Полученные правила

Cтраница 1

Лингвистическое описание зависимости выходной неременной у ( t от х ( t - 1 и y ( t - 1. [1]

Полученные правила представим в виде, показанном в табл. 2.5. Элементарное правило заполняет в такой таблице одну ячейку, а составное - несколько, находящихся в одной строке или столбце. Очевидно, что множество полученных в примере правил не является полным лингвистическим описанием моделируемой системы, что видно из табл. 2.5, так как имеются незаполненные ячейки. Этот факт говорит о том, что рассмотренные последовательности данных не являются достаточными для полного лингвистического описания. В этом случае следует либо изучить дополнительные последовательности, либо воспользоваться другим подходом для получения недостающих условных предложений. [2]

Полученные правила относятся также и к упругому рассеянию на малые углы. [3]

Проконтролируйте полученные правила и убедитесь, что они позволяют разделить два исхода так, как это должно быть. Как только вы в этом убедитесь, вам будет проще прийти к мысли о том, что система в целом рабо тает, хотя не обязательно делать это каждый раз. [4]

Применим полученные правила ковариантного дифференцирования к некоторым частным случаям. [5]

Объединяя все полученные правила, получаем алгоритм распознавателя. [6]

Но в заключение еще раз подчеркнем, что все полученные правила отбора справедливы только для дипольных электромагнитных переходов. В то же время при возбуждении атомов электронами, как это имеет место в газовом разряде, при тепловом возбуждении возможны практически любые изменения полного момента и его проекции. [7]

Метод состоит в переписывании правил для рекурсивного предиката в виде задач и решений: полученные правила вычисляются восходящим методом, а вычисления правил для задач имитируют нисходящие вычисления и позволяют передавать связывания между подцелями. В общем случае метод Александра, подобно методу магических множеств, порождает больше кортежей, чем требуется для ответа на запрос, и над результирующим отношением требуется в конце выполнить операцию выбора. [8]

Рассуждения по аналогии с прецедентом могут применяться, если знаний для формирования логических выражений недостаточно. Полученные правила имеют следующий вид: если S ( a, Ь) С, то F ( d) F ( b), где а и Ъ объекты, S () - функция сходства, S ( a b) G [ О, 1 ], S ( a a) 1, С const, F () - целевое свойство объекта. [9]

Третий нейрон скрытого слоя ( h - связан с максимальным. [10]

Количество правил, полученных в данном случае; невелико. Однако, иногда даже после процедуры прореживания некоторые нейроны скрытого слоя могут иметь слишком много связей с входными нейронами. В этом случае извлечение правил становится нетривиальным, а если оно и осуществлено, то полученные правила не так просто понять. [11]

Страницы: 1