База ответов ИНТУИТ

Нейросетевые технологии искусственного интеллекта

<<- Назад к вопросам

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}
.

(Отметьте один правильный вариант ответа.)
Варианты ответа
Ближайшие точки в таблице: X1 = {4; 4}, X2 = {5; 5}. Им соответствуют точки-решения Y1 = {0,3; 0,6} и Y2 = {0,5; 0,4}. RXX1 = 0,84, RX1X2 = 1,4, y1 = 0,43, y2 = 0,46.
Ближайшие точки в таблице: X1 = {4; 4}, X2 = {5; 5}. Им соответствуют точки-решения Y1 = {0,3; 0,6} и Y2 = {0,5; 0,4}. RXX1 = 0,84, RX1X2 = 1,4, y1 = 0,42, y2 = 0,48.(Верный ответ)
Ближайшие точки в таблице: X1 = {4; 4}, X2 = {5; 5}. Им соответствуют точки-решения Y1 = {0,3; 0,6} и Y2 = {0,5; 0,4}. RXX1 = 0,84, RX1X2 = 1,4, y1 = 0,42, y2 = 0,5.
Похожие вопросы

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}
.

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}
.

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}
.

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}
.

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}
.

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 = 0,8, V2 = 0,2, 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.

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.

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.

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