Нейросетевые технологии искусственного интеллекта

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?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

Указанные БЗ можно объединить, т.к. методологически они ничем не отличаются.

Их объединение подобно объединению кошки с собакой.

Различие целевых функций не допускает объединения. Например, в системе связи запрос (информационный пакет) может быть потерян с минимальной вероятностью, однако любой транспорт должен прибыть по месту назначения за минимальное время.(Верный ответ)

Похожие вопросы

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

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

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.

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.

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.

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.

$\Delta t = 1$

Рассмотрите на уровне эскизного проекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов.

Укажите основные принципы, лежащие в основе системы распознавания «свой – чужой».

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:

$\omega = \left\{\begin{matrix}0,5\cdot \frac{\Delta t - 4}{4} \text{ при }\Delta t < 4,\\ 0 \text{ - в противном случае}\end{matrix}\right.$

$\Delta t = 3$

$\omega = \left\{\begin{matrix}0,5\cdot \frac{\Delta t - 4}{4} \text{ при }\Delta t < 4,\\ 0 \text{ - в противном случае}\end{matrix}\right.$

$\Delta t = 2$

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.