Програмне забезпечення інтелектуальних систем:Задачі
Матеріал з USIC Wiki
|
Ця стаття відноситься до групи довідкових статей для студентів ФІН. |
І трим
- Побудувати апроксимацію функції, заданої таблично, методом генетичного програмування.
| x | y |
|---|---|
| 0 | 1 |
| 1 | 2 |
| 2 | 3 |
T={x, 0, 1}
F={+, -, *}
- Початкова популяція:
- y=2x+1
- y=x+2
- y=(x+0)x
- Генетичний алгоритм
- Pc=1, Pm=0
- 00011
- 00110
- 01001
- 11100
- схема 00***, проаналізувати її пристосованість
- Генетичний алгоритм
- 11100
- 11101
- Генетичне програмування
| x | y |
|---|---|
| 0 | 0 |
| 1 | 3 |
| 2 | 4 |
T={x, 0, 1}
F={+, -, *, /}
- Початкова популяція:
- y=2x2
- y=x+1
- y=x+2
ІІ трим
Задачі
- Запропонувати архітектуру нейронної мережі з радіальними базисними функціями, що апроксимує:
- y = x2 + 5 в точках (-2; -1,5; -1; -0,5; 0; +0,5; +1; +1,5; +2)
- Побудувати штучну нейронну мережу (перцептрон), яка розв'язує задачу класифікації
- До класу А належать всі точки 4ої чверті, до класу В - решта точок
- Провести прямий та зворотній проходи в мережі архітектури 2-2-1 використовуючи алгоритм зворотнього поширення помилки
- Вхідний зразок (0,1; 0,9), норма η=0,25, цільове значення (бажаний вихід) = 0,9
- Вагові коефіцієнти:
- Вхідний зразок (0,1; 0,9), норма η=0,25, цільове значення (бажаний вихід) = 0,9
- Нехай елементарний перцептрон задає прряму y = 0,5x + 0,5, використовуючи алгоритм Відроу-Хоупфа, обчислити пряму після проходження через дані:
- x=0,3; y=1,6; η=0,3
- Дано 3 класи з множиною учбових точок. Дано невідомий екземпляр (0.7967, 0,6044). Використовуючи ймовірнісну нейрнонну мережу, з’ясувати, до якого класу відноситься невідомий екземпляр.
Параметр сигма σ=0.1
| № | x1 | x2 | вихід oi |
|---|---|---|---|
| 1 | 0.5145 | 0.8575 | |
| 2 | 0.7071 | 0.7071 | |
| 3 | 0.6000 | 0.8000 | |
| 4 | 0.6402 | 0.7682 | |
| 5 | 0.5547 | 0.8321 | |
| 6 | 0.6247 | 0.7809 | |
| 7 | 0.9615 | 0.2747 | |
| 8 | 0.9191 | 0.3939 | |
| 9 | 0.9701 | 0.2425 | |
| 10 | 0.9363 | 0.3511 | |
| 11 | 0.9138 | 0.4061 | |
| 12 | 0.7071 | -0.7171 | |
| 13 | 0.4472 | -0.8944 | |
| 14 | 0.7071 | -0.7071 | |
| 15 | 0.8321 | -0.5547 | |
| 16 | 0.7071 | -0.7071 |
- Побудувати мережу Хопфілда, що зберігає зразок
- (1; -1; 1; 1)T
- Побудувати мережу Хопфілда, що зберігає 2 зразки:
- (-1; 1; -1)
- (1; -1; 1)
