База ответов ИНТУИТ

Нейросетевые технологии искусственного интеллекта

<<- Назад к вопросам

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

V = \sum_{j} V_j Vi := 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.

(Отметьте один правильный вариант ответа.)
Варианты ответа
y1 = 4, y2 = 5,6.
y1 = 4,2, y2 = 5,7.
y1 = 3,7, y2 = 5,4.(Верный ответ)
Похожие вопросы

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

V = \sum_{j} V_j Vi := 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.

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

V = \sum_{j} V_j Vi := 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

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

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

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

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} , Mi – 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

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} , Mi – 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

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} , Mi – 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

Для приведённой на рисунке системы связей и для функции активации

V = \sum_{j} \omega_j V_j

Vi := 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.

Для приведённой на рисунке системы связей и для функции активации

V = \sum_{j} \omega_j V_j

Vi := 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.