Ответы на тесты / РОСДИСТАНТ / Системы искусственного интеллекта / 100 вопросов / Промежуточные тесты 1-10
В файле собраны ответы к тестам из курса РОСДИСТАНТ / Системы искусственного интеллекта.
ПОИСК ВОПРОСА ПО ТЕКСТУ (Ctrl + F).
Результаты сдачи представлены на скрине.
После покупки Вы получите файл, где будет 100 вопросов с ответами. Верный ответ выделен по тексту.
В демо-файлах представлен скрин с результатами тестирования, а также пример, как выделены ответы.
Все набрано в Word, можно искать с помощью поиска.
Ниже список вопросов, которые представлены в файле.
Также Вы можете посмотреть другие мои готовые работы у меня на странице по ссылке:
Промежуточный тест 1
Вопрос 1
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=-0,1; w2=-0,55; w3=0,29; w0=0,35; x1=0,23; x2=-0,27; x3=-0,52; функция-гиперболический тангенс.
Вопрос 2
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=0,57; w2=0,61; w3=-0,92; w0=-0,87; x1=-0,78; x2=0,9; x3=-0,46; функция - логистическая (сигмоидальная).
Вопрос 3
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=0,07; w2=-0,6; w3=-0,74; w0=0,72; x1=-0,27; x2=0,26; x3=0,7; функция-гиперболический тангенс.
Вопрос 4
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=-0,39; w2=-0,55; w3=0,78; w0=-0,29; x1=0,02; x2=-0,69; x3=-0,51; функция-гиперболический тангенс.
Вопрос 5
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=-0,13; w2=0,58; w3=0,68; w0=0,74; x1=-0,25; x2=0,15; x3=0,21; функция- логистическая (сигмоидальная).
Вопрос 6
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=0,01; w2=0,18; w3=-0,68; w0=-0,44; x1=-0,3; x2=-0,54; x3=-0,95; функция-гиперболический тангенс.
Вопрос 7
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=-0,22; w2=0,55; w3=-0,8; w0=0,55; x1=0,13; x2=0,16; x3=-0,73; функция - логистическая (сигмоидальная).
Вопрос 8
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=0,09; w2=0; w3=0,51; w0=0,27; x1=0,86; x2=0,26; x3=0,44; функция-гиперболический тангенс.
Вопрос 9
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=-0,01; w2=-0,71; w3=-0,13; w0=0,51; x1=-0,18; X2=0,22; x3=-0,92; функция - логистическая (сигмоидальная).
Вопрос 10
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=-0,15; w2=-0,63; w3=0,35; w0=0,66; x1=0,74; x2=0,64; x3=-0,98; функция - логистическая (сигмоидальная).
Промежуточный тест 2
Вопрос 1
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-0,9 -0,2 1
0,7 0,4 1
0,3 -0,6 -1
0,1 -1 -1
0 0,5 -1
Вопрос 2
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-0,1 1 1
0,6 0,2 1
-0,1 -0,4 -1
-0,3 -0,3 -1
-1 -0,1 -1
Вопрос 3
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-0,6 0,4 1
0,7 0,2 1
0,1 -0,7 -1
-0,5 -0,8 -1
0,2 1 -1
Вопрос 4
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-1 0,7 1
0,7 0,8 1
0,8 -1 -1
-0,3 -0,7 -1
-0,3 -0,1 -1
Вопрос 5
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-0,9 0,1 1
0,9 -0,5 1
-0,2 -0,6 -1
-0,5 -0,5 -1
-0,4 0,7 -1
Вопрос 6
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-1 0 1
0,7 0,1 1
-0,9 -0,7 -1
0,1 -1 -1
-0,1 -0,9 -1
Вопрос 7
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-0,7 -0,4 1
0,6 0,5 1
-0,2 -1 -1
0 -0,6 -1
-0,3 0,9 -1
Вопрос 8
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-1 1 1
0,3 0,3 1
0,8 -0,7 -1
-0,7 -0,5 -1
-0,9 -1 -1
Вопрос 9
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-0,6 0,4 1
0,6 0,5 1
0,3 -0,8 -1
0,2 -0,7 -1
0,2 1 -1
Вопрос 10
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-0,8 0,4 1
0,4 0,4 1
-1 -0,8 -1
-0,3 -0,9 -1
0,2 -0,6 -1
Промежуточный тест 3
Вопрос 1
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(1,3; -0,2; 1,3; -0,3); D1=+1.
А2=(0,8; -0,1; -1,2; 1,2); D2=-1.
А3=(-0,1; -0,4; 0,5; 1,4); D3=+1.
А4=(0,7; -0,7; -1,1; -0,5); D4=+1.
Вопрос 2
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(0,6; -0,9; -1,3; 0,1); D1=-1.
А2=(0,5; 1,4; -1,5; -0,4); D2=+1.
А3=(1,1; 1,0; 0,7; -0,9); D3=-1.
А4=(0,2; 1,1; 0,7; 0,5); D4=+1.
Вопрос 3
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1,3; 1,1; -0,3; -0,8); D1=+1.
А2=(0,3; 0,2; 1,2; -1,0); D2=-1.
А3=(-0,1; -1,4; -0,1; 0,9); D3=+1.
А4=(-1,0; -1,4; 1,5; -1,3); D4=+1.
Вопрос 4
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1,3; -1,1; 1,5; 1,3); D1=-1.
А2=(-0,1; 0,7; -1,0; -1,0); D2=+1.
А3=(1,2; -1,5; -1,0; 0,1); D3=+1.
А4=(1,5; -0,9; 0,3; 1,5); D4=-1.
Вопрос 5
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(0,4; -1,2; 0,7; 1,5); D1=-1.
А2=(-0,7; 1,3; -1,2; 0,1); D2=+1.
А3=(1,2; -0,2; 0,1; 1,5); D3=-1.
А4=(0,7; 0,2; -0,8; -0,6); D4=+1.
Вопрос 6
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-0,4; -1,0; 0,1; 0,8); D1=-1.
А2=(0,2; -0,5; 1,1; -1,3); D2=+1.
А3=(1,0; 1,5; -1,4; 0,1); D3=-1.
А4=(1,0; 0,4; 0,3; -1,0); D4=+1.
Вопрос 7
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(0,8; 0,4; -0,1; 0,3); D1=+1.
А2=(-1,3; 1,3; 1,1; 1,1); D2=-1.
А3=(-0,1; 0,1; -0,1; -0,7); D3=+1.
А4=(-0,1; -0,9; -1,1; 1,2); D4=+1.
Вопрос 8
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1,2; 0,6; 0,1; -0,9); D1=-1.
А2=(0,5; -1,2; -0,5; 0,7); D2=-1.
А3=(-1,5; 0,1; -0,6; 0,7); D3=+1.
А4=(0,8; 1,5; 0,2; -1,2); D4=-1.
Вопрос 9
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-0,1; 1,4; 0,7; 0,1); D1=-1.
А2=(1,3; -0,6; -0,4; -0,6); D2=+1.
А3=(0,4; 1,0; -0,9; 0,1); D3=-1.
А4=(0,1; 0,3; 1,3; 0,3); D4=+1.
Вопрос 10
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-0,9; 0,7; 1,4; -1,0); D1=+1.
А2=(-0,4; 0,1; -0,5; 0,2); D2=-1.
А3=(0,1; 0,1; -0,7; -1,1); D3=-1.
А4=(-0,3; -1,5; 1,5; -0,9); D4=-1.
Промежуточный тест 4
Вопрос 1
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(-1, +1, +1, +1, -1, +1, +1, +1)
А2=(+1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, -1)
А3=(+1, +1, +1, -1, +1, +1, -1, +1)
А4=(-1, -1, +1, +1, -1, -1, +1, +1)
А5=(+1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, -1)
А6=(+1, -1, -1, -1, +1, -1, -1, +1)
Вопрос 2
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(-1, -1, -1, +1, -1, -1, -1)
А2=(+1, +1, -1, +1, +1, +1, +1)
А3=(+1, -1, -1, -1, -1, +1, +1)
А4=(+1, +1, +1, +1, +1, +1, -1)
А5=(-1, +1, +1, +1, -1, -1, +1)
Вопрос 3
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(-1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, +1, -1)
А2=(+1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, -1, +1)
А3=(+1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, +1)
Вопрос 4
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(+1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, -1, -1)
А2=(+1, -1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, -1)
А3=(+1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, +1)
А4=(-1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, +1)
А5=(+1, +1, -1, -1, -1, -1, -1, +1, -1)
Вопрос 5
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(+1, -1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1)
А2=(-1, -1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, +1)
А3=(+1, +1, -1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, +1)
А4=(+1, -1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, -1, -1)
Вопрос 6
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(+1, +1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, -1, +1)
А2=(-1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, -1)
А3=(-1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, -1)
Вопрос 7
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(-1, -1, +1, +1, +1, +1, -1, +1)
А2=(+1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, +1)
А3=(+1, +1, +1, +1, -1, +1, +1, -1)
Вопрос 8
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(+1, +1, +1, +1, -1)
А2=(+1, -1, -1, +1, -1)
А3=(-1, +1, -1, +1, +1)
А4=(+1, -1, -1, -1, +1)
Вопрос 9
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(+1, -1, +1, +1, -1)
А2=(+1, +1, -1, +1, -1)
А3=(+1, -1, +1, +1, -1)
Вопрос 10
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(-1, -1, -1, -1, -1, -1)
А2=(+1, +1, -1, -1, +1, +1)
А3=(-1, +1, +1, -1, +1, +1)
Промежуточный тест 5
Вопрос 1
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(+1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, -1)
А2=(+1, -1, -1, -1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, +1)
А3=(-1, +1, +1, +1, +1, -1, +1, -1, -1, +1, +1)
А4=(+1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, +1)
B=(+1, -1, -1, +1, -1, -1, +1, +1, +1, +1, -1)
Вопрос 2
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1, -1, -1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, -1, -1)
А2=(+1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, -1)
А3=(-1, -1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1)
А4=(+1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, +1)
B=(-1, -1, +1, +1, +1, -1, -1, -1, -1, -1, -1)
Вопрос 3
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(+1, +1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, -1)
А2=(-1, -1, +1, -1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, +1)
А3=(+1, +1, +1, +1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, -1)
А4=(-1, +1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, +1)
B=(+1, +1, -1, +1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, -1)
Вопрос 4
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(+1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, +1, +1, +1, -1)
А2=(-1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, -1, +1, +1)
А3=(+1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, -1, -1)
А4=(+1, +1, +1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1)
B=(+1, +1, +1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, -1, -1)
Вопрос 5
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(+1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, -1, +1, -1, -1)
А2=(-1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, -1, +1, +1)
А3=(-1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, -1)
А4=(-1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, +1)
B=(+1, +1, -1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, -1)
Вопрос 6
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, -1, -1, +1)
А2=(-1, +1, -1, +1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, +1)
А3=(-1, -1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, +1)
А4=(+1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, -1)
B=(+1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, -1, +1)
Вопрос 7
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1)
А2=(+1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, -1)
А3=(-1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, -1)
А4=(-1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, +1)
B=(-1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, -1, +1)
Вопрос 8
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, -1, -1, +1)
А2=(-1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1)
А3=(-1, -1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, -1, -1, +1)
А4=(+1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, -1, +1)
B=(-1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, +1, -1, -1, -1)
Вопрос 9
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, -1)
А2=(-1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, +1)
А3=(+1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, -1, +1)
А4=(-1, +1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, +1)
B=(+1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1)
Вопрос 10
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, -1, -1)
А2=(-1, -1, +1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, +1)
А3=(-1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, -1, -1, +1, -1)
А4=(+1, +1, +1, -1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, -1)
B=(-1, +1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, -1, -1)
Промежуточный тест 6
Вопрос 1
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(+1, +1, -1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, -1)
А2=(+1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1)
А3=(-1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, +1)
А4=(-1, -1, -1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, +1)
B=(+1, +1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, +1)
Вопрос 2
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(-1, +1, +1, -1, +1, +1, +1, -1, -1, -1, +1)
А2=(-1, -1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, -1)
А3=(+1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, -1, -1)
А4=(+1, -1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1)
B=(+1, -1, -1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, -1, -1)
Вопрос 3
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(-1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, +1)
А2=(-1, +1, -1, -1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, -1)
А3=(+1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, +1, -1, +1)
А4=(+1, +1, +1, +1, -1, +1, -1, -1, +1, -1, -1)
B=(+1, +1, -1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, +1)
Вопрос 4
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(+1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, -1, +1, -1)
А2=(-1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, -1, +1, -1, -1)
А3=(+1, +1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, -1, -1, +1)
А4=(+1, -1, +1, -1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, -1)
B=(-1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, -1, -1, +1)
Вопрос 5
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(-1, +1, +1, +1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, +1)
А2=(+1, +1, +1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, -1, +1)
А3=(+1, -1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, -1)
А4=(+1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, -1)
B=(-1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, +1, +1)
Вопрос 6
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(+1, -1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, -1, -1)
А2=(+1, -1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, +1)
А3=(-1, +1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, -1, -1)
А4=(-1, -1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1)
B=(+1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, -1)
Вопрос 7
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(-1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, +1, -1)
А2=(-1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, +1)
А3=(+1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, -1)
А4=(+1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, -1)
B=(-1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, +1, -1)
Вопрос 8
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(-1, +1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, -1, +1)
А2=(-1, +1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, -1)
А3=(+1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, +1)
А4=(-1, +1, +1, +1, -1, +1, +1, +1, -1, -1, -1)
B=(-1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, -1)
Вопрос 9
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(+1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, -1)
А2=(+1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, -1)
А3=(+1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, -1, +1)
А4=(+1, +1, -1, -1, -1, +1, -1, -1, +1, -1, +1)
B=(-1, +1, +1, -1, -1, -1, -1, -1, +1, -1, +1)
Вопрос 10
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(+1, +1, +1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, -1)
А2=(-1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, -1, -1, +1, -1)
А3=(-1, -1, +1, +1, -1, +1, +1, -1, -1, +1, -1)
А4=(-1, -1, +1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, +1)
B=(-1, +1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, -1)
Промежуточный тест 7
Вопрос 1
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=0; N=6; B=-1; C=0,6; D=0,1; T=0,6.
Вопрос 2
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=0; N=6; B=-2; C=0,5; D=0,1; T=0,5.
Вопрос 3
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=3; N=14; B=2; C=0,9; D=0,1; T=0,3.
Вопрос 4
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=0; N=8; B=-6; C=0,1; D=0,1; T=0,7.
Вопрос 5
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=0; N=6; B=-1; C=2; D=0,1; T=1.
Вопрос 6
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=0; N=6; B=-3; C=0,4; D=0,1; T=0,5.
Вопрос 7
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=3; N=14; B=3; C=1; D=0,1; T=0,2.
Вопрос 8
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=0; N=9; B=-9,4; C=-0,8; D=0,1; T=0,1.
Вопрос 9
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=0; N=8; B=-5; C=0,2; D=0,1; T=0,7.
Вопрос 10
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=3; N=10; B=-1,5; C=2; D=0,1; T=0,5.
Промежуточный тест 8
Вопрос 1
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,1; y0=-0,2.
Вопрос 2
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,1; y0=0.
Вопрос 3
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,1; y0=0,2.
Вопрос 4
Баллов: 0,0 из 1,0
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,3; y0=-0,2.
Вопрос 5
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,2; y0=0,3.
Вопрос 6
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,3; y0=-0,1.
Вопрос 7
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,3; y0=-0,3.
Вопрос 8
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,2; y0=-0,3.
Вопрос 9
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0; y0=-0,1.
Вопрос 10
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,2; y0=0.
Промежуточный тест 9
Вопрос 1
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,2; y0=0,1.
Вопрос 2
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,2; y0=0.
Вопрос 3
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,1; y0=0,2.
Вопрос 4
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0; y0=-0,25.
Вопрос 5
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0; y0=-0,1.
Вопрос 6
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,2; y0=0,3.
Вопрос 7
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,3; y0=-0,1.
Вопрос 8
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,1; y0=0,15.
Вопрос 9
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0; y0=-0,2.
Вопрос 10
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,2; y0=-0,35.
Промежуточный тест 10
Вопрос 1
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0; y0=-0,25.
Вопрос 2
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,1; y0=0.
Вопрос 3
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,3; y0=-0,1.
Вопрос 4
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,1; y0=-0,3.
Вопрос 5
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0; y0=-0,1.
Вопрос 6
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,1; y0=0,2.
Вопрос 7
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,1; y0=0,15.
Вопрос 8
Баллов: 0,0 из 1,0
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,2; y0=0,3.
Вопрос 9
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,2; y0=-0,3.
Вопрос 10
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,2; y0=0.
Промежуточный тест 1
Вопрос 1
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=-0,1; w2=-0,55; w3=0,29; w0=0,35; x1=0,23; x2=-0,27; x3=-0,52; функция-гиперболический тангенс.
Вопрос 2
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=0,57; w2=0,61; w3=-0,92; w0=-0,87; x1=-0,78; x2=0,9; x3=-0,46; функция - логистическая (сигмоидальная).
Вопрос 3
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=0,07; w2=-0,6; w3=-0,74; w0=0,72; x1=-0,27; x2=0,26; x3=0,7; функция-гиперболический тангенс.
Вопрос 4
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=-0,39; w2=-0,55; w3=0,78; w0=-0,29; x1=0,02; x2=-0,69; x3=-0,51; функция-гиперболический тангенс.
Вопрос 5
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=-0,13; w2=0,58; w3=0,68; w0=0,74; x1=-0,25; x2=0,15; x3=0,21; функция- логистическая (сигмоидальная).
Вопрос 6
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=0,01; w2=0,18; w3=-0,68; w0=-0,44; x1=-0,3; x2=-0,54; x3=-0,95; функция-гиперболический тангенс.
Вопрос 7
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=-0,22; w2=0,55; w3=-0,8; w0=0,55; x1=0,13; x2=0,16; x3=-0,73; функция - логистическая (сигмоидальная).
Вопрос 8
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=0,09; w2=0; w3=0,51; w0=0,27; x1=0,86; x2=0,26; x3=0,44; функция-гиперболический тангенс.
Вопрос 9
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=-0,01; w2=-0,71; w3=-0,13; w0=0,51; x1=-0,18; X2=0,22; x3=-0,92; функция - логистическая (сигмоидальная).
Вопрос 10
Рассчитать выходной сигнал нейрона со смещением w0, весовым коэффициентом w1 для входа x1, весовым коэффициентом w2 для входа x2, весовым коэффициентом w3 для входа x3 и с заданной передаточной функцией.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-1,4" необходимо записать "-1,40" сохраняя 2 знака после запятой. Другой пример, если результат расчета "12,325", то ответ надо записывать как "12,33".
Исходные данные:
w1=-0,15; w2=-0,63; w3=0,35; w0=0,66; x1=0,74; x2=0,64; x3=-0,98; функция - логистическая (сигмоидальная).
Промежуточный тест 2
Вопрос 1
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-0,9 -0,2 1
0,7 0,4 1
0,3 -0,6 -1
0,1 -1 -1
0 0,5 -1
Вопрос 2
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-0,1 1 1
0,6 0,2 1
-0,1 -0,4 -1
-0,3 -0,3 -1
-1 -0,1 -1
Вопрос 3
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-0,6 0,4 1
0,7 0,2 1
0,1 -0,7 -1
-0,5 -0,8 -1
0,2 1 -1
Вопрос 4
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-1 0,7 1
0,7 0,8 1
0,8 -1 -1
-0,3 -0,7 -1
-0,3 -0,1 -1
Вопрос 5
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-0,9 0,1 1
0,9 -0,5 1
-0,2 -0,6 -1
-0,5 -0,5 -1
-0,4 0,7 -1
Вопрос 6
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-1 0 1
0,7 0,1 1
-0,9 -0,7 -1
0,1 -1 -1
-0,1 -0,9 -1
Вопрос 7
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-0,7 -0,4 1
0,6 0,5 1
-0,2 -1 -1
0 -0,6 -1
-0,3 0,9 -1
Вопрос 8
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-1 1 1
0,3 0,3 1
0,8 -0,7 -1
-0,7 -0,5 -1
-0,9 -1 -1
Вопрос 9
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-0,6 0,4 1
0,6 0,5 1
0,3 -0,8 -1
0,2 -0,7 -1
0,2 1 -1
Вопрос 10
Задана следующая обучающая выборка: x1, x2 - входные сигналы, y - выходной сигнал. Определить наименьшее количество нейронов с сигнатурной функцией активации в нейронной сети прямого распространения, необходимое для 100% точности работы нейронной сети на обучающей выборке.
Исходные данные:
x1 x2 y
-0,8 0,4 1
0,4 0,4 1
-1 -0,8 -1
-0,3 -0,9 -1
0,2 -0,6 -1
Промежуточный тест 3
Вопрос 1
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(1,3; -0,2; 1,3; -0,3); D1=+1.
А2=(0,8; -0,1; -1,2; 1,2); D2=-1.
А3=(-0,1; -0,4; 0,5; 1,4); D3=+1.
А4=(0,7; -0,7; -1,1; -0,5); D4=+1.
Вопрос 2
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(0,6; -0,9; -1,3; 0,1); D1=-1.
А2=(0,5; 1,4; -1,5; -0,4); D2=+1.
А3=(1,1; 1,0; 0,7; -0,9); D3=-1.
А4=(0,2; 1,1; 0,7; 0,5); D4=+1.
Вопрос 3
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1,3; 1,1; -0,3; -0,8); D1=+1.
А2=(0,3; 0,2; 1,2; -1,0); D2=-1.
А3=(-0,1; -1,4; -0,1; 0,9); D3=+1.
А4=(-1,0; -1,4; 1,5; -1,3); D4=+1.
Вопрос 4
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1,3; -1,1; 1,5; 1,3); D1=-1.
А2=(-0,1; 0,7; -1,0; -1,0); D2=+1.
А3=(1,2; -1,5; -1,0; 0,1); D3=+1.
А4=(1,5; -0,9; 0,3; 1,5); D4=-1.
Вопрос 5
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(0,4; -1,2; 0,7; 1,5); D1=-1.
А2=(-0,7; 1,3; -1,2; 0,1); D2=+1.
А3=(1,2; -0,2; 0,1; 1,5); D3=-1.
А4=(0,7; 0,2; -0,8; -0,6); D4=+1.
Вопрос 6
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-0,4; -1,0; 0,1; 0,8); D1=-1.
А2=(0,2; -0,5; 1,1; -1,3); D2=+1.
А3=(1,0; 1,5; -1,4; 0,1); D3=-1.
А4=(1,0; 0,4; 0,3; -1,0); D4=+1.
Вопрос 7
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(0,8; 0,4; -0,1; 0,3); D1=+1.
А2=(-1,3; 1,3; 1,1; 1,1); D2=-1.
А3=(-0,1; 0,1; -0,1; -0,7); D3=+1.
А4=(-0,1; -0,9; -1,1; 1,2); D4=+1.
Вопрос 8
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1,2; 0,6; 0,1; -0,9); D1=-1.
А2=(0,5; -1,2; -0,5; 0,7); D2=-1.
А3=(-1,5; 0,1; -0,6; 0,7); D3=+1.
А4=(0,8; 1,5; 0,2; -1,2); D4=-1.
Вопрос 9
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-0,1; 1,4; 0,7; 0,1); D1=-1.
А2=(1,3; -0,6; -0,4; -0,6); D2=+1.
А3=(0,4; 1,0; -0,9; 0,1); D3=-1.
А4=(0,1; 0,3; 1,3; 0,3); D4=+1.
Вопрос 10
Задан однослойный персептрон с сигнатурной функцией активации. Весовые коэффициенты всех связей и смещения равны 0,5. Задана обучающая выборка состоящая из следующих примеров А1, А2, А3, А4. Для каждого примера задан ожидаемый выходной сигнал нейронной сети: D1, D2, D3, D4. С использованием обучающей выборки проводят настройку нейронной сети. Порядок подачи примеров из обучающей выборки: А1-А2-А3-А4-А1. Коэффициент скорости обучения равен 0,2. Посчитайте сумму всех весовых коэффициентов и смещения после 5 итераций обучения персептрона по методу дельта правила. Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-0,9; 0,7; 1,4; -1,0); D1=+1.
А2=(-0,4; 0,1; -0,5; 0,2); D2=-1.
А3=(0,1; 0,1; -0,7; -1,1); D3=-1.
А4=(-0,3; -1,5; 1,5; -0,9); D4=-1.
Промежуточный тест 4
Вопрос 1
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(-1, +1, +1, +1, -1, +1, +1, +1)
А2=(+1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, -1)
А3=(+1, +1, +1, -1, +1, +1, -1, +1)
А4=(-1, -1, +1, +1, -1, -1, +1, +1)
А5=(+1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, -1)
А6=(+1, -1, -1, -1, +1, -1, -1, +1)
Вопрос 2
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(-1, -1, -1, +1, -1, -1, -1)
А2=(+1, +1, -1, +1, +1, +1, +1)
А3=(+1, -1, -1, -1, -1, +1, +1)
А4=(+1, +1, +1, +1, +1, +1, -1)
А5=(-1, +1, +1, +1, -1, -1, +1)
Вопрос 3
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(-1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, +1, -1)
А2=(+1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, -1, +1)
А3=(+1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, +1)
Вопрос 4
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(+1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, -1, -1)
А2=(+1, -1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, -1)
А3=(+1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, +1)
А4=(-1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, +1)
А5=(+1, +1, -1, -1, -1, -1, -1, +1, -1)
Вопрос 5
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(+1, -1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1)
А2=(-1, -1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, +1)
А3=(+1, +1, -1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, +1)
А4=(+1, -1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, -1, -1)
Вопрос 6
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(+1, +1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, -1, +1)
А2=(-1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, -1)
А3=(-1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, -1)
Вопрос 7
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(-1, -1, +1, +1, +1, +1, -1, +1)
А2=(+1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, +1)
А3=(+1, +1, +1, +1, -1, +1, +1, -1)
Вопрос 8
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(+1, +1, +1, +1, -1)
А2=(+1, -1, -1, +1, -1)
А3=(-1, +1, -1, +1, +1)
А4=(+1, -1, -1, -1, +1)
Вопрос 9
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(+1, -1, +1, +1, -1)
А2=(+1, +1, -1, +1, -1)
А3=(+1, -1, +1, +1, -1)
Вопрос 10
Для нейронной сети Хэмминга задана обучающая выборка шаблонных сигналов А1, А2 и т.д. (которые представлены в виде биполярных векторов). Определите для заданного случая количество весовых коэффициентов, описывающих связи между входами нейронной сети и нейронами первого слоя.
Исходные данные:
А1=(-1, -1, -1, -1, -1, -1)
А2=(+1, +1, -1, -1, +1, +1)
А3=(-1, +1, +1, -1, +1, +1)
Промежуточный тест 5
Вопрос 1
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(+1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, -1)
А2=(+1, -1, -1, -1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, +1)
А3=(-1, +1, +1, +1, +1, -1, +1, -1, -1, +1, +1)
А4=(+1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, +1)
B=(+1, -1, -1, +1, -1, -1, +1, +1, +1, +1, -1)
Вопрос 2
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1, -1, -1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, -1, -1)
А2=(+1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, -1)
А3=(-1, -1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1)
А4=(+1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, +1)
B=(-1, -1, +1, +1, +1, -1, -1, -1, -1, -1, -1)
Вопрос 3
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(+1, +1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, -1)
А2=(-1, -1, +1, -1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, +1)
А3=(+1, +1, +1, +1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, -1)
А4=(-1, +1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, +1)
B=(+1, +1, -1, +1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, -1)
Вопрос 4
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(+1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, +1, +1, +1, -1)
А2=(-1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, -1, +1, +1)
А3=(+1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, -1, -1)
А4=(+1, +1, +1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1)
B=(+1, +1, +1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, -1, -1)
Вопрос 5
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(+1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, -1, +1, -1, -1)
А2=(-1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, -1, +1, +1)
А3=(-1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, -1)
А4=(-1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, +1)
B=(+1, +1, -1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, -1)
Вопрос 6
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, -1, -1, +1)
А2=(-1, +1, -1, +1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, +1)
А3=(-1, -1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, +1)
А4=(+1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, -1)
B=(+1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, -1, +1)
Вопрос 7
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1)
А2=(+1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, -1)
А3=(-1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, -1)
А4=(-1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, +1)
B=(-1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, -1, +1)
Вопрос 8
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, -1, -1, +1)
А2=(-1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1)
А3=(-1, -1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, -1, -1, +1)
А4=(+1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, -1, +1)
B=(-1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, +1, -1, -1, -1)
Вопрос 9
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, -1)
А2=(-1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, +1)
А3=(+1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, -1, +1)
А4=(-1, +1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, +1)
B=(+1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1)
Вопрос 10
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1 А2 А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
А1=(-1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, -1, -1)
А2=(-1, -1, +1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, +1)
А3=(-1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, -1, -1, +1, -1)
А4=(+1, +1, +1, -1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, -1)
B=(-1, +1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, -1, -1)
Промежуточный тест 6
Вопрос 1
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(+1, +1, -1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, -1)
А2=(+1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1)
А3=(-1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, +1)
А4=(-1, -1, -1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, +1)
B=(+1, +1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, +1)
Вопрос 2
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(-1, +1, +1, -1, +1, +1, +1, -1, -1, -1, +1)
А2=(-1, -1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, -1)
А3=(+1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, -1, -1)
А4=(+1, -1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1)
B=(+1, -1, -1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, -1, -1)
Вопрос 3
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(-1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, +1)
А2=(-1, +1, -1, -1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, -1)
А3=(+1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, +1, -1, +1)
А4=(+1, +1, +1, +1, -1, +1, -1, -1, +1, -1, -1)
B=(+1, +1, -1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, +1)
Вопрос 4
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(+1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, -1, +1, -1)
А2=(-1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, -1, +1, -1, -1)
А3=(+1, +1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, -1, -1, +1)
А4=(+1, -1, +1, -1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, -1)
B=(-1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, -1, -1, +1)
Вопрос 5
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(-1, +1, +1, +1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, +1)
А2=(+1, +1, +1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, -1, +1)
А3=(+1, -1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, -1)
А4=(+1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, -1)
B=(-1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, +1, +1)
Вопрос 6
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(+1, -1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, -1, -1)
А2=(+1, -1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, +1)
А3=(-1, +1, +1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, -1, -1)
А4=(-1, -1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1)
B=(+1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, -1)
Вопрос 7
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(-1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, +1, -1)
А2=(-1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, +1)
А3=(+1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, -1)
А4=(+1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, -1)
B=(-1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, +1, -1)
Вопрос 8
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(-1, +1, -1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, -1, +1)
А2=(-1, +1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, -1)
А3=(+1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, +1)
А4=(-1, +1, +1, +1, -1, +1, +1, +1, -1, -1, -1)
B=(-1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, -1)
Вопрос 9
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(+1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, -1, -1, +1, -1)
А2=(+1, -1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, -1)
А3=(+1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, -1, +1)
А4=(+1, +1, -1, -1, -1, +1, -1, -1, +1, -1, +1)
B=(-1, +1, +1, -1, -1, -1, -1, -1, +1, -1, +1)
Вопрос 10
Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.
Исходные данные:
А1=(+1, +1, +1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, -1)
А2=(-1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, -1, -1, +1, -1)
А3=(-1, -1, +1, +1, -1, +1, +1, -1, -1, +1, -1)
А4=(-1, -1, +1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, +1)
B=(-1, +1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, -1)
Промежуточный тест 7
Вопрос 1
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=0; N=6; B=-1; C=0,6; D=0,1; T=0,6.
Вопрос 2
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=0; N=6; B=-2; C=0,5; D=0,1; T=0,5.
Вопрос 3
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=3; N=14; B=2; C=0,9; D=0,1; T=0,3.
Вопрос 4
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=0; N=8; B=-6; C=0,1; D=0,1; T=0,7.
Вопрос 5
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=0; N=6; B=-1; C=2; D=0,1; T=1.
Вопрос 6
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=0; N=6; B=-3; C=0,4; D=0,1; T=0,5.
Вопрос 7
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=3; N=14; B=3; C=1; D=0,1; T=0,2.
Вопрос 8
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=0; N=9; B=-9,4; C=-0,8; D=0,1; T=0,1.
Вопрос 9
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=0; N=8; B=-5; C=0,2; D=0,1; T=0,7.
Вопрос 10
Задано нечеткое множество А. x - непрерывный носитель нечеткого множества с диапазоном значений [K; N]. Для нечеткого множества А задана функция принадлежности: μА(x)=T•| (B•sin(x))C-D•x |. Обозначения: | | - модуль, С - степень. Требуется определить высоту нечеткого множества А.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
K=3; N=10; B=-1,5; C=2; D=0,1; T=0,5.
Промежуточный тест 8
Вопрос 1
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,1; y0=-0,2.
Вопрос 2
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,1; y0=0.
Вопрос 3
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,1; y0=0,2.
Вопрос 4
Баллов: 0,0 из 1,0
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,3; y0=-0,2.
Вопрос 5
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,2; y0=0,3.
Вопрос 6
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,3; y0=-0,1.
Вопрос 7
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,3; y0=-0,3.
Вопрос 8
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,2; y0=-0,3.
Вопрос 9
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0; y0=-0,1.
Вопрос 10
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Mamdani.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,2; y0=0.
Промежуточный тест 9
Вопрос 1
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,2; y0=0,1.
Вопрос 2
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,2; y0=0.
Вопрос 3
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,1; y0=0,2.
Вопрос 4
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0; y0=-0,25.
Вопрос 5
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0; y0=-0,1.
Вопрос 6
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,2; y0=0,3.
Вопрос 7
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,3; y0=-0,1.
Вопрос 8
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,1; y0=0,15.
Вопрос 9
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0; y0=-0,2.
Вопрос 10
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (по методу “взвешенное среднее”) в соответствии с алгоритмом Tsukamoto.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,2; y0=-0,35.
Промежуточный тест 10
Вопрос 1
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0; y0=-0,25.
Вопрос 2
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,1; y0=0.
Вопрос 3
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,3; y0=-0,1.
Вопрос 4
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,1; y0=-0,3.
Вопрос 5
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0; y0=-0,1.
Вопрос 6
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,1; y0=0,2.
Вопрос 7
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,1; y0=0,15.
Вопрос 8
Баллов: 0,0 из 1,0
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,2; y0=0,3.
Вопрос 9
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=0,2; y0=-0,3.
Вопрос 10
Система описывается следующими нечеткими правилами:
1) Если x есть Nx и y есть Ny, то z есть Pz
2) Если x есть Px и y есть Py, то z есть Nz
Где x и y – входные переменные, а z – выходная переменная. Переменные x,y,z могут принимать любые значения в диапазоне [-1, 1]. Nx, Ny, Nz, Px, Py, Pz – функции принадлежности определенные следующим образом:
Nx(x) = 1, при -1≤x≤-0,5;
Nx(x) = 0,5-x, при -0,5<x≤0,5;
Nx(x) =0, при 0,5<x≤1
Px(x) = 0, при -1≤x≤-0,5;
Px(x)=x+0,5, при -0,5<x≤0,5;
Px(x)=1, при 0,5<x≤1;
Ny(y) = 1, при -1≤y≤-0,5;
Ny(y) = 0,5-y, при -0,5<y≤0,5;
Ny(y) =0, при 0,5<x≤1
Py(y) = 0, при -1≤y≤-0,5;
Py(y)=y+0,5, при -0,5<y≤0,5;
Py(y)=1, при 0,5<y≤1;
Nz(z) = 1, при -1≤z≤-0,5;
Nz(z) = 0,5-y, при -0,5<z≤0,5;
Nz(z) =0, при 0,5<z≤1
Pz(z) = 0, при -1≤z≤-0,5;
Pz(z)=y+0,5, при -0,5<z≤0,5;
Pz(z)=1, при 0,5<z≤1;
Заданы четкие значения входных переменных x0 и y0. Требуется рассчитать четкое значение выходной переменной z0 (с применением центроидного метода) в соответствии с алгоритмом Larsen.
Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".
Исходные данные:
x0=-0,2; y0=0.
