Помощь с работами Синергия,МТИ,ММА,МЭБИК, Росдистант и др.
Системы искусственного интеллекта.Итоговый тест Росдистант ТГУ 2025г.
5.0/1
|
Рейтинг:
Сдано в 2025году.Ответы на 40 вопросов. Оценка 30,0 из 30,0 (100%)
После покупки Вы получите файл с ответами на вопросы которые указаны ниже:
Вопрос 1
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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)
Ответ:
Вопрос 2
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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).
Ответ:
Вопрос 3
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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)
Ответ:
Вопрос 4
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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)
Ответ:
Вопрос 5
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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)
А4=(+1, -1, -1, -1, +1, +1)
Ответ:
Вопрос 6
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 7
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 8
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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)
Ответ:
Вопрос 9
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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)
Ответ:
Вопрос 10
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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)
Ответ:
Вопрос 11
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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)
Ответ:
Вопрос 12
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 13
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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)
А5=(-1, +1, +1, +1, +1, -1, +1, -1, -1, -1)
А6=(-1, +1, +1, -1, -1, -1, -1, -1, +1, -1)
Ответ:
Вопрос 14
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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)
Ответ:
Вопрос 15
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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=-0,25.
Ответ:
Вопрос 16
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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
-0,2
0,9
1
0,1
0,9
1
0,7
-0,4
-1
0,8
-0,4
-1
-0,9
-0,9
-1
Ответ:
Вопрос 17
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 18
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 19
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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=1,2; C=0,4; D=0,1; T=0,8.
Ответ:
Вопрос 20
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 21
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 22
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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=0,1.
Ответ:
Вопрос 23
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 24
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 25
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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
Ответ:
Вопрос 26
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 27
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 28
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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=-0,35.
Ответ:
Вопрос 29
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 30
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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)
Ответ:
Вопрос 31
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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).
Ответ:
Вопрос 32
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 33
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 34
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 35
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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)
Ответ:
Вопрос 36
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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).
Ответ:
Вопрос 37
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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
Ответ:
Вопрос 38
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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.
Ответ:
Вопрос 39
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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
Ответ:
Вопрос 40
Верно
Баллов: 1,0 из 1,0
Отметить вопрос
Текст вопроса
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=-0,63; w2=0,32; w3=-0,07; w0=-0,39; x1=-0,67; x2=0,6; x3=-0,6; функция - логистическая (сигмоидальная).
Ответ: