Составьте однослойные логические нейронные сети по описанию систем принятия решений. Функция активации имеет вид:
; , 0 – в противном случае, ni – количество активных входов нейрона.
Составьте однослойные логические нейронные сети по описанию систем принятия решений. Функция активации имеет вид:
; , 0 – в противном случае, ni – количество активных входов нейрона.
Составьте однослойные логические нейронные сети по описанию систем принятия решений. Функция активации имеет вид:
; , 0 – в противном случае, ni – количество активных входов нейрона.
Составьте однослойные логические нейронные сети по описанию систем принятия решений. Функция активации имеет вид:
; , 0 – в противном случае, ni – количество активных входов нейрона.
Ситуация описывается нечёткими значениями (достоверностью) событий x1, …, x5. Функция активации нейрона формируется:
, если это значение не меньше порога h, 0 – в противном случае; ni – количество активных входов (дендритов) i-го нейрона, fj – значение возбуждения рецептора xj, связанного с i-м нейроном .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:
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 . По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип «размножения» решений.
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 . По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип «размножения» решений.
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 . По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип «размножения» решений.