: солнце лучше тем, что светит и греет; а месяц только светит, и то лишь в лунную ночь! Схема силлогизма по этому афоризму:

	Солнце светит и греет	Месяц только светит (и то в лунную ночь)	--------------------------------------------------	Хвала солнцу!

Напомним вид жергоновых отношений силлогистики, как прообраз теоретико-множественного представления связи между сущностями.

Выберем вторую (из четырёх) фигуру силлогизмов, связывающую три класса сущностей и отображающую выводы на основание двух посылок.

Для того чтобы породить с помощью этой фигуры конкретные типы силлогизма ( модусы), надо выбрать из четырёх символов A, E, I, O три, по одному для первой и второй посылок и для заключения.С помощью жергоновых отношений проверьте правильность образующихся силлогизмов.

ААА; ему соответствует модус силлогизмаВсякий Р есть МВсякий S есть М--------------------------Всякий S есть Р

Составьте дизъюнктивную нормальную форму по заданным таблично значениям функции f. Упростите выражение.

Совокупность высказываний x₁, x₂, x₃ отображает исчерпывающее множество событий. Например, это означает, что $\neg x_1=x_2\lor x_3, а x_2\land x_3=0$ . Составьте дизъюнктивную нормальную форму по заданным таблично предполагаемым значениям функции f от различных ситуаций.

Проверьте таблично тождественную истинность выражений.

С помощью формальных преобразований докажите тождественную истинность выражений.

На основе базовых операций исчисления высказываний установите истинность составного высказывания по тексту А.П. Чехова. Оспорьте правильность ответов на основе бытовой логики. «Человек … происходит от глупой и невежественной обезьяны» $\land$ «у человека есть хвост и дикий голос».

Применяя кванторы общности и существования, сформируйте формальное представление высказываний и их отрицание. Не существует такого человека х, для которого нет родивщей его женщины Р(х).

Схема логического вывода имеет вид
Постройте кратчайшие пути доказательств на основе аксиомы f₁. Покажите возможность доказательства утверждения f₅.

Обсудите принципы установления причинно-следственных отношений Д.С. Милля. Пусть фактором $\alpha$ является износ покрышек автомобиля, при котором высота протектора становится меньше 0,1 см. Явление $\beta$ заключается в скольжении и заносе автомобиля. Обсудите проявление принципа единственного различия Милля: «Если после введения какого-либо фактора $\alpha$ появляется или после его удаления исчезает некоторое явление $\beta$ , то фактор $\alpha$ является причиной явления $\beta (\alpha \to \beta)$ ».

Аналогичен ли объект В' объекту B в рамках преобразований F, трансформирующих объект A в объект B?

Методом индуктивного мышления Д.С. Милля (ДСМ-методом) установите приблизительную достоверность гипотез. Приняв с достоверностью 1 справедливость гипотезы «Кто рано встаёт, тому Бог подаёт», молодой человек, выйдя из дома в 5 часов утра, был немедленно ограблен и избит. Как снизилась в его представлении достоверность указанной гипотезы?

Рассмотрите пример наличия нескольких причин, как необходимых условий, приводящих к одному следствию. Считаете ли вы эти причины действительно необходимыми и согласны ли вы с их весами? В Лекции 9 исследуется ситуация, при которой Маша, желающая немедленно выйти замуж, предъявляет условия соответствия мужчины её эталону:
брюнет (с весов причины 0,9);
рост 190 – 200 см (с весом 1);
нос крупный (с весом 0,8);
носит шляпу (с весом 0,99).

Используя нечёткие квантификаторы на базе подразумеваемых лингвистических шкал, установите логичность следствий на основе данных посылок.
Зимой часто бывают вьюги. Когда бывает вьюга, я не выхожу из дома
------------------------------------------------------------------------------------------
Зимой я редко выхожу из дома

Определите тип мышления - образный, предикативный или алгоритмический, соответствующий указанным продукциям. Обратите внимание на возможную спорность ответов. Какой тип мышления, на ваш взгляд, преимущественно демонстрирует студент-отличник гуманитарного ВУЗа, мечтающий получить «красный» диплом?

К какому типу относятся продукции? Какого типа продукция преобладает у учёного-селекционера?

Рассмотрите процесс управления выводом в тактированном режиме с помощью продукционной системы. Отобразите процесс динамического распараллеливания программных модулей, образующих частично-упорядоченную последовательность, между несколькими процессорами.

По заданной семантической сети обсудите возможность успеха деловых предложений.
Здесь: Д - дом, СВМ - самое высокое место, К - коса, Г - гавань, ОМ - открытое море, КП - кокосовые пальмы, С - солнце, КС - крутой спуск, ДВ - дверь, ПП - пляж песчаный, ТГ - течение Гольфстрим.
Отношение R₁ означает «быть между». Отношение R₂ означает «принадлежать». Оно применяется дважды: для указания о том, что СВМ (самое высокое место) принадлежит К (косе), и о том, что ДВ (дверь) принадлежит Д (дому). Отношение R₃ интерпретируется как «находится на», а текст около вершины Д принадлежит описанию этой вершины. Отношение R₄ - «защищать от», R₅ - «соединять», R₆ - «омывать». Совместно действующие факторы объединяются скобками. В дополнительных описаниях вершин допустим произвол, позволяющий постичь смысл всего изображения.
Следует рассмотреть возможность строительства маяка рядом с домом.

Невзирая на спорность предпочитаемого ответа, объясните, к какой оценке склоняется ваше мировоззрение в извечных спорах человечества? Одни говорят: «Бог есть», другие говорят: «Бога нет»… На всякий случай, поступай всегда праведно!

К какому виду относится спор между популярными литературными героями?
- Что такое эта ваша разруха? Старуха с клюкой?.. Да её вовсе не существует… - Это вот что: если я вместо того чтобы оперировать, каждый вечер начну у себя в квартире петь хором, у меня начнётся разруха! …разруха сидит не в клозетах, а в головах! (М. Булгаков. Собачье сердце)

Ответьте на вопросы с помощью БЗ МОЯ СЕМЬЯ. Функция активации нейронов имеет вид $F=\frac{\sum_{i}F_i}{n}$ , если это значение не меньше h = 0,5, 0 – в противном случае i – номер нейрона, n – количество активных входов нейрона.

По информации о порванной занавеске и предполагаемой причине возбудите рецепторы так, чтобы в установившемся режиме получить максимальное возбуждение нейрона, указывающего на виновника.

Синтезируйте целевой текст по БЗ МОЯ СЕМЬЯ, порождаемый возбуждением рецепторов. «Единичное» возбуждение присвоено рецепторам Кот Вася, Шкода, Конфеты.

Осветите проблемные методологические вопросы искусственного интеллекта. Что явилось определяющим и обозначило прорыв в развитии ранних логических моделей ИИ?

Рассмотрите возможность концептуального объединения баз знаний (БЗ). Можно ли на концептуальном уровне объединить БЗ реагирующих объектов «живого» моделирования: лошади, медведя и крокодила?

Поясните некоторые нюансы формирования решений логической нейронной сети. Постройте логическую нейронную сеть по её логическому описанию
$x_1\land x_3\land x_5 \to \text{ Решение 1,}\\(x_1\land x_2) \to \text{ Решение 2,}\\(x_3\land x_4\land x_5) \to \text{ Решение 2.}$
Ситуация описывается нечёткими значениями (достоверностью) событий x₁, …, x₅. Функция активации нейрона формируется:
$F_i=\frac{\sum_{j}F_j}{n_i}$ , если это значение не меньше порога h, 0 – в противном случае; n_i – количество активных входов (дендритов) i-го нейрона, f_j – значение возбуждения рецептора x_j, связанного с i-м нейроном $(j \in {1, ..., 5})$ .

В рамках рассмотрения многоагентных и сетевых моделей ИИ, рассмотрите идеи адаптивной маршрутизации в телекоммуникационной сети связи. Каждый из множества одновременно продвигающихся по сети информационных пакетов снабжён адресом назначения и движется от узла к узлу, обходя или учитывая переполнение их буферов, а также текущее состояние линий связи. В этом заключается адаптация вырабатываемого маршрута к текущей загрузке узлов, к состоянию узлов и линий связи, а также к реальному потоку в сети. Целевой функцией такой адаптации является максимизация вероятности выполнения обмена данными в телекоммуникационной сети и минимизация среднего времени выполнения заявки на обмен. Рассмотрите возможность применения адаптивной маршрутизации для железнодорожной транспортной сети.

Воспользуйтесь приведённой ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации нейрона

$V=\sum_{j} V_j$ V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,5.
Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона.Максимально возбудите нейрон Х, соответствующий одному из жителей села. Проанализируйте «ответ» нейронной сети.Х = Василий.

Воспользуйтесь приведённой ниже модифицированной логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации нейрона
$V=\sum_{j} V_j$ V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,25.
Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона.Максимально возбудите нейрон Х, соответствующий одному из жителей села. Проанализируйте «ответ» нейронной сети. Х = Василий.

Воспользуйтесь нейронной сетью Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, при функции активации нейрона
$V=\sum_{j} V_j$ V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,25.
Максимально возбудите нейроны X и Y, соответствующие двум жителям села. Проанализируйте «ответы» нейросети. Х = Иван, Y = Елена.

На базе логической нейронной сети Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, и для функции активации $V=\sum_{j} V_j$ V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,25, уточните информацию о родственных связях по «подозрительному» возбуждению нейронов.

Максимальное возбуждение рецепторов Иван = 1 и Елена = 1 привело к «подозрительному» возбуждению нейронов, использующих переменные Марья и Василий. В каком отношении находятся между собой все четыре лица?

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

Фактографическая нейронная сеть Антрополога-Исследователя

Можно ли дополнить понятийную нейронную сеть правилом вывода:

дедушка(X,Y) :- мужчина Х, родитель(X,P), родитель(P,Y)

?

Распознавание нечётких символов персептроном

Изобразите экран $8 \times 16$ клеток. Каждую клетку интерпретируйте рецептором, способным воспринимать извне величину возбуждения в диапазоне 0 – 1. Для обучения одной букве условно нарисуйте на экране эталон буквы О. Окружите линию этого эталона клетками (рецепторами) с некоторым запасом (как показано на рисунке) так, чтобы создать «ловушку» для захвата основной части нечётко и с искажениями изображаемой буквы О. Соедините все рецепторы «ловушки» буквы О связями (с единичными весами) с нейроном, отвечающим за вывод: «Это буква О».

Выберите функцию активации этого нейрона $F_O=\frac{1}{N_O}\sum_{i}f_i-h$ , при отрицательном значении разности принимающую нулевое значение. N_O – количество рецепторов, образующих «ловушку» буквы О, f_i – величина возбуждения i-го рецептора, h – единый порог, подбираемый экспериментально для всех букв, распознаванию которых производится обучение. По рисунку N_O = 68.

На этом же экране постройте «ловушку» для распознавания искажённой, «зашумлённой» буквы А, как показано на рисунке. Все рецепторы «ловушки» свяжите с нейроном, отвечающим за вывод: «Это буква А».

Функция активации этого нейрона имеет тот же вид $F_A=\frac{1}{N_A}\sum_{i}f_i-h$ , однако N_A = 74. (Данное нормирование производится для уравнивания всех букв, которым обучается нейросеть.)

По чётко заданным эталонам букв (с единичной засветкой клеток экрана по правильному контуру) предварительно подберите порог h так, чтобы существенно возбуждался лишь тот нейрон, который соответствует предъявляемой букве. Показ «чужого» символа, которому нейросеть не обучалась, должен приводить к нулевому возбуждению нейронов. В процессе эксперимента и при добавлении новых букв значение порога может уточняться.

На рисунке показан вариант зашумлённой засветки экрана. Слева наложена «ловушка» для распознавания буквы О. Справа – «ловушка» для распознавания буквы А.
Для данной зашумлённой засветки экрана и для h = 0,7 определите, какая буква была предъявлена.

Задача обнаружения (селекции).
Пусть нейроны выходного слоя принадлежат некоторой области коры головного мозга. Между ними существуют взаимно подавляющие, отрицательные (с отрицательными весами, т. н. ингибиторные) связи, как показано на рисунке.

Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов.Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (предположим, величина их возбуждения станет ниже порога 0,8) и обретёт чётко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания.
Рассчитайте величины возбуждения нейронов, «отвечающих» за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения f_A, f_B, f_C и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон.
После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: f_A = 1,5, f_B = 1,6, f_C = 1,1.

Постройте логическую нейронную сеть «железнодорожная рулетка» для различных вариантов V1 и V2 скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь функцией активации $V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V, \text{ если V } \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,5.
V1 = 70 км/ч, V2 = 80 км/ч.
$А1\land В1 \to R1 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $210>;\\A1\land В2 \to R2 = <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $60>;\\A2\land В1 \to R3 = <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $70>;\\А2\land В2 \to R4 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $250>$
.

Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле $M=\frac{\sum_{i}M_i Ri}{\sum_{i}Ri}$ , M_i – сумма гонорара за выполнение i – го решения.
Функция активации имеет вид: $V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V, \text{ если V } \geq h, \text{ 0 – в противном случае}, h = 0,5$ .
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

Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие «исчерпывающее множество событий». Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным.Функция активации имеет вид:
$V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V, \text{ если V } \geq h, \text{ 0 – в противном случае}, h = 0,5$ .

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

Желая сократить расходы, начальник станции Кукуевка установил одинаковое (минимальное) вознаграждение в случае отправки обоих линейных на середину перегона, - вне зависимости от скорости их перемещения. Таким образом, решение R1 вобрало в себя и решение R4. Выполнив необходимое преобразование нейронной сети (независимо от скоростей паровозов), получим её в виде:
Функция активации имеет вид:
$V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V, \text{ если V} \geq h, \text{ 0 – в противном случае}, h = 0,5$ .
Исследуйте правомочность принимаемых решений.
А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,4, В2 = 0,6.

Запишите логические выражения, определяющие системы принятия решений по текстам размышлений дяди Рамзая. «Если Вася или Петя обнаружат, что и Оксана, и Роксана одновременно торгуют французским коньяком и французской косметикой (событие « $B_1\backslash land B_3$ »), то поездка в Дубай мне обеспечена. В противном случае более чем египетское Красное море мне не светит.»

Составьте однослойные логические нейронные сети по описанию систем принятия решений. Функция активации имеет вид:
$V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V/n_i , если V_i \geq h$ , 0 – в противном случае, n_i – количество активных входов нейрона.
$(A_1\lor A_2)\land (C_1\land C_2)\land «B_1&B_3» \to R_1 = \text{«Лазурный Берег»};\\(A_1\lor A_2)\land (C_1\land (B_1\lor B_3)\lor (C_2\land (B_1\lor B_3)) \to R_2 = \text{«о. Родос»}.$

Найдите предпочтительное решение по логической нейронной сети, представленной на рисунке, и по функции активации

$f_i = \sum_{j}\omega_j V_j$

$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

x₁ = 0,5, x₂ = 0, x₃ = 0,5, y₁ = 0, y₂ = 0, y₃ = 0,1, y₄ = 0,9, z₁ = 0,1, z₂ = 0,8, z₃ = 0,1, k₁ = 0,1, k₂ = 0,9

.

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:

$f_i = \sum_{j}\omega_j V_j$

$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

h = 2,5, x₁ = 0, x₂ = 0,8, x₃ = 0,2, y₁ = 0,7, y₂ = 0,2, y₃ = 0,1, y₄ = 0, z₁ = 0,5, z₂ = 0,5, z₃ = 0, k₁ = 0,4, k₂ = 0,6

.

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации имеет вид:

$f_i = \sum_{j}\omega_j V_j$

$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

h = 0,5, x₁ = 0, x₂ = 0,8, x₃ = 0,2, y₁ = 0,7, y₂ = 0,2, y₃ = 0,1, y₄ = 0, z₁ = 0,5, z₂ = 0,5, z₃ = 0, k₁ = 0,4, k₂ = 0,6, l₁ = 0,1, l₂ = 0,8, l₃ = 0,1

.

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации имеет вид:

$f_i = frac{\sum_{j} \omega_j V_j}{\sum_{j} \omega_j}$

$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

h = 0,5, x₁ = 0, x₂ = 0,8, x₃ = 0,2, y₁ = 0,7, y₂ = 0,2, y₃ = 0,1, y₄ = 0, z₁ = 0,5, z₂ = 0,5, z₃ = 0, k₁ = 0,4, k₂ = 0,6, l₁ = 0,1, l₂ = 0,8, l₃ = 0,1

.

По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для функции активации

$f_i = frac{\sum_{j} \omega_j V_j}{\sum_{j} \omega_j}$
$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

при h = 0,5, рассчитайте количество циклов «кайфа» после встречи с идеальным мужчиной, который мелькнул и исчез, заслонив собой весь мир. Вес обратной связи равен 0,5.
Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию $(x_1 \land y_2 \land z_3 \land k_1) = 1$ .

Как с помощью логической нейронной сети произвести идентификацию и задержание подозрительного лица в потоке пассажиров?

Корректно составленная система принятия решений с обратными связями должна быть устойчивой по отношению к исходным предположениям. Это означает, что при любых исходных предположениях – их достоверности или весовых оценках – должны однозначно получаться окончательные, точные значения оценок этих предположений. Ниже приведён рис. 10.1 Лекции. В дополнение к расчётам, проведённым в Лекции, установите, зависят ли уточнённые предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально?Функция активации i-го нейрона определяется:

$V = \sum_{j} \omega_j V_j$

V_i := if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0, h = 0,1.

Положите V₁ = 0,7, V₂ = 0,2, V₃ = 0,1, V₄ = 0,6, V₅ = 0,5.

Ниже приведён рис. 10.1 Лекции. В дополнение к расчётам, проведённым в Лекции, установите, зависят ли уточнённые предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально?Функция активации i-го нейрона определяется:

$V = \sum_{j} \omega_j V_j$

V_i := if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0.

Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчёт возбуждения нейронов.

Положите V₁ = 0,8, V₂ = 0,1, V₃ = 0,1, V₄ = 1, V₅ = 1.

Для приведённой на рисунке системы связей и для функции активации
$V = \sum_{j} \omega_j V_j$
V_i := if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0, и для h = 0,3 (для всех нейронов) рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов 1 – 3 для заданных, предполагаемых значений.
V₁ = 1, V₂ = 0,5, V₃ = 0,2.

Как показала жизнь, а также свидетельствует глубокое знание законов диалектики, ни одна из версий о происхождении человека не противоречит тем качествам, которые вызывают возмущение чеховского героя. И наоборот, каждое из этих качеств лишь укрепляет уверенность в правоте каждого предположения о происхождении человека. Данное утверждение лежит в основе предположения о следующей структуре нейронной сети, отображающей модель наших исследований.

Выбрав функцию активации

$V = \sum_{j} \omega_j V_j$

V_i := if V > h then if V < 1then V else 1 else 0, h = 0,1 и положив V₄ = 1, рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов, «отвечающих» за версии о происхождении человека, и определите устойчивость выводов нейронной сети по отношению к исходным предположениям.

V₁ = 0,2, V₂ = 0,8, V₃ = 0,5

.

По приведённому ниже рисунку фрагмента нейронной сети с обратными связями и по формуле для нахождения веса такой связи
$\omega = \left\{\begin{matrix}0,5\cdot \frac{\Delta t - 4}{4} \text{ при }\Delta t < 4,\\ 0 \text{ - в противном случае}\end{matrix}\right.$
проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи (А₁ = 1) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации.
$\Delta t = 2$
.

Дополните нейронную сеть, фрагмент которой приведён на рисунке, положительными обратными связями, усиливающими предположение об участии Пети в рассматриваемых ситуациях в тех случаях, когда предположения о местонахождении Васи имеют высокую достоверность. Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А₂ находится на основе информации о Васе:
$\omega = \left\{\begin{matrix}0,5\cdot \frac{\Delta t - 4}{4} \text{ при }\Delta t < 4,\\ 0 \text{ - в противном случае}\end{matrix}\right.$
Проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, выявив лишь влияние обратной положительной связи на возможность «участия» Пети в событиях в связи с «занятостью» Васи. Для этого рассмотрите варианты повторного запроса к Васе до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего запроса к нему.
$\Delta t = 2$
.

Экспертный Совет выделил четыре показателя для банковского мониторинга:
z₁ – собственный капитал;
z₂ – вклады населения;
z₃ – объём вложений в культурные программы ЮНЕСКО;
z₄ – объём прибыли.
Тогда каждому банку В соответствует вектор его показателей B(z₁, z₂, z₃, z₄), лежащий в основе его рейтинга. Рейтинг банка может быть: R₁ – высокий, R₂ – средний, R₃ – низкий.
Спроектируйте экран со скрытой координатной сеткой. Выделите области отображения каждого значения рейтинга, выполняя требования наглядности и эстетики. Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам из приведённого списка в соответствии с их рейтингом. Запомните координаты каждой точки, соответствующие банку.
Известен рейтинг ряда крупных международных банков на основе их показателей:
$B_1(\text{$42 млрд.; $22 млрд.; $10 млрд.; $5 млрд.}) \to R_1\\B_2(\text{$25 млрд.; $13 млрд.; $5 млрд.; $2 млрд.}) \to R_1\\B_3(\text{$21 млрд.; $15 млрд.; $2 млрд.; $3 млрд.}) \to R_2\\B_4(\text{$12 млрд.; $12 млрд.; $6 млрд.; $1 млрд.}) \to R_2\\B_5(\text{$20 млрд.; $2 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.}) \to R_3\\B_6(\text{$1 млрд.; $0,5 млрд.; $1 млрд.; $0,1 млрд.}) \to R_3$

Экран, связанный с декартовой системой координат Oxy*, затрудняет интерполяцию (в частности, необходимую при решении настоящей задачи). А именно, найденная на основе усреднения координата двух точек, принадлежащих некоторому, предположим, - низкому, рейтингу, может оказаться между этими точками и принадлежать области высокого рейтинга. Для облегчения интерполяции целесообразно в качестве рабочей системы использовать сферическую систему координат $Or\phi$ , в которой $r = \sqrt{x^2+y^{*2}}, \varphi = arctg\frac{y^*}{x}$ Общий центр О этих двух систем координат является центром экрана. Тогда области одинакового рейтинга ограничены сферическими окружностями.

Для согласования с размером экрана необходимо произвести преобразование координаты $y^*: y = y^* \cdot k$ , где k < 1 – отношение сторон экрана. Это приведёт к «сплющиванию» изображения областей рейтинга согласно требованиям эстетики и удобств восприятия.

Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам, списка в соответствии с их рейтингом. Запомните сферические координаты каждой точки-банка.

Точки-банки в декартовой системе координат:

B₁(6, 6), B₂(8, 5), B₃(3, 7), B₄(7, 3), B₅(12, 6), B₆(4, 1).

Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка:
$\delta_Z11 = [0, 25), \\ \delta_Z12 = [25, 50], \\\delta_Z21 = [0, 10), \\\delta_Z22 = [10, 25], \\\delta_Z31 = [0, 5), \\\delta_Z32 = [5, 10], \\\delta_Z41 = [0, 2), \\ \delta_Z42 = [2, 5].$
Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране.
Банки-эталоны и их рейтинг:
$B_1($45 млрд.; $25 млрд.; $10 млрд.; $5 млрд.) \to R_1\\B_2($25 млрд.; $12 млрд.; $5 млрд.; $2 млрд.) \to R_1\\B_3($20 млрд.; $15 млрд.; $2 млрд.; $3 млрд.) \to R_2\\B_4($10 млрд.; $12 млрд.; $6 млрд.; $1 млрд.) \to R_2\\B_5($20 млрд.; $1 млрд.; $0 млрд.; $0 млрд.) \to R_3\\B_6($1 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.; $0,1 млрд.) \to R_3$
Точки – банки в сферической системе координат: B₁(3, 190^o), B₂(3, 300^o), B₃(7, 45^o), B₄(8, 250^o), B₅(12, 210^o), B₆(11, 80^o).

Воспользуйтесь функцией активации:
$V = \sum_{j} V_j$ ; V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,5.
Для абсолютно достоверной информации P_ij о показателях банка с помощью логической нейронной сети, построенной по соответствующему варианту задачи 3, найдите с помощью операции усреднения точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?
Р₁₁ = Р₂₂ = Р₃₁ = Р₄₂ = 1. Нейронная сеть имеет вид:

Для недостоверной информации P_ij о показателях банка с помощью логической нейронной сети, использующей функцию активации $V = \sum_{j} V_j$ ; V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,5, а также воспользовавшись операцией усреднения, найдите точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?
Р₁₁ = Р₁₂ = 0,5, Р₂₁ = 0,6, Р₂₂ = 0,4, Р₃₁ = 1, Р₄₁ = Р₄₂ = 0,5. Нейронная сеть имеет вид:

Обсудите следующую проблему:
Справедлив ли вывод об универсальности разработанного проекта программного продукта и его применении при перенастройке для использования в других подобных системах кластеризации ситуаций и принятия решений?
Обобщите свои выводы на основе анализа системы критериев оценки победителя социалистического (капиталистического) соревнования.

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

X = {4,2; 4,8}

.

По таблице

рассчитайте приближённое значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, «участвующими» в проводимой интерполяции по формуле

$Y=Y_1+(Y_2-Y_1)\cdot \frac{R_{XX_1}}{R_{X_1X_1}}$

Х = {4,6; 2,4}

.

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 $\delta_1 = [0, 1), \delta_2 = [1, 2), \delta_3 = [2, 3)$ . По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип «размножения» решений.
$(x_1 \in \delta_1 )\land (x_2 \in \delta_1 ) \to Y_1 \\(x_1 \in \delta_1 )\land (x_2 \in \delta_2 ) \to Y_2 \\(x_1 \in \delta_1 )\land (x_2 \in \delta_3 ) \to Y_3 \\(x_1 \in \delta_2 )\land (x_2 \in \delta_1 ) \to Y_4 \\(x_1 \in \delta_2 )\land (x_2 \in \delta_2 ) \to Y_1 \\(x_1 \in \delta_2 )\land (x_2 \in \delta_3 ) \to Y_2 \\(x_1 \in \delta_3 )\land (x_2 \in \delta_1 ) \to Y_3 \\(x_1 \in \delta_3 )\land (x_2 \in \delta_2 ) \to Y_4 \\(x_1 \in \delta_3 )\land (x_2 \in \delta_3 ) \to Y_1$

Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечётко заданным характеристикам. Функция активации имеет вид:

$V = \sum_{j} V_j$ V_i := V, если V > h, 0 – в противном случае; h = 0,5.

Нейронная сеть имеет вид:

Достоверность предположения о принадлежности значений x₁ и x₂ исследуемым интервалам равна:

$P(x_1 \in \delta_2 ) = 0,2,\\P(x_1 \in \delta_3 ) = 0,8,\\P(x_2 \in \delta_1 ) = 0,2,\\P(x_2 \in \delta_2 ) = 0,7,\\P(x_2 \in \delta_3 ) = 0,1$

В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности x₁ всему диапазону $\delta_1$ не удовлетворяет требованиям к точности результатов. А именно, если предполагается условие $x_1 \in [0; 0,5)$ , нейросеть выдаёт удовлетворительный ответ. Однако условие $(x_1 \in [0,5; 1)) \land (x_2 \in [1, 2))$ требует нового правильного решения Y₅. Модифицируйте заданную нейронную сеть с учётом новых данных.
Исходная нейронная сеть имеет вид:

Почему так важно соблюдать принцип «размножения» решений?
Исходная нейронная сеть имеет вид:

Используя приведённые ниже рисунок, и соответствующую ему нейронную сеть, рассчитайте маршруты следования из центрального пункта по заданным координатам пункта назначения. Воспользуйтесь функцией активации:
$V_i=\xi (\sum_{j}\omega_j V_j - h), \omega_j=1, h=0,5$
Координаты пункта назначения (50, 100)
.

Усовершенствуйте нейронную сеть, дополнив её возможностью связи между некоторыми пунктами, находящимися в разных секторах. Если это невозможно, исследуйте причину и рассмотрите возможность применения общего подхода, отображённого на приведённом ниже рисунке.
Научите нейросеть, как из пункта 16 попасть в пункт 8.

Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звёздам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид:
Приблизительные координаты путешественника – (-130, -140). Предположительно он вышел из пункта 4.

Свяжите сеть, состоящую из 4 населённых пунктов, маршрутами взаимного общения. Запомните маршруты с помощью логической нейронной сети, в которой отразите пункты отправления, пункты назначения и промежуточные пункты смещения.
Сеть населённых пунктов имеет вид:

Совершите путешествие между населёнными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети.
Задайте маршрут следования из пункта 4 в пункт 2. Нейронная сеть имеет вид:

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 трудоёмок 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.

На изображённом объекте – «мордочке» обозначены невидимые «мышцы». Достаточны ли они для выражения чувств объекта?
Проанализируйте попытку выразить разочарование.

На изображённом объекте-«чудище» обозначены невидимые шарнирно-мышечные соединения. Достаточны ли они для выражения жестов и эмоций?
Проанализируйте жест любвеобильного всеохвата.

Выделите те параметры ситуации (события факторного пространства), которые могли бы явиться источником эмоционального воздействия на реагирующий объект.
Исследуйте механизмы возможной реакции на правильность хода технологического процесса.

Выскажите свои соображения по непредсказуемому (альтернативному) развитию сюжета видеофильма на основе зрительского контингента и зрительской реакции.
Какие функции должна выполнять интеллектуальная надстройка динамического контроля знаний, понимания и степени заинтересованности студентов - слушателей лекции, читаемой преподавателем, и рекомендующая ему расстановку акцентов при иллюстрации своего материала с помощью средств мультимедиа?

Составьте эскизный проект совершенной логической нейронной сети.
Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для управления «живым» объектом, предупреждающим о резком изменении погоды и о природных катаклизмах.

Рассмотрите аспекты «коллективного» поведения объектов «живого» моделирования.
Мониторы сегмента локальной вычислительной сети с прикреплёнными к ним средствами цифрового видеоввода установлены в пределах видимости друг друга. На экранах мониторов – «живые» (реагирующие) объекты.

Рассмотрите на уровне эскизного проекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов.
Укажите основные принципы, лежащие в основе системы распознавания «свой – чужой».

Представьте основные соображения по организации факторного пространства для выполнения главных функций реагирующих объектов.
Реагирующий объект входит в «штат» системы обслуживания туристов в парке фантасмагорий.

Рассмотрите возможности и принципы «работы» компьютерного человечка КОМПИ.
Рассмотрите принципы организации диалогового режима.

Исследуйте диагностические возможности логических нейронных сетей. Рассмотрите принципы компьютерной диагностики на основе динамического выбора стратегии поиска неисправностей.

Обсудите основные возможности, открывающиеся при применении логических нейронных сетей для обеспечения информационной безопасности. Рассмотрите возможность защиты от сговора пользователей о несанкционированной подмене и нарушении индивидуальных ограничений по допуску к секретной информации.

Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, прогнозирующей моральное состояние общества.

Напомним вид жергоновых отношений силлогистики, как прообраз теоретико-множественного представления связи между сущностями.

Выберем вторую (из четырёх) фигуру силлогизмов, связывающую три класса сущностей и отображающую выводы на основание двух посылок.

Для того чтобы породить с помощью этой фигуры конкретные типы силлогизма ( модусы), надо выбрать из четырёх символов A, E, I, O три, по одному для первой и второй посылок и для заключения.С помощью жергоновых отношений проверьте правильность образующихся силлогизмов.

АII; ему соответствует модус силлогизма Всякий Р есть МНекоторый S есть М--------------------------Некоторый S есть Р

Поясните некоторые нюансы формирования решений логической нейронной сети. Примените простой способ «размножения решений» для преобразования логического описания системы принятия решений (СПР) при формировании однослойной логической нейронной сети. Логическое описание СПР имеет вид:

$x_1\land x_3\land x_5 \to \text{ Решение 1},\\(x_1\land x_2)\lor (x_3\land x_4\land x_5) \to \text{ Решение 2.}$

В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности x₁ всему диапазону $\delta_1$ не удовлетворяет требованиям к точности результатов. А именно, если предполагается условие $x_1 \in [0; 0,5)$ , нейросеть выдаёт удовлетворительный ответ. Однако условие $(x_1 \in [0,5; 1)) \land (x_2 \in [1, 2))$ требует нового правильного решения Y₅. Модифицируйте заданную нейронную сеть с учётом новых данных.
Исходная нейронная сеть имеет вид:

Экран, связанный с декартовой системой координат Oxy, затрудняет интерполяцию (в частности, необходимую при решении настоящей задачи). А именно, найденная на основе усреднения координата двух точек, принадлежащих некоторому, предположим, - низкому, рейтингу, может оказаться между этими точками и принадлежать области высокого рейтинга. Для облегчения интерполяции целесообразно в качестве рабочей системы использовать сферическую систему координат $Or\phi$ , в которой $r = \sqrt{x^2+y^{2}}, \varphi = arctg\frac{y^}{x}$ Общий центр О этих двух систем координат является центром экрана. Тогда области одинакового рейтинга ограничены сферическими окружностями.
Для согласования с размером экрана необходимо произвести преобразование координаты $y^: y = y^* \cdot k$ , где k < 1 – отношение сторон экрана. Это приведёт к «сплющиванию» изображения областей рейтинга согласно требованиям эстетики и удобств восприятия.
Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам, списка в соответствии с их рейтингом. Запомните сферические координаты каждой точки-банка.
Точки – банки в декартовой системе координат: B₁(6, 6), B₂(8, 5), B₃(3, 7), B₄(7, 3), B₅(12, 6), B₆(3, 10).

С помощью формальных преобразований докажите тождественную истинность выражений.

По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для функции активации

$f_i = frac{\sum_{j} \omega_j V_j}{\sum_{j} \omega_j}$
$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

при h = 0,5, рассчитайте количество циклов «кайфа» после встречи с идеальным мужчиной, который мелькнул и исчез, заслонив собой весь мир. Вес обратной связи равен 0,5.
Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию $(x_2 \land y_2 \land z_2 \land k_2) = 1$ .

Определите тип мышления - образный, предикативный или алгоритмический, соответствующий указанным продукциям. Обратите внимание на возможную спорность ответов. Какой тип мышления и запоминания обнаруживает обезьяна, сбивающая палкой банан?

Отобразите деревом логических возможностей факторное пространство событий для планирования мероприятий пансионата «Ветеран Труда». Факторное пространство для планирования использования зимнего спортивного инвентаря.

Как показала жизнь, а также свидетельствует глубокое знание законов диалектики, ни одна из версий о происхождении человека не противоречит тем качествам, которые вызывают возмущение чеховского героя. И наоборот, каждое из этих качеств лишь укрепляет уверенность в правоте каждого предположения о происхождении человека. Данное утверждение лежит в основе предположения о следующей структуре нейронной сети, отображающей модель наших исследований.

Выбрав функцию активации

$V = \sum_{j} \omega_j V_j$

V_i := if V > h then if V < 1then V else 1 else 0, h = 0,1 и положив V₄ = 1, рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов, «отвечающих» за версии о происхождении человека, и определите устойчивость выводов нейронной сети по отношению к исходным предположениям.

V₁ = 0,5, V₂ = 0,6, V₃ = 0,4

.

Воспользуйтесь приведённой ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации нейрона

$V=\sum_{j} V_j$ V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,5.
Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона.Максимально возбудите нейрон Х, соответствующий одному из жителей села. Проанализируйте «ответ» нейронной сети.Х = Марья.

Представьте основные соображения по организации факторного пространства для выполнения главных функций реагирующих объектов.
Реагирующий объект является частью игровой системы.

Задайте наглядно смысл базовых высказываний с помощью жергоновых отношений.Некоторый S есть Р; Некоторый S не есть Р; лошадь есть Р; собака не есть Р.

В рамках рассмотрения многоагентных и сетевых моделей ИИ, рассмотрите идеи адаптивной маршрутизации в телекоммуникационной сети связи. Каждый из множества одновременно продвигающихся по сети информационных пакетов снабжён адресом назначения и движется от узла к узлу, обходя или учитывая переполнение их буферов, а также текущее состояние линий связи. В этом заключается адаптация вырабатываемого маршрута к текущей загрузке узлов, к состоянию узлов и линий связи, а также к реальному потоку в сети. Целевой функцией такой адаптации является максимизация вероятности выполнения обмена данными в телекоммуникационной сети и минимизация среднего времени выполнения заявки на обмен. Рассмотрите возможность адаптивной маршрутизации для управления «дальнобойными» перевозками.

Запишите логические выражения, определяющие системы принятия решений по текстам размышлений дяди Рамзая. «Предположим, Вася или Петя обнаружили, что и Оксана, и Роксана торгуют французским коньяком только в наборе с французской косметикой китайского производства (событие «B₁&B₃»). Этот незаконный сговор обещает поездку на Лазурный Берег. В противном случае возможна поездка только на остров Родос.»

Применяя кванторы общности и существования, сформируйте формальное представление высказываний и их отрицание. Каждый солдат x похоронной команды Х обладает диким голосом Р(х).

Аналогичен ли объект В' объекту B в рамках преобразований F, трансформирующих объект A в объект B?

Для недостоверной информации P_ij о показателях банка с помощью логической нейронной сети, использующей функцию активации $V = \sum_{j} V_j$ ; V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,5, а также воспользовавшись операцией усреднения, найдите точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?
Р₁₁ = Р₁₂ = 0,5, Р₂₁ = 0,4, Р₂₂ = 0,6, Р₃₂ = 1, Р₄₁ = Р₄₂ = 0,5. Нейронная сеть имеет вид:

Поясните некоторые нюансы формирования решений логической нейронной сети. Каким образом объяснение (обоснование решения) сопровождает вывод однослойной логической нейронной сети?

Обсудите следующую проблему:
Справедлив ли вывод об универсальности разработанного проекта программного продукта и его применении при перенастройке для использования в других подобных системах кластеризации ситуаций и принятия решений?
Обобщите свои выводы на основе анализа системы комплексной оценки деятельности предприятия.

Воспользуйтесь функцией активации:
$V = \sum_{j} V_j$ ; V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,5.
Для абсолютно достоверной информации P_ij о показателях банка с помощью логической нейронной сети, построенной по соответствующему варианту задачи 3, найдите с помощью операции усреднения точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?
Р₁₂ = Р₂₂ = Р₃₂ = Р₄₁ = 1. Нейронная сеть имеет вид:

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации имеет вид:

$f_i = frac{\sum_{j} \omega_j V_j}{\sum_{j} \omega_j}$

$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

h = 0,4, x₁ = 0, x₂ = 1, x₃ = 0, y₁ = 0,1, y₂ = 0,8, y₃ = 0,1, y₄ = 0, z₁ = 0,3, z₂ = 0,3, z₃ = 0,4, k₁ = 0,5, k₂ = 0,5, l₁ = 0,9, l₂ = 0,1, l₃ = 0

.

Рассмотрите возможности и принципы «работы» компьютерного человечка КОМПИ.
Рассмотрите принципы распознавания и формирования сценария игры.

По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для функции активации

$f_i = frac{\sum_{j} \omega_j V_j}{\sum_{j} \omega_j}$
$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

при h = 0,5, рассчитайте количество циклов «кайфа» после встречи с идеальным мужчиной, который мелькнул и исчез, заслонив собой весь мир. Вес обратной связи равен 0,5.
Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию $(x_1 \land y_3 \land z_3 \land k_1) = 1$ .

На основе базовых операций исчисления высказываний установите истинность составного высказывания по тексту А.П. Чехова. Оспорьте правильность ответов на основе бытовой логики. «Человек … происходит от глупой и невежественной обезьяны» $\lor$ «у человека есть хвост и дикий голос».

Составьте однослойные логические нейронные сети по описанию систем принятия решений. Функция активации имеет вид:
$V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V/n_i , если V_i \geq h$ , 0 – в противном случае, n_i – количество активных входов нейрона.
$(A_1\lor A_2)\land (C_1\land «B_1\land B_3»)\land (C_2\land «B_1\land B_3») \to R_1 = \text{«Дубай»};\\(A_1\lor A_2)\land (C_1\lor C_2)\land (B_1\lor B_3) \to R_2 = \text{«Красное море»}.$

Составьте эскизный проект совершенной логической нейронной сети.
Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для управления «живым» объектом, обслуживающим посетителей зоопарка.
Примечание: Подобные модели предполагают фоновый режим ожидания и рабочий режим. Фоновый режим, заключающийся, например, в нервном хождении по клетке, периодически прерывается рабочим режимом, в котором производится собственно реагирование.

Отобразите деревом логических возможностей факторное пространство событий для планирования мероприятий пансионата «Ветеран Труда». Факторное пространство использования летнего спортивного инвентаря.

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

X = {4,6; 2,4}

.

Проверьте таблично тождественную истинность выражений.

На изображённом объекте – «мордочке» обозначены невидимые «мышцы». Достаточны ли они для выражения чувств объекта?
Проанализируйте попытку выразить свирепость.

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 трудоёмок 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.
Определите, является ли создаваемая нейронная сеть совершенной, т.е. где у всех нейронов одинаковое количество входов? Какую функцию активации Вы хотите использовать?

Осветите проблемные методологические вопросы искусственного интеллекта. Какова физическая модель нечётких данных, реализованная в логических нейронных сетях? В каких «единицах измерения» работает логическая нейронная сеть?

Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка:
$\delta_Z11 = [0, 25), \\ \delta_Z12 = [25, 50], \\\delta_Z21 = [0, 10), \\ \delta_Z22 = [10, 25], \\\delta_Z31 = [0, 5), \\ \delta_Z32 = [5, 10], \\\delta_Z41 = [0, 2), \\ \delta_Z42 = [2, 5].$
Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране.
Банки-эталоны и их рейтинг:
$B_1($40 млрд.; $22 млрд.; $10 млрд.; $5 млрд.) \to R_1\\B_2($25 млрд.; $13 млрд.; $5 млрд.; $2 млрд.) \to R_1\\B_3($21 млрд.; $15 млрд.; $2 млрд.; $3 млрд.) \to R_2\\B_4($11 млрд.; $12 млрд.; $6 млрд.; $1 млрд.) \to R_2\\B_5($20 млрд.; $1 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.) \to R_3\\B_6($1 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.; $0,1 млрд.) \to R_3$
Точки – банки в сферической системе координат: B₁(4, 180^o), B₂(4, 0^o), B₃(7, 45^o), B₄(8, 250^o), B₅(12, 210^o), B₆(11, 60^o).

Постройте логическую нейронную сеть «железнодорожная рулетка» для различных вариантов V1 и V2 скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь функцией активации $V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V, \text{ если V } \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,5.
V1 = 60 км/ч, V2 = 70 км/ч.
$А1\land В1 \to R1 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $200>;\\A1\land В2 \to R2 = <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $50>;\\A2\land В1 \to R3 = <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $60>;\\А2\land В2 \to R4 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $240>.$

Дополните нейронную сеть, фрагмент которой приведён на рисунке, положительными обратными связями, усиливающими предположение об участии Пети в рассматриваемых ситуациях в тех случаях, когда предположения о местонахождении Васи имеют высокую достоверность. Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А₂ находится на основе информации о Васе:
$\omega = \left\{\begin{matrix}0,5\cdot \frac{\Delta t - 4}{4} \text{ при }\Delta t < 4,\\ 0 \text{ - в противном случае}\end{matrix}\right.$
Проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, выявив лишь влияние обратной положительной связи на возможность «участия» Пети в событиях в связи с «занятостью» Васи. Для этого рассмотрите варианты повторного запроса к Васе до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего запроса к нему.
$\Delta t = 1$
.

По приведённому ниже рисунку фрагмента нейронной сети с обратными связями и по формуле для нахождения веса такой связи
$\omega = \left\{\begin{matrix}0,5\cdot \frac{\Delta t - 4}{4} \text{ при }\Delta t < 4,\\ 0 \text{ - в противном случае}\end{matrix}\right.$
проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи (А₁ = 1) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации.
$\Delta t = 1$
.

Используя кванторы всякий и некоторый, постройте базовые высказывания силогистики, являющиеся истинными. Предполагается, что субъект высказывания S объединяет несколько видов животных, а предикат высказывания Р означает исчерпывающее множество видов вьючных животных.

S = {лошадь, вол, верблюд, лама}

На базе логической нейронной сети Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, и для функции активации $V=\sum_{j} V_j$ V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,25, уточните информацию о родственных связях по «подозрительному» возбуждению нейронов.

Максимальное возбуждение рецепторов Иван = 1 и Василий = 1 привело к «подозрительному» возбуждению нейронов, использующих переменную Марья. В каком отношении находятся между собой все три лица?

Рассмотрите пример наличия нескольких причин, как необходимых условий, приводящих к одному следствию. Считаете ли вы эти причины действительно необходимыми и согласны ли вы с их весами? Для применения локомотива на данном направлении с гористым профилем необходимо:
это должен быть тепловоз (с весом причины 1);
на локомотиве должен быть установлен блок автоматического безопасного управления (с весом 0,8);
длина состава не должна превышать 400 м (с весом 0,9);
вес состава не должен превышать 3000 т (с весом 0,95).

Задача обнаружения (селекции).
Пусть нейроны выходного слоя принадлежат некоторой области коры головного мозга. Между ними существуют взаимно подавляющие, отрицательные (с отрицательными весами, т. н. ингибиторные) связи, как показано на рисунке.

Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов.Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (предположим, величина их возбуждения станет ниже порога 0,8) и обретёт чётко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания.
Рассчитайте величины возбуждения нейронов, «отвечающих» за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения f_A, f_B, f_C и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон.
После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: f_A = 1,5, f_B = 1,4, f_C = 1,45.

Представьте основные соображения по организации факторного пространства для выполнения главных функций реагирующих объектов.
Реагирующий объект выполняет функции контроля состояния сложной управляющей системы.

Найдите предпочтительное решение по логической нейронной сети, представленной на рисунке, и по функции активации

$f_i = \sum_{j}\omega_j V_j$

$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

x₁ = 0,8, x₂ = 0,1, x₃ = 0,1, y₁ = 0,5, y₂ = 0,3, y₃ = 0,1, y₄ = 0,1, z₁ = 0,7, z₂ = 0,3, z₃ = 0, k₁ = 0,9, k₂ = 0,1

.

К какому типу относятся продукции? Какого типа продукция преобладает у гонщика Формулы 1?

Обсудите принципы установления причинно-следственных отношений Д.С. Милля. Принцип единственного остатка Милля гласит: «Если вычесть из явления ту часть его, которая согласно прежним исследованиям, является следствием известных причин, присутствующих в явлении, то остаток явления есть следствие остальных причин». Пусть неопровержимо доказано, что взломщиками банковского сейфа могли быть господа Иванов, Петров и Сидоров. Именно на них исчерпывающе указывают некоторые признаки «технологических» приёмов. Однако г. Иванов предъявил неопровержимое алиби, а г. Петров находится в очередной отсидке. Остаётся г. Сидоров!

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации имеет вид:

$f_i = frac{\sum_{j} \omega_j V_j}{\sum_{j} \omega_j}$

$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

h = 0,4, x₁ = 0,4, x₂ = 0,2, x₃ = 0,4, y₁ = 0,1, y₂ = 0,8, y₃ = 0,1, y₄ = 0, z₁ = 0,1, z₂ = 0,8, z₃ = 0,1, k₁ = 0,5, k₂ = 0,5, l₁ = 0,8, l₂ = 0,1, l₃ = 0,1

.

На основе главных свойств высказываний, образующих исчерпывающие множества событий (ИМС), определите, образует ли заданное множество М ИМС при утверждённом Свыше распорядке дня и выделенных бюджетных средствах. M = {x₈, x₉, x₁₀, x₁₄, x₁₅}.

Воспользуйтесь приведённой ниже модифицированной логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации нейрона
$V=\sum_{j} V_j$ V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,25.
Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона.Максимально возбудите нейрон Х, соответствующий одному из жителей села. Проанализируйте «ответ» нейронной сети. Х = Марья.

Методом индуктивного мышления Д.С. Милля (ДСМ-методом) установите приблизительную достоверность гипотез. Приезжий иностранец, едва не попав под автомобиль, насчитал 40 машин из 400, проехавших «зебру» пешеходного перехода на красный свет. Какова достоверность гипотезы о строгом соблюдении в Москве правил проезда пешеходного перехода?

Рассмотрите на уровне эскизного проекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов.
Укажите основные принципы, лежащие в основе объекта – контролёра на контрольно-пропускном пункте (КПП) войсковой части или предприятия.

Составьте эскизный проект совершенной логической нейронной сети.
Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для реагирующего объекта, контролирующего состояние территориально разобщённой системы нефте-газового трубопровода.

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

Можно ли дополнить понятийную нейронную сеть правилом вывода:

бабушка(X,Y) :- женщина Х, родитель(X,P), родитель(P,Y)

?

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации имеет вид:

$f_i = \sum_{j}\omega_j V_j$

$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

h = 0,4, x₁ = 0, x₂ = 1, x₃ = 0, y₁ = 0,1, y₂ = 0,8, y₃ = 0,1, y₄ = 0, z₁ = 0,3, z₂ = 0,3, z₃ = 0,4, k₁ = 0,5, k₂ = 0,5, l₁ = 0,9, l₂ = 0,1, l₃ = 0

.

Воспользуйтесь приведённой ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации нейрона

$V=\sum_{j} V_j$ V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,5.
Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона.Максимально возбудите нейрон Х, соответствующий одному из жителей села. Проанализируйте «ответ» нейронной сети. Х = Марья.

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

Для логического описания системы принятия решений составьте её «электронную» схему.
$x_1\land (x_4\lor x_6) \to R_1 = \text{<шахматы>; }\\x_1\land ((x_4\land x_{10})\lor x_5) \to R_2 = \text{<верховая езда>. }$

Для данной «электронной» схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая, что исходные данные представляют собой достоверность высказываний о событиях. N₁ и N₂ – передаточные функции, приближённо заменяющие операции $\land \text{ и } \lor$ (прототипы нейронов).

Минимизируйте длину логических цепочек с помощью «размножения» решений.

К какому типу относится предложенное рассуждение, и верен ли сделанный вывод?

Я еду на верблюде.
Младший брат едет на осле.
Брат остановился, чтобы покормить осла сеном.
Следовательно, я должен остановиться, чтобы покормить верблюда сеном.

Используя кванторы всякий и некоторый, постройте базовые высказывания силогистики, являющиеся истинными. Предполагается, что субъект высказывания S объединяет несколько видов животных, а предикат высказывания Р означает исчерпывающее множество видов вьючных животных.

S = {лошадь, вол, верблюд, осёл, собака, лама}

Задайте наглядно смысл базовых высказываний с помощью жергоновых отношений.Всякий S есть Р; вол есть Р; верблюд есть Р; лошадь есть Р; лама есть Р.

Проиллюстрируйте примерами законы силлогистики, используя кванторы:

        А – Всякий _ есть _,        Е – Всякий _ не есть _,        I – Некоторый _ есть _,        О – Некоторый _ не есть _.

Закон исключённого третьего

Проверьте правильность силлогизмов, то есть, установите истинность заключения, считая его посылки истинными. (Необходимо помнить, что Аристотель полагал исходные посылки рассуждений истинными по определению, но не по факту.)

Рассмотрим рассуждения Николо Макиавелли о качествах большого руководителя: «… из всех зверей пусть государь уподобится двум: льву и лисе. Лев боится капканов, а лиса – волков…. Из чего следует, что разумный правитель не может и не должен оставаться верным своему обещанию, если это вредит его интересам, и если отпали причины, побудившие его дать обещание.» («Государь») Схема силлогизма:

	  Быть как лев	  Быть как лиса	-----------------------------------------	Отказ от предвыборных обещаний

Проверьте таблично тождественную истинность выражений.

Схема логического вывода имеет вид
Постройте кратчайшие пути доказательств на основе аксиомы f₁. Покажите возможность доказательства утверждения f₄.

Аналогичен ли объект В' объекту B в рамках преобразований F, трансформирующих объект A в объект B?

Методом индуктивного мышления Д.С. Милля (ДСМ-методом) установите приблизительную достоверность гипотез. Телеведущие и радиокомментаторы говорят: «двое солдат», «семеро студентов», «троих космонавтов» и т.д. Какова достоверность гипотезы о незнании широкой общественностью специального Постановления Минобрнауки об изменении правил употребления числительных?

Используя нечёткие квантификаторы на базе подразумеваемых лингвистических шкал, установите логичность следствий на основе данных посылок.
Редко идёт дождь. Иногда я гуляю под дождём
--------------------------------------------------------------
Очень редко я гуляю под дождём

К какому типу относятся продукции? Какого типа продукция преобладает у боксёра на ринге?

Рассмотрите процесс управления выводом в тактированном режиме с помощью продукционной системы. Отобразите процесс многоканального обслуживания клиентов в парикмахерской.

По заданной семантической сети обсудите возможность успеха деловых предложений.Здесь: Д - дом, СВМ - самое высокое место, К - коса, Г - гавань, ОМ - открытое море, КП - кокосовые пальмы, С - солнце, КС - крутой спуск, ДВ - дверь, ПП - пляж песчаный, ТГ - течение Гольфстрим.
Отношение R₁ означает «быть между». Отношение R₂ означает «принадлежать». Оно применяется дважды: для указания о том, что СВМ (самое высокое место) принадлежит К (косе), и о том, что ДВ (дверь) принадлежит Д (дому). Отношение R₃ интерпретируется как «находится на», а текст около вершины Д принадлежит описанию этой вершины. Отношение R₄ - «защищать от», R₅ - «соединять», R₆ - «омывать». Совместно действующие факторы объединяются скобками. В дополнительных описаниях вершин допустим произвол, позволяющий постичь смысл всего изображения.

Хозяин дома мог бы организовать небольшой отель для рыбаков и отдыхающих горожан!

Невзирая на спорность предпочитаемого ответа, объясните, к какой оценке склоняется ваше мировоззрение в извечных спорах человечества? Бессмертна ли душа?

Ответьте на вопросы с помощью БЗ МОЯ СЕМЬЯ. Функция активации нейронов имеет вид $F=\frac{\sum_{i}F_i}{n}$ , если это значение не меньше h = 0,5, 0 – в противном случае i – номер нейрона, n – количество активных входов нейрона.

По информации о совершении шкоды и предполагаемой причине возбудите рецепторы так, чтобы в установившемся режиме получить максимальное возбуждение нейрона, указывающего на виновника.

Синтезируйте целевой текст по БЗ МОЯ СЕМЬЯ, порождаемый возбуждением рецепторов. «Единичное» возбуждение присвоено рецепторам Петя, Шкода, Конфеты.

Рассмотрите возможность концептуального объединения баз знаний (БЗ). Можно ли объединить БЗ двух банковских систем?

Воспользуйтесь нейронной сетью Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, при функции активации нейрона
$V=\sum_{j} V_j$ V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,25.
Максимально возбудите нейроны X и Y, соответствующие двум жителям села. Проанализируйте «ответы» нейросети. Х = Иван, Y = Марья.

На базе логической нейронной сети Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, и для функции активации $V=\sum_{j} V_j$ V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,25, уточните информацию о родственных связях по «подозрительному» возбуждению нейронов.
Максимальное возбуждение рецепторов Иван = 1 и Марья = 1 привело к «подозрительному» возбуждению нейронов, использующих переменную Василий. В каком отношении находятся между собой все три лица?

Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие «исчерпывающее множество событий». Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным.Функция активации имеет вид:
$V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V, \text{ если V } \geq h, \text{ 0 – в противном случае}, h = 0,5$ .

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

Желая сократить расходы, начальник станции Кукуевка установил одинаковое (минимальное) вознаграждение в случае отправки обоих линейных на середину перегона, - вне зависимости от скорости их перемещения. Таким образом, решение R1 вобрало в себя и решение R4. Выполнив необходимое преобразование нейронной сети (независимо от скоростей паровозов), получим её в виде:
Функция активации имеет вид:
$V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V, \text{ если V } \geq h, \text{ 0 – в противном случае}, h = 0,5$ .
Исследуйте правомочность принимаемых решений.
А1 = А2 = 0,5, В1 = 0,3, В2 = 0,7.

Запишите логические выражения, определяющие системы принятия решений по текстам размышлений дяди Рамзая. «Если Вася, которому я исключительно доверяю, обнаружит, что Оксана торгует французской косметикой, утаивая французский коньяк (событие «B₃\B₁»), то я отправлюсь в Таиланд. В противном случае придётся довольствоваться турецкой Анталией.»

Составьте однослойные логические нейронные сети по описанию систем принятия решений. Функция активации имеет вид:
$V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V/n_i , если V_i \geq h$ , 0 – в противном случае, n_i – количество активных входов нейрона.
$A_1\land C_1\land «B_3\backslash B_1» \to R_1 = \text{«Таиланд»};\\(A_1\land (C_1\land C_2)\land (B_1\land B_3))\land (А_2\land (C_1\land C_2)\land (B_1\land B_3)) \to R_2 = \text{«Анталия»}.$

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:

$f_i = \sum_{j}\omega_j V_j$

$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

h = 2, x₁ = 0,8, x₂ = 0,2, x₃ = 0, y₁ = 0,1, y₂ = 0,8, y₃ = 0,1, y₄ = 0, z₁ = 0,3, z₂ = 0,3, z₃ = 0,4, k₁ = 0,5, k₂ = 0,5

.

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации имеет вид:

$f_i = \sum_{j}\omega_j V_j$

$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

h = 0,4, x₁ = 0,4, x₂ = 0,2, x₃ = 0,4, y₁ = 0,1, y₂ = 0,8, y₃ = 0,1, y₄ = 0, z₁ = 0,1, z₂ = 0,8, z₃ = 0,1, k₁ = 0,5, k₂ = 0,5, l₁ = 0,8, l₂ = 0,1, l₃ = 0,1

.

Сформулируйте предложения по нахождению параметров орбиты спутника на основе временного ряда радиолокационных измерений.

Ниже приведён рис. 10.1 Лекции. В дополнение к расчётам, проведённым в Лекции, установите, зависят ли уточнённые предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально?Функция активации i-го нейрона определяется:

$V = \sum_{j} \omega_j V_j$

V_i := if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0.

Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчёт возбуждения нейронов.

Положите V₁ = 0,9, V₂ = 0,05, V₃ = 0,05, V₄ = 1, V₅ = 0,7.

Как показала жизнь, а также свидетельствует глубокое знание законов диалектики, ни одна из версий о происхождении человека не противоречит тем качествам, которые вызывают возмущение чеховского героя. И наоборот, каждое из этих качеств лишь укрепляет уверенность в правоте каждого предположения о происхождении человека. Данное утверждение лежит в основе предположения о следующей структуре нейронной сети, отображающей модель наших исследований.

Выбрав функцию активации

$V = \sum_{j} \omega_j V_j$

V_i := if V > h then if V < 1then V else 1 else 0, h = 0,1 и положив V₄ = 1, рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов, «отвечающих» за версии о происхождении человека, и определите устойчивость выводов нейронной сети по отношению к исходным предположениям.

V₁ = 0,2, V₂ = 0,8, V₃ = 0,5

.

Дополните нейронную сеть, фрагмент которой приведён на рисунке, положительными обратными связями, усиливающими предположение об участии Пети в рассматриваемых ситуациях в тех случаях, когда предположения о местонахождении Васи имеют высокую достоверность. Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А2 находится на основе информации о Васе:
$\omega = \left\{\begin{matrix}0,5\cdot \frac{\Delta t - 4}{4} \text{ при }\Delta t < 4,\\ 0 \text{ - в противном случае}\end{matrix}\right.$
Проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, выявив лишь влияние обратной положительной связи на возможность «участия» Пети в событиях в связи с «занятостью» Васи. Для этого рассмотрите варианты повторного запроса к Васе до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего запроса к нему.
$\Delta t = 3$
.

Экспертный Совет выделил четыре показателя для банковского мониторинга:
z₁ – собственный капитал;
z₂ – вклады населения;
z₃ – объём вложений в культурные программы ЮНЕСКО;
z₄ – объём прибыли.
Тогда каждому банку В соответствует вектор его показателей B(z₁, z₂, z₃, z₄), лежащий в основе его рейтинга. Рейтинг банка может быть: R₁ – высокий, R₂ – средний, R₃ – низкий.
Спроектируйте экран со скрытой координатной сеткой. Выделите области отображения каждого значения рейтинга, выполняя требования наглядности и эстетики. Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам из приведённого списка в соответствии с их рейтингом. Запомните координаты каждой точки, соответствующие банку.
Известен рейтинг ряда крупных международных банков на основе их показателей:
$B_1(\text{$40 млрд.; $22 млрд.; $10 млрд.; $5 млрд.}) \to R_1\\B_2(\text{$25 млрд.; $13 млрд.; $5 млрд.; $2 млрд.}) \to R_1\\B_3(\text{$21 млрд.; $15 млрд.; $2 млрд.; $3 млрд.}) \to R_2\\B_4(\text{$11 млрд.; $12 млрд.; $6 млрд.; $1 млрд.}) \to R_2\\B_5(\text{$20 млрд.; $1 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.}) \to R_3\\B_6(\text{$1 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.; $0,1 млрд.}) \to R_3$

Для недостоверной информации P_ij о показателях банка с помощью логической нейронной сети, использующей функцию активации $V = \sum_{j} V_j$ ; V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,5, а также воспользовавшись операцией усреднения, найдите точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?
Р₁₁ = Р₁₂ = 0,5, Р₂₁ = Р₂₂ = 0,5, Р₃₂ = 1, Р₄₁ = Р₄₂ = 0,5. Нейронная сеть имеет вид:

По таблице

рассчитайте приближённое значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, «участвующими» в проводимой интерполяции по формуле

$Y=Y_1+(Y_2-Y_1)\cdot \frac{R_{XX_1}}{R_{X_1X_1}}$

Х = {2,1; 3,7}

.

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 $\delta_1 = [0, 1), \delta_2 = [1, 2), \delta_3 = [2, 3)$ . По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип «размножения» решений.
$(x_1 \in \delta_1 )\land (x_2 \in \delta_1 ) \to Y_3 \\(x_1 \in \delta_1 )\land (x_2 \in \delta_2 ) \to Y_4 \\(x_1 \in \delta_1 )\land (x_2 \in \delta_3 ) \to Y_1 \\(x_1 \in \delta_2 )\land (x_2 \in \delta_1 ) \to Y_2 \\(x_1 \in \delta_2 )\land (x_2 \in \delta_2 ) \to Y_3 \\(x_1 \in \delta_2 )\land (x_2 \in \delta_3 ) \to Y_4 \\(x_1 \in \delta_3 )\land (x_2 \in \delta_1 ) \to Y_1 \\(x_1 \in \delta_3 )\land (x_2 \in \delta_2 ) \to Y_2 \\(x_1 \in \delta_3 )\land (x_2 \in \delta_3 ) \to Y_3$

Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечётко заданным характеристикам. Функция активации имеет вид:

$V = \sum_{j} V_j$ V_i := V, если V > h, 0 – в противном случае; h = 0,5.
Нейронная сеть имеет вид: Достоверность предположения о принадлежности значений x₁ и x₂ исследуемым интервалам равна:
$P(x_1 \in \delta_2 ) = 0,2,\\P(x_1 \in \delta_3 ) = 0,8,\\P(x_2 \in \delta_1 ) = 0,2,\\P(x_2 \in \delta_2 ) = 0,8.$

Почему так важно соблюдать принцип «размножения» решений?
Нейронная сеть имеет вид:

Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звёздам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид:
Приблизительные координаты путешественника – (120, -140). Предположительно он вышел из пункта 3.

Совершите путешествие между населёнными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети.
Следуйте из пункта 1 в пункт 4. Нейронная сеть имеет вид:

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 трудоёмок 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.

На изображённом объекте – «мордочке» обозначены невидимые «мышцы». Достаточны ли они для выражения чувств объекта?
Проанализируйте попытку выразить радость.

На изображённом объекте-«чудище» обозначены невидимые шарнирно-мышечные соединения. Достаточны ли они для выражения жестов и эмоций?
Проанализируйте жест растерянности и смущения.

Выделите те параметры ситуации (события факторного пространства), которые могли бы явиться источником эмоционального воздействия на реагирующий объект.
Исследуйте механизмы возможной реакции на погодно-климатические процессы.

Выскажите свои соображения по непредсказуемому (альтернативному) развитию сюжета видеофильма на основе зрительского контингента и зрительской реакции.
Какими интеллектуальными возможностями должен обладать современный кинозал для показа фильма с непредсказуемым (альтернативным) сюжетом?

Рассмотрите аспекты «коллективного» поведения объектов «живого» моделирования.
На базе компьютерного (в единой памяти) или натурного моделирования созданы два и более «живых» объектов, способных реагировать друг на друга.

Обсудите основные возможности, открывающиеся при применении логических нейронных сетей для обеспечения информационной безопасности. Рассмотрите средства ограничения злоупотреблений со стороны службы безопасности и режима, имеющей неограниченный доступ ко всей секретной и конфиденциальной информации – для исключения возможности хищений, шантажа и насилия.

Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие «исчерпывающее множество событий». Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным.Функция активации имеет вид:
$V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V, \text{ если V } \geq h, \text{ 0 – в противном случае}, h = 0,5$ .

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

Как с помощью логической нейронной сети произвести идентификацию спутника, появившегося в зоне обзора радиолокационной станции?

Проиллюстрируйте примерами законы силлогистики, используя кванторы:

        А – Всякий _ есть _,        Е – Всякий _ не есть _,        I – Некоторый _ есть _,        О – Некоторый _ не есть _.

Закон тождества

Минимизируйте длину логических цепочек с помощью «размножения» решений.

Воспользуйтесь приведённой ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации нейрона

$V=\sum_{j} V_j$ V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,5.
Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона.Максимально возбудите нейрон Х, соответствующий одному из жителей села. Проанализируйте «ответ» нейронной сети. Х = Иван.

Изобразите однослойную логическую нейронную сеть по её логической схеме.

В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности x₁ всему диапазону $\delta_1$ не удовлетворяет требованиям к точности результатов. А именно, если предполагается условие $x_1 \in [0; 0,5)$ , нейросеть выдаёт удовлетворительный ответ. Однако условие $(x_1 \in [0,5; 1)) \land (x_2 \in [1, 2))$ требует нового правильного решения Y₅. Модифицируйте заданную нейронную сеть с учётом новых данных.
Исходная нейронная сеть имеет вид:

Усовершенствуйте нейронную сеть, дополнив её возможностью связи между некоторыми пунктами, находящимися в разных секторах. Если это невозможно, исследуйте причину и рассмотрите возможность применения общего подхода, отображённого на приведённом ниже рисунке.
Научите нейросеть, как из пункта 6 попасть в пункт 12. (Примечание: достаточно научить нейросеть возвращению в пункт 0.)

Обсудите основные возможности, открывающиеся при применении логических нейронных сетей для обеспечения информационной безопасности. Рассмотрите возможности защиты от несанкционированного, в том числе – насильственного, доступа.

Корректно составленная система принятия решений с обратными связями должна быть устойчивой по отношению к исходным предположениям. Это означает, что при любых исходных предположениях – их достоверности или весовых оценках – должны однозначно получаться окончательные, точные значения оценок этих предположений. Ниже приведён рис. 10.1 Лекции. В дополнение к расчётам, проведённым в Лекции, установите, зависят ли уточнённые предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально?Функция активации i-го нейрона определяется:

$V = \sum_{j} \omega_j V_j$

V_i := if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0, h = 0,1.

Положите V₁ = 0,8, V₂ = 0,1, V₃ = 0,1, V₄ = 1, V₅ = 1.

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 $\delta_1 = [0, 1), \delta_2 = [1, 2), \delta_3 = [2, 3)$ . По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип «размножения» решений.
$(x_1 \in \delta_1 )\land (x_2 \in \delta_1 ) \to Y_2 \\(x_1 \in \delta_1 )\land (x_2 \in \delta_2 ) \to Y_3 \\(x_1 \in \delta_1 )\land (x_2 \in \delta_3 ) \to Y_4 \\(x_1 \in \delta_2 )\land (x_2 \in \delta_1 ) \to Y_1 \\(x_1 \in \delta_2 )\land (x_2 \in \delta_2 ) \to Y_2 \\(x_1 \in \delta_2 )\land (x_2 \in \delta_3 ) \to Y_3 \\(x_1 \in \delta_3 )\land (x_2 \in \delta_1 ) \to Y_4 \\(x_1 \in \delta_3 )\land (x_2 \in \delta_2 ) \to Y_1 \\(x_1 \in \delta_3 )\land (x_2 \in \delta_3 ) \to Y_2$

Задача обнаружения (селекции).
Пусть нейроны выходного слоя принадлежат некоторой области коры головного мозга. Между ними существуют взаимно подавляющие, отрицательные (с отрицательными весами, т. н. ингибиторные) связи, как показано на рисунке.

Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов.Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (предположим, величина их возбуждения станет ниже порога 0,8) и обретёт чётко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания.
Рассчитайте величины возбуждения нейронов, «отвечающих» за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения f_A, f_B, f_C и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон.
После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: f_A = 1,6, f_B = 1,1, f_C = 0,9.

Найдите предпочтительное решение по логической нейронной сети, представленной на рисунке, и по функции активации

$f_i = \sum_{j}\omega_j V_j$

$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

x₁ = 0,4, x₂ = 0,5, x₃ = 0,1, y₁ = 0,9, y₂ = 0,1, y₃ = 0, y₄ = 0, z₁ = 0, z₂ = 0,1, z₃ = 0,9, k₁ = 0,9, k₂ = 0,1

.

Воспользуйтесь нейронной сетью Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, при функции активации нейрона
$V=\sum_{j} V_j$ V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,25.
Максимально возбудите нейроны X и Y, соответствующие двум жителям села. Проанализируйте «ответы» нейросети. Х = Иван, Y = Василий.

Для логического описания системы принятия решений составьте её «электронную» схему.
$x_1\land x_4 \to R_1 = \text{<выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верховая езда, пляж, байдарка>; }\\x_4\land x_{10} \to R_2 = \text{<выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верхом>; }\\x_1\land x_5 \to R_3 = \text{<выбор: велосипед, верховая езда, пляж, байдарка>; }\\x_2\land (x_4\lor x_5) \to R_4 = \text{<сон>; }\\x_3\land (x_4\lor x_5) \to R_5 = \text{<выбор: сон, дискотека>. }$

К какому типу относится предложенное рассуждение, и верен ли сделанный вывод?

К тягловым животным относятся лошади, волы, верблюды и ослы.
Существуют и собачьи упряжки.
Следовательно, все собаки относятся к тягловым животным, и список следует продолжить.

Проверьте правильность силлогизмов, то есть, установите истинность заключения, считая его посылки истинными. (Необходимо помнить, что Аристотель полагал исходные посылки рассуждений истинными по определению, но не по факту.)

Афоризм 51 Козьмы Пруткова гласит: Если у тебя спрошено будет, что полезнее, солнце или месяц? – ответствуй: месяц. Ибо солнце светит днём, когда и без того светло; а месяц – ночью. Схема силлогизма по этому афоризму:

	Солнце светит днём (когда и так светло)	Месяц светит ночью	--------------------------------------------------	Хвала месяцу!

Напомним вид жергоновых отношений силлогистики, как прообраз теоретико-множественного представления связи между сущностями.

Выберем вторую (из четырёх) фигуру силлогизмов, связывающую три класса сущностей и отображающую выводы на основание двух посылок.

Для того чтобы породить с помощью этой фигуры конкретные типы силлогизма ( модусы), надо выбрать из четырёх символов A, E, I, O три, по одному для первой и второй посылок и для заключения.С помощью жергоновых отношений проверьте правильность образующихся силлогизмов.

АIО; ему соответствует модус силлогизма Всякий Р есть МНекоторый S есть М--------------------------Некоторый S не есть Р

Обсудите принципы установления причинно-следственных отношений Д.С. Милля. Пусть явление $\alpha$ заключается в скольжении и заносе автомобиля. Испробовав и отвергнув все предположения, вы убедились в том, что фактор $\beta$ высоты протектора шин единственно влияет на устойчивое движение автомобиля. Обсудите принцип единственного сходства Милля: «Если все обстоятельства явления, кроме $\beta$ , могут отсутствовать, не уничтожая явление $\alpha$ , то $\beta$ является причиной явления $\alpha (\beta \to \alpha)$ ».

Рассмотрите пример наличия нескольких причин, как необходимых условий, приводящих к одному следствию. Считаете ли вы эти причины действительно необходимыми и согласны ли вы с их весами? Чтобы легковой автомобиль был современным московским такси, необходимо:
он должен быть жёлтый (с весом причины 0,95);
не должен быть марки «москвич», «победа» и «жигули» (с весом 1);
мощность его двигателя не должна быть менее 90 л.с. (с весом 0,8);
должен иметь талон о прохождении техосмотра (с весом 0,9).

Используя нечёткие квантификаторы на базе подразумеваемых лингвистических шкал, установите логичность следствий на основе данных посылок.
Мы ничего не знаем. Одни говорят «Бог есть», другие говорят «Бога нет»
-------------------------------------------------------------------------------------------------
На всякий случай поступай праведно!

Осветите проблемные методологические вопросы искусственного интеллекта. Что лежит в основе логической нейронной сети, работающей по нечётким данным?

Распознавание нечётких символов персептроном

Изобразите экран $8 \times 16$ клеток. Каждую клетку интерпретируйте рецептором, способным воспринимать извне величину возбуждения в диапазоне 0 – 1. Для обучения одной букве условно нарисуйте на экране эталон буквы О. Окружите линию этого эталона клетками (рецепторами) с некоторым запасом (как показано на рисунке) так, чтобы создать «ловушку» для захвата основной части нечётко и с искажениями изображаемой буквы О. Соедините все рецепторы «ловушки» буквы О связями (с единичными весами) с нейроном, отвечающим за вывод: «Это буква О».

Выберите функцию активации этого нейрона $F_O=\frac{1}{N_O}\sum_{i}f_i-h$ , при отрицательном значении разности принимающую нулевое значение. N_O – количество рецепторов, образующих «ловушку» буквы О, f_i – величина возбуждения i-го рецептора, h – единый порог, подбираемый экспериментально для всех букв, распознаванию которых производится обучение. По рисунку N_O = 68.

На этом же экране постройте «ловушку» для распознавания искажённой, «зашумлённой» буквы А, как показано на рисунке. Все рецепторы «ловушки» свяжите с нейроном, отвечающим за вывод: «Это буква А».

Функция активации этого нейрона имеет тот же вид $F_A=\frac{1}{N_A}\sum_{i}f_i-h$ , однако N_A = 74. (Данное нормирование производится для уравнивания всех букв, которым обучается нейросеть.)

По чётко заданным эталонам букв (с единичной засветкой клеток экрана по правильному контуру) предварительно подберите порог h так, чтобы существенно возбуждался лишь тот нейрон, который соответствует предъявляемой букве. Показ «чужого» символа, которому нейросеть не обучалась, должен приводить к нулевому возбуждению нейронов. В процессе эксперимента и при добавлении новых букв значение порога может уточняться.

На рисунке показан вариант зашумлённой засветки экрана. Слева наложена «ловушка» для распознавания буквы О. Справа – «ловушка» для распознавания буквы А.
Для данной зашумлённой засветки экрана и для h = 0,7 определите, какая буква была предъявлена.

Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле $M=\frac{\sum_{i}M_i Ri}{\sum_{i}Ri}$ , M_i – сумма гонорара за выполнение i – го решения.
Функция активации имеет вид: $V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V, \text{ если V } \geq h, 0 – в противном случае, h = 0,5$ .
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 логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:

$f_i = \sum_{j}\omega_j V_j$

$f_\text{Вых i} = \left \{ \begin{matrix}f_i \text{ если }f_i \geq h\\ \text{0, в противном случае}\end{matrix} \right.$

h = 2, x₁ = 0,4, x₂ = 0,2, x₃ = 0,4, y₁ = 0,1, y₂ = 0,8, y₃ = 0,1, y₄ = 0, z₁ = 0,1, z₂ = 0,8, z₃ = 0,1, k₁ = 0,5, k₂ = 0,5

.

Экспертный Совет выделил четыре показателя для банковского мониторинга:
z₁ – собственный капитал;
z₂ – вклады населения;
z₃ – объём вложений в культурные программы ЮНЕСКО;
z₄ – объём прибыли.
Тогда каждому банку В соответствует вектор его показателей B(z₁, z₂, z₃, z₄), лежащий в основе его рейтинга. Рейтинг банка может быть: R₁ – высокий, R₂ – средний, R₃ – низкий.
Спроектируйте экран со скрытой координатной сеткой. Выделите области отображения каждого значения рейтинга, выполняя требования наглядности и эстетики. Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам из приведённого списка в соответствии с их рейтингом. Запомните координаты каждой точки, соответствующие банку.
Известен рейтинг ряда крупных международных банков на основе их показателей:
$B_1(\text{$45 млрд.; $25 млрд.; $10 млрд.; $5 млрд.}) \to R_1\\B_2(\text{$25 млрд.; $12 млрд.; $5 млрд.; $2 млрд.}) \to R_1\\B_3(\text{$20 млрд.; $15 млрд.; $2 млрд.; $3 млрд.}) \to R_2\\B_4(\text{$10 млрд.; $12 млрд.; $6 млрд.; $1 млрд.}) \to R_2\\B_5(\text{$20 млрд.; $1 млрд.; $0 млрд.; $0 млрд.}) \to R_3\\B_6(\text{$1 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.; $0,1 млрд.}) \to R_3$

Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка:
$\delta_Z11 = [0, 25), \\ \delta_Z12 = [25, 50], \\\delta_Z21 = [0, 10), \\ \delta_Z22 = [10, 25], \\\delta_Z31 = [0, 5), \\ \delta_Z32 = [5, 10], \\\delta_Z41 = [0, 2), \\ \delta_Z42 = [2, 5].$
Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране.
Банки-эталоны и их рейтинг:
$B_1($42 млрд.; $22 млрд.; $10 млрд.; $5 млрд.) \to R_1\\B_2($25 млрд.; $13 млрд.; $5 млрд.; $2 млрд.) \to R_1\\B_3($21 млрд.; $15 млрд.; $2 млрд.; $3 млрд.) \to R_2\\B_4($12 млрд.; $12 млрд.; $6 млрд.; $1 млрд.) \to R_2\\B_5($20 млрд.; $2 млрд.; $0,5 млрд.; $0 млрд.) \to R_3\\B_6($1 млрд.; $0,5 млрд.; $1 млрд.; $0,1 млрд.) \to R_3$
Точки – банки в сферической системе координат: B₁(4, 180^o), B₂(4, 0^o), B₃(8, 45^o), B₄(8, 270^o), B₅(12, 210^o), B₆(11, 60^o).

Воспользуйтесь функцией активации:
$V = \sum_{j} V_j$ ; V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,5.
Для абсолютно достоверной информации P_ij о показателях банка с помощью логической нейронной сети, построенной по соответствующему варианту задачи 3, найдите с помощью операции усреднения точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?
Р₁₁ = Р₂₁ = Р₃₁ = Р₄₁ = 1. Нейронная сеть 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 приближённое значение компонент вектора Y для измеренных компонент вектора Х, считая, что y₁ слабо зависит от х₂, а y₂ слабо зависит от х₁.

X = {2,1; 3,7}

.

По таблице

рассчитайте приближённое значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, «участвующими» в проводимой интерполяции по формуле

$Y=Y_1+(Y_2-Y_1)\cdot \frac{R_{XX_1}}{R_{X_1X_1}}$

Х = {4,2; 4,8}

.

Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечётко заданным характеристикам. Функция активации имеет вид:

$V = \sum_{j} V_j$ V_i := V, если V > h, 0 – в противном случае; h = 0,5.

Нейронная сеть имеет вид:

Достоверность предположения о принадлежности значений x₁ и x₂ исследуемым интервалам равна:

$P(x_1 \in \delta_2 ) = 0,2,\\P(x_1 \in \delta_3 ) = 0,8,\\P(x_2 \in \delta_1 ) = 0,2,\\P(x_2 \in \delta_2 ) = 0,6,\\P(x_2 \in \delta_3 ) = 0,2.$

Используя приведённые ниже рисунок, и соответствующую ему нейронную сеть, рассчитайте маршруты следования из центрального пункта по заданным координатам пункта назначения. Воспользуйтесь функцией активации:
$V_i=\xi (\sum_{j}\omega_j V_j - h), \omega_j=1, h=0,5$
Координаты пункта назначения (50, -150)
.

Выскажите свои соображения по непредсказуемому (альтернативному) развитию сюжета видеофильма на основе зрительского контингента и зрительской реакции.
Какими интеллектуальными возможностями должна обладать видеоаппаратура будущего для демонстрации фильмов с непредсказуемым (альтернативным) сюжетом, записанных на DVD-дисках?

Рассмотрите аспекты «коллективного» поведения объектов «живого» моделирования.
Каковы перспективы применения «живого» моделирования при прогнозировании политических и спортивных состязаний, при манипулировании пристрастиями избирателей, в дипломатических играх и пр.?

Исследуйте диагностические возможности логических нейронных сетей. Рассмотрите принципы технической диагностики в автоцентре техобслуживания.

Невзирая на спорность предпочитаемого ответа, объясните, к какой оценке склоняется ваше мировоззрение в извечных спорах человечества? В чём смысл жизни?

Воспользуйтесь приведённой ниже модифицированной логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации нейрона
$V=\sum_{j} V_j$ V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,25.
Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона.Максимально возбудите нейрон Х, соответствующий одному из жителей села. Проанализируйте «ответ» нейронной сети. Х = Иван.

Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звёздам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид:
Приблизительные координаты путешественника – (-120, 140). Предположительно он вышел из пункта 1.

Ниже приведён рис. 10.1 Лекции. В дополнение к расчётам, проведённым в Лекции, установите, зависят ли уточнённые предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально?Функция активации i-го нейрона определяется:

$V = \sum_{j} \omega_j V_j$

V_i := if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0.

Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчёт возбуждения нейронов.

Положите V₁ = 0,7, V₂ = 0,2, V₃ = 0,1, V₄ = 0,6, V₅ = 0,5.

Свяжите сеть, состоящую из 4 населённых пунктов, маршрутами взаимного общения. Запомните маршруты с помощью логической нейронной сети, в которой отразите пункты отправления, пункты назначения и промежуточные пункты смещения.
Сеть населённых пунктов имеет вид:

С помощью формальных преобразований докажите тождественную истинность выражений.

Рассмотрите возможность концептуального объединения баз знаний (БЗ). Как вы думаете, можно ли на концептуальном уровне объединить БЗ адаптивного маршрутизатора системы телекоммуникационной связи и БЗ региональной автомобильной транспортной сети?

Составьте дизъюнктивную нормальную форму по заданным таблично значениям функции f. Упростите выражение.

Экран, связанный с декартовой системой координат Oxy, затрудняет интерполяцию (в частности, необходимую при решении настоящей задачи). А именно, найденная на основе усреднения координата двух точек, принадлежащих некоторому, предположим, - низкому, рейтингу, может оказаться между этими точками и принадлежать области высокого рейтинга. Для облегчения интерполяции целесообразно в качестве рабочей системы использовать сферическую систему координат $Or\phi$ , в которой $r = \sqrt{x^2+y^{2}}, \varphi = arctg\frac{y^}{x}$ Общий центр О этих двух систем координат является центром экрана. Тогда области одинакового рейтинга ограничены сферическими окружностями.
Для согласования с размером экрана необходимо произвести преобразование координаты $y^: y = y^* \cdot k$ , где k < 1 – отношение сторон экрана. Это приведёт к «сплющиванию» изображения областей рейтинга согласно требованиям эстетики и удобств восприятия.
Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам, списка в соответствии с их рейтингом. Запомните сферические координаты каждой точки-банка.
Точки – банки в декартовой системе координат: B₁(5, 6), B₂(8, 5), B₃(3, 7), B₄(5, 3), B₅(12, 6), B₆(3, 10).

Изобразите однослойную логическую нейронную сеть по её логической схеме.

Применяя кванторы общности и существования, сформируйте формальное представление высказываний и их отрицание. Каждый чемодан, вес которого х не превышает 20 кг, может быть сдан в багаж Р(х), если не содержит наркотических веществ.

Схема логического вывода имеет вид
Постройте кратчайшие пути доказательств на основе аксиомы f₁. Покажите возможность доказательства утверждения f₂.

По заданной семантической сети обсудите возможность успеха деловых предложений.

Здесь: Д - дом, СВМ - самое высокое место, К - коса, Г - гавань, ОМ - открытое море, КП - кокосовые пальмы, С - солнце, КС - крутой спуск, ДВ - дверь, ПП - пляж песчаный, ТГ - течение Гольфстрим.

Отношение R₁ означает «быть между». Отношение R₂ означает «принадлежать». Оно применяется дважды: для указания о том, что СВМ (самое высокое место) принадлежит К (косе), и о том, что ДВ (дверь) принадлежит Д (дому). Отношение R₃ интерпретируется как «находится на», а текст около вершины Д принадлежит описанию этой вершины. Отношение R₄ - «защищать от», R₅ - «соединять», R₆ - «омывать». Совместно действующие факторы объединяются скобками. В дополнительных описаниях вершин допустим произвол, позволяющий постичь смысл всего изображения.

За этой косой, с подветренной стороны, можно разместить стоянку для маломерного флота.

К какому виду относится спор между популярными литературными героями?
- Ты что ж это, говорит, чужие шайки воруешь? Как ляпну, говорит, тебе шайкой между глаз - не зарадуешься.
Я говорю:- Не царский, говорю, режим шайками ляпать. Эгоизм, говорю, какой. Надо же, говорю, и другим помыться. Не в театре, говорю.
(М. Зощенко. «Баня»)

Совокупность высказываний x₁, x₂, x₃ отображает исчерпывающее множество событий. Например, это означает, что $\neg x_1=x_2\lor x_3, а x_2\land x_3=0$ . Составьте дизъюнктивную нормальную форму по заданным таблично предполагаемым значениям функции f от различных ситуаций.

В рамках рассмотрения многоагентных и сетевых моделей ИИ, рассмотрите идеи адаптивной маршрутизации в телекоммуникационной сети связи. Каждый из множества одновременно продвигающихся по сети информационных пакетов снабжён адресом назначения и движется от узла к узлу, обходя или учитывая переполнение их буферов, а также текущее состояние линий связи. В этом заключается адаптация вырабатываемого маршрута к текущей загрузке узлов, к состоянию узлов и линий связи, а также к реальному потоку в сети. Целевой функцией такой адаптации является максимизация вероятности выполнения обмена данными в телекоммуникационной сети и минимизация среднего времени выполнения заявки на обмен. Сформулируйте идею адаптивной маршрутизации.

Невзирая на спорность предпочитаемого ответа, объясните, к какой оценке склоняется ваше мировоззрение в извечных спорах человечества? Бесконечна ли Вселенная во времени и пространстве?

Рассмотрите процесс управления выводом в тактированном режиме с помощью продукционной системы. Отобразите процесс динамического распределения частично-упорядоченных работ по ремонту квартиры между несколькими халтурщиками.

Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле $M=\frac{\sum_{i}M_i Ri}{\sum_{i}Ri}$ , M_i – сумма гонорара за выполнение i – го решения.
Функция активации имеет вид: $V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V, \text{ если V } \geq h, \text{ 0 – в противном случае}, h = 0,5$ .
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

Корректно составленная система принятия решений с обратными связями должна быть устойчивой по отношению к исходным предположениям. Это означает, что при любых исходных предположениях – их достоверности или весовых оценках – должны однозначно получаться окончательные, точные значения оценок этих предположений. Ниже приведён рис. 10.1 Лекции. В дополнение к расчётам, проведённым в Лекции, установите, зависят ли уточнённые предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально?Функция активации i-го нейрона определяется:

$V = \sum_{j} \omega_j V_j$

V_i := if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0, h = 0,1.

Положите V₁ = 0,9, V₂ = 0,05, V₃ = 0,05, V₄ = 1, V₅ = 0,7.

Для приведённой на рисунке системы связей и для функции активации
$V = \sum_{j} \omega_j V_j$
V_i := if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0, и для h = 0,3 (для всех нейронов) рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов 1 – 3 для заданных, предполагаемых значений.
V₁ = 0,8, V₂ = 0,2, V₃ = 0,2.

Обсудите следующую проблему:
Справедлив ли вывод об универсальности разработанного проекта программного продукта и его применении при перенастройке для использования в других подобных системах кластеризации ситуаций и принятия решений?
Обобщите свои выводы на основе анализа системы оценки странового риска.

Усовершенствуйте нейронную сеть, дополнив её возможностью связи между некоторыми пунктами, находящимися в разных секторах. Если это невозможно, исследуйте причину и рассмотрите возможность применения общего подхода, отображённого на приведённом ниже рисунке.
Научите нейросеть, как из пункта 5 попасть в пункт 10.

Свяжите сеть, состоящую из 4 населённых пунктов, маршрутами взаимного общения. Запомните маршруты с помощью логической нейронной сети, в которой отразите пункты отправления, пункты назначения и промежуточные пункты смещения.
Сеть населённых пунктов имеет вид:

На изображённом объекте-«чудище» обозначены невидимые шарнирно-мышечные соединения. Достаточны ли они для выражения жестов и эмоций?
Проанализируйте жест радостного приветствия и восторга.

Рассмотрите на уровне эскизного проекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов.
Укажите основные принципы распознавания, лежащие в основе функционирования монстра-телохранителя крупного государственного деятеля.

Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения относительно логической нейронной сети, прогнозирующей государственное развитие и опасность государственных потрясений.

Составьте дизъюнктивную нормальную форму по заданным таблично значениям функции f. Упростите выражение.

Для данной «электронной» схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая, что исходные данные представляют собой достоверность высказываний о событиях. N₁ и N₂ – передаточные функции, приближённо заменяющие операции $\land \text{ и } \lor$ (прототипы нейронов).

Исследуйте диагностические возможности логических нейронных сетей. Рассмотрите принципы медицинской диагностики.

На основе главных свойств высказываний, образующих исчерпывающие множества событий (ИМС), определите, образует ли заданное множество М ИМС при утверждённом Свыше распорядке дня и выделенных бюджетных средствах. M = {x₁₁, x₁₂, x₁₃, x₁₄, x₁₅, x₁₆, x₁₇, x₁₈, x₁₉}.

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

Совокупность высказываний x₁, x₂, x₃ отображает исчерпывающее множество событий. Например, это означает, что $\neg x_1=x_2\lor x_3, а x_2\land x_3=0$ . Составьте дизъюнктивную нормальную форму по заданным таблично предполагаемым значениям функции f от различных ситуаций.

Рассмотрите возможности и принципы «работы» компьютерного человечка КОМПИ.
Рассмотрите принципы обучения КОМПИ.

Выделите те параметры ситуации (события факторного пространства), которые могли бы явиться источником эмоционального воздействия на реагирующий объект.
Исследуйте механизмы возможной реакции искусственного живого существа на зрителей и туристов.

Осветите проблемные методологические вопросы искусственного интеллекта. Насколько жёстко зависит пороговая функция активации нейрона от задачи, решаемой с помощью логической нейронной сети?

По приведённому ниже рисунку фрагмента нейронной сети с обратными связями и по формуле для нахождения веса такой связи
$\omega = \left\{\begin{matrix}0,5\cdot \frac{\Delta t - 4}{4} \text{ при }\Delta t < 4,\\ 0 \text{ - в противном случае}\end{matrix}\right.$
проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи (А₁ = 1) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации.
$\Delta t = 3$
.

Для приведённой на рисунке системы связей и для функции активации
$V = \sum_{j} \omega_j V_j$
V_i := if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0, и для h = 0,3 (для всех нейронов) рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов 1 – 3 для заданных, предполагаемых значений.
V₁ = 1, V₂ = 1, V₃ = 0,2.

Определите тип мышления - образный, предикативный или алгоритмический, соответствующий указанным продукциям. Обратите внимание на возможную спорность ответов. Какой тип мышления, на ваш взгляд, преимущественно демонстрирует студент-отличник технического ВУЗа, мечтающий получить «красный» диплом?

Воспользуйтесь приведённой ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации нейрона

$V=\sum_{j} V_j$ V_i := V, если $V \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,5.

Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона. Максимально возбудите нейрон Х, соответствующий одному из жителей села. Проанализируйте «ответ» нейронной сети. Х = Иван.

Постройте логическую нейронную сеть «железнодорожная рулетка» для различных вариантов V1 и V2 скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь функцией активации $V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V, \text{ если V } \geq h$ , 0 – в противном случае, h = 0,5.
V1 = 60 км/ч, V2 = 90 км/ч.
$А1\land В1 \to R1 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $230>;\\A1\land В2 \to R2 = <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $70>;\\A2\land В1 \to R3 = <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $80>;\\А2\land В2 \to R4 = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $260>$
.

Желая сократить расходы, начальник станции Кукуевка установил одинаковое (минимальное) вознаграждение в случае отправки обоих линейных на середину перегона, - вне зависимости от скорости их перемещения. Таким образом, решение R1 вобрало в себя и решение R4. Выполнив необходимое преобразование нейронной сети (независимо от скоростей паровозов), получим её в виде:
Функция активации имеет вид:
$V=\sum_{j}V_j$ ; $V_i := V, \text{ если V} \geq h, \text{ 0 – в противном случае}, h = 0,5$ .
Исследуйте правомочность принимаемых решений.
А1 = 0,4, А2 = 0,6, В1 = В2 = 0,5.

Почему так важно соблюдать принцип «размножения» решений?
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 правилом вывода

дедушка(X,Y) :- мужчина Х, родитель(X,P), родитель(P,Y)

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

Синтезируйте целевой текст по БЗ МОЯ СЕМЬЯ, порождаемый возбуждением рецепторов. «Единичное» возбуждение присвоено рецепторам Петя, Кот Вася, Шкода, Конфеты.

Используя нечёткие квантификаторы на базе подразумеваемых лингвистических шкал, установите логичность следствий на основе данных посылок.
Нередко бывают морские экскурсии, в которых я часто участвую
------------------------------------------------------------------------------------
Я достаточно часто плаваю на экскурсионных кораблях

Распознавание нечётких символов персептроном

Изобразите экран $8 \times 16$ клеток. Каждую клетку интерпретируйте рецептором, способным воспринимать извне величину возбуждения в диапазоне 0 – 1. Для обучения одной букве условно нарисуйте на экране эталон буквы О. Окружите линию этого эталона клетками (рецепторами) с некоторым запасом (как показано на рисунке) так, чтобы создать «ловушку» для захвата основной части нечётко и с искажениями изображаемой буквы О. Соедините все рецепторы «ловушки» буквы О связями (с единичными весами) с нейроном, отвечающим за вывод: «Это буква О».

Выберите функцию активации этого нейрона $F_O=\frac{1}{N_O}\sum_{i}f_i-h$ , при отрицательном значении разности принимающую нулевое значение. N_O – количество рецепторов, образующих «ловушку» буквы О, f_i – величина возбуждения i-го рецептора, h – единый порог, подбираемый экспериментально для всех букв, распознаванию которых производится обучение. По рисунку N_O = 68.

На этом же экране постройте «ловушку» для распознавания искажённой, «зашумлённой» буквы А, как показано на рисунке. Все рецепторы «ловушки» свяжите с нейроном, отвечающим за вывод: «Это буква А».

Функция активации этого нейрона имеет тот же вид $F_A=\frac{1}{N_A}\sum_{i}f_i-h$ , однако N_A = 74. (Данное нормирование производится для уравнивания всех букв, которым обучается нейросеть.)

По чётко заданным эталонам букв (с единичной засветкой клеток экрана по правильному контуру) предварительно подберите порог h так, чтобы существенно возбуждался лишь тот нейрон, который соответствует предъявляемой букве. Показ «чужого» символа, которому нейросеть не обучалась, должен приводить к нулевому возбуждению нейронов. В процессе эксперимента и при добавлении новых букв значение порога может уточняться.

На рисунке показан вариант зашумлённой засветки экрана. Слева наложена «ловушка» для распознавания буквы О. Справа – «ловушка» для распознавания буквы А.
Для данной зашумлённой засветки экрана и для h = 0,7 определите, какая буква была предъявлена.

Используя приведённые ниже рисунок, и соответствующую ему нейронную сеть, рассчитайте маршруты следования из центрального пункта по заданным координатам пункта назначения. Воспользуйтесь функцией активации:
$V_i=\xi (\sum_{j}\omega_j V_j - h), \omega_j=1, h=0,5$
Координаты пункта назначения (-50, -150)
.

Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, возбуждающей оптимистические или пессимистические настроения общества на основе анализа частоты употребления слов и смысловых связок в средствах массовой информации.

Совершите путешествие между населёнными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети.
Как выбрать маршрут, чтобы совершить кругосветное путешествие из пункта 1? Нейронная сеть имеет вид:

К какому виду относится спор между популярными литературными героями?
- Деньги вперёд, - заявил монтёр, - утром - деньги, вечером - стулья или вечером - деньги, а ... утром - стулья.
- А может быть, сегодня - стулья, а завтра - деньги? - пытал Остап.

(И. Ильф, Е. Петров. Двенадцать стульев)

Нейросетевые технологии искусственного интеллекта - ответы

Для логического описания системы принятия решений составьте её «электронную» схему.

Минимизируйте длину логических цепочек с помощью «размножения» решений.

Изобразите однослойную логическую нейронную сеть по её логической схеме.

Задайте наглядно смысл базовых высказываний с помощью жергоновых отношений.Всякий S есть Р; S не есть Р; осёл есть Р; человек есть Р.

Составьте дизъюнктивную нормальную форму по заданным таблично значениям функции f. Упростите выражение.

Проверьте таблично тождественную истинность выражений.

С помощью формальных преобразований докажите тождественную истинность выражений.

Схема логического вывода имеет видПостройте кратчайшие пути доказательств на основе аксиомы f1. Покажите возможность доказательства утверждения f5.

Аналогичен ли объект В' объекту B в рамках преобразований F, трансформирующих объект A в объект B?

К какому типу относятся продукции? Какого типа продукция преобладает у учёного-селекционера?

Синтезируйте целевой текст по БЗ МОЯ СЕМЬЯ, порождаемый возбуждением рецепторов. «Единичное» возбуждение присвоено рецепторам Кот Вася, Шкода, Конфеты.

Осветите проблемные методологические вопросы искусственного интеллекта. Что явилось определяющим и обозначило прорыв в развитии ранних логических моделей ИИ?

Как с помощью логической нейронной сети произвести идентификацию и задержание подозрительного лица в потоке пассажиров?

Почему так важно соблюдать принцип «размножения» решений?Исходная нейронная сеть имеет вид:

Рассмотрите возможности и принципы «работы» компьютерного человечка КОМПИ.Рассмотрите принципы организации диалогового режима.

С помощью формальных преобразований докажите тождественную истинность выражений.

Задайте наглядно смысл базовых высказываний с помощью жергоновых отношений.Некоторый S есть Р; Некоторый S не есть Р; лошадь есть Р; собака не есть Р.

Аналогичен ли объект В' объекту B в рамках преобразований F, трансформирующих объект A в объект B?

Рассмотрите возможности и принципы «работы» компьютерного человечка КОМПИ.Рассмотрите принципы распознавания и формирования сценария игры.

Проверьте таблично тождественную истинность выражений.

На изображённом объекте – «мордочке» обозначены невидимые «мышцы». Достаточны ли они для выражения чувств объекта?Проанализируйте попытку выразить свирепость.

К какому типу относятся продукции? Какого типа продукция преобладает у гонщика Формулы 1?

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

Для логического описания системы принятия решений составьте её «электронную» схему.

Схема логического вывода имеет вид
Постройте кратчайшие пути доказательств на основе аксиомы f₁. Покажите возможность доказательства утверждения f₅.

Почему так важно соблюдать принцип «размножения» решений?
Исходная нейронная сеть имеет вид:

Рассмотрите возможности и принципы «работы» компьютерного человечка КОМПИ.
Рассмотрите принципы организации диалогового режима.

Рассмотрите возможности и принципы «работы» компьютерного человечка КОМПИ.
Рассмотрите принципы распознавания и формирования сценария игры.

На изображённом объекте – «мордочке» обозначены невидимые «мышцы». Достаточны ли они для выражения чувств объекта?
Проанализируйте попытку выразить свирепость.