2. Для двунаправленной ассоциативной памяти (lfg) заданы адреса и информации по этим адресам

Адрес	Информация по адресу
A1 =(-1,1,-1)	B1=(1,1,-1,-1)
A2=(1,-1,1)	B2=(1,-1,1,1)

Определить весовую матрицу связей между слоями А и B и проверить работоспособность ДАП при распознавании эталонных и искаженных образов

; ; ;

Весовая матрица связей:

Проверка работоспособности.

Вычисление B₁ по A₁:

Пусть подается искаженный образ A_1иск =(1,1,-1)

БИЛЕТ N 5

2. Задан образ x=(1,-1,-1,1)^T. Определите для него весовую матрицу сети Хопфилда. Проверить работоспособность сети при распознавании искаженного образа (-1,1,-1,1)

Весовая матрица Хопфилда: ,…

- не распознан, т.к. половина образа искажена была.

БИЛЕТ N 8

1. Сети радиальных базисных функций (RBF-сети): структура и назначение. Примеры применения. Применение RBF-сетей для решения задач прогнозирования и определения психометрической функции преподавателя.

RBF сети предназначены для решения задач интерполяции и аппроксимации неизвестных функция на основе специальных функций называемых радиальными или колоколообразными.

РБФ сеть это обычная двухслойная FF сеть первого порядка с одним скрытым слоем и одним или несколькими выходными нейронами.

РБФ сети широко применяются для обработки сигналов и прогнозирования временных зависимостей: прогнозирование финансовых показателей, надежности электродвигателей и систем электропитания на самолетах и тд.

Под психометрической функцией понимается зависимость отклика(реакции) испытуемого от величины стимула. в случае педагога входом является уровень подготовки студента, или испытуемого, измеряемого например долей неправильных ответов P принадлежащих интервалу от нуля до 1 включая концы. Эксперимент проводится следующим образом: письменные ответы на 15 вопросов оценивались независимо друг от друга 21 преподавателем, степень подготовки каждого студента определялась долей неусвоенных вопросов P = 0 , 1/15…14/15,1 , для каждого значения P определялась средняя оценка Y оценки, выставляемые преподавателями, принимали значения от 2-ух до 5-и. Для построения характеристических кривых(зависимость веро-ятности правильного ответа от степени подготовленности студента) используется метод апроксимации с использованием RBF сетей.

БИЛЕТ N 9

1.Интерполяция и аппроксимация функций с помощью rbf-сетей

При решении задач интерполяции (нахождения некоторой непрерывной функции) требуется, чтобы непрерывная функция в момент съема информации принимала значения в точности совпадающее со значениями временного ряда.

f_инт(t_i)=f_вр(t_i­) i=1,2,3…

Цель апроксимации состоит в определнии апроксимирующей функции f_апр(t) значение которой в некоторые моменты времени совпадают с f_вр­(t_i) для некоторых моментов f_апр(t_j)> f_вр­(t_j)а для некотрых моментов f_апр(t_k)< f_вр­(t_k)

желательно, чтобы Q->min

В РБФ сетях в качестве базисных функций для f_апр и f_инт используются радиальные базисные функции , i=1,2