Давайте разберем каждую из задач и соотнесем их с соответствующими признаками нейронной сети.

1. A. Нахождение оценки неизвестной функции
   • Это соответствует D. Аппроксимация функции, так как нейронные сети часто используются для аппроксимации сложных функций, которые невозможно явно задать.
2. B. Нахождение такого решения, которое удовлетворяет системе ограничений и максимизирует или минимизирует целевую функцию
   • Это соответствует E. Оптимизация, так как задача оптимизации подразумевает нахождение наилучшего решения при заданных ограничениях.
3. C. Расчет такого входного воздействия, при котором система следует по желаемой траектории, диктуемой эталонной целью
   • Это соответствует F. Управление, так как задача управления часто включает в себя следование заданной траектории или цели.
4. D. Аппроксимация функции
   • Эта задача сама по себе является признаком нейронной сети, так как нейронные сети предназначены для аппроксимации функций.
5. E. Оптимизация
   • Эта задача также является признаком нейронной сети, так как многие нейронные сети обучаются с целью оптимизации определенных функций потерь.
6. F. Управление
   • Это также признак нейронной сети, так как нейронные сети могут использоваться для решения задач управления в различных системах.

Таким образом, мы можем сопоставить задачи с признаками нейронной сети следующим образом:

• A - D
• B - E
• C - F