Г.система распознавания

48. В каких системах реализуется попытка осуществить моделирование интеллектуальной деятельности человека:

А.система, основанная на знаниях:

Б.самоорганизующаяся система;

В. система эвристического поиска.

49. В каких системах исходные знания способны в соответствии с запросами пользователей к системе порождать новые знания:

А.система, основанная на знаниях:

Б.самоорганизующаяся система;

В. система эвристического поиска.

50. К свойствам знаний относится:

А.интерпретируемость;

Б.целостность;

В.шкалируемость.

51. Знания о знаниях – это:

А.факты;

Б. правила;

В.метазнания.

52. По форме представления знания бывают:

А.декларативные;

Б.научные;

В.процедуральные.

53. По способу приобретения знания бывают:

А.бытовые;

Б.научные;

В.интенсиональные.

54. К стратегиям получения знаний относится:

А.приобретение;

Б.поиск;

В.формирование.

55. процедура взаимодействия эксперта с источником знаний, в результате которой становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структура их представлений о предметной области – это:

А.приобретение знаний;

Б. извлечение знаний;

В. формирование знаний.

56. К методам извлечения знаний относятся:

А.коммуникативные методы;

Б.декларативные;

В.текстологические.

57. К пассивным методам извлечения знаний относятся:

А.протокол;

Б.анкетирование;

В.диалог.

58. К активным методам извлечения знаний относятся:

А.наблюдение;

Б.круглый стол;

В.интервью.

59. К груповым методам извлечения знаний относятся:

А.мозговой штурм;

Б.экспертные игры;

В.ролевые игры.

60. К текстологическим методам извлечения знаний относятся:

А.анкетирование;

Б.анализ документов;

В.наблюдение.

61. Множество упорядоченных пар вида C={MFc(x)/x}, MFc(x) [0,1] представляет:

А.экспертную систему;

Б.нечеткую логику;

В.нейросистему.

62. Для задания функции принадлежности в нечеткой логике используется:

А.треугольная функция;

Б.квадратичная функция;

В.гауссова функция.

63. Треугольная функция принадлежности определяется:

А. тройкой чисел (a,b,c);

Б. четверкой чисел (a,b,c,d);

В. пятеркой чисел (a,b,c,d,е).

64. Какая функция принадлежности описывается формулой :

А.треугольная;

Б.трапецеидальная;

В.гауссова.

65.Составляющими системы нечеткого логического вывода являются:

А.база данных;

Б.база правил;

В.фазификатор;

Г.дефазификатор.

66. К нечетким множествам применяют следующие операции:

А.объединение;

Б.пересечение;

В.дублирование.

67. Нечеткая переменная описывается набором:

А. (N,X,A);

Б. (N,С,A);

В. (N,А,Т).

68. Выражение: A B: MFAB(x)=min(MFA(x), MFB(x)) означает:

А. объединение;

Б. пересечение;

В. размывание.

69. Выражение: A ∪ B: MFAB(x)=max(MFA(x), MFB(x)). означает:

А. объединение;

Б. пересечение;

В. размывание.

70. Нечеткую логику применяют:

А. для нелинейных процессов высоких порядков;

Б.если проблема неразрешима;

В. если должна производиться обработка (лингвистически сформулированных) экспертных знаний.

71. Модель представления знаний, основанная на правилах – это:

А.фреймовая модель;

Б.продукционная модель;

В.семантическая модель.

72. Ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги - отношения между ними – это:

А.продукционная модель;

Б.фреймовая сеть;

В.семантическая сеть.

73. минимальная структура информации, необходимая для представления знаний о стереотипных классах объектов, явлений, ситуаций, процессов – это:

А.семантика;

Б. фрейм;

В.база правил.

74. Области возможных значений соответствующих слотов в фреймовой модели– это:

А.дуги;

Б.шанции;

В.объекты.

75. Фрейм типа И – это:

А.фрейм-понятие;

Б.фрейм-меню;

В.фрейм с иерархически вложенной структурой.

76. Функция единичного скачка описывается формулой:

А. ;

Б. ;

В. .

77. Нейронная сеть может быть представлена в виде:

А.графа;

Б. системы уравнений;

В.матрицы весовых связей.

78. Нейронные сети по структуре бывают:

А.с прямыми связями;

Б.однослойные;

В.многослойные.

79. Обучение нейронной сети сводится к:

А. подстройке весовых коэффициентов межнейронных связей;

Б. подбору количества нейронов в сети;

В.построению графа.

80. Целевая функция в многослойных сетях имеет вид:

А. ;

Б. ;

В. .

III Уровень

81. По тройке выражений «автомобиль-технические характеристики-материальное положение владельца» построить продукционную модель представления знаний.

ЕСЛИ автомобиль иностранного производства — ТО у владельца высокое материальное положение.

ЕСЛИ автомобиль имеет высокие технические характеристики — то он имеет высокую стоимость.

ЕСЛИ автомобиль имеет высокую стоимость ТО — купить ее сможет человек имеющий крупные деньги.

82. Построить семантическую сеть понятия «млекопитающие»

83. Построить фреймовую модель понятия «выполнение работы».

Выполнение работы:

- имя работы – бармен, официант, повар.

- cостав работы – чистота, наличие товара,одежда

- требования оборудования – музыка, приборы, мебель, меню, разнос.

84. Составить анкету для решения проблемы «приобретение компьютера».

Какой интересует тип компьютера?

Какой производитель?

Для каких целей?

На какую цену рассчитываете?

Какие характеристики интересуют?

85. По тройке выражений «объемы производства-налоги-материальное положение населения» построить продукционную модель представления знаний.

ЕСЛИ объемы производства возрастают ТО — материальное положение населения будет высокое.

ЕСЛИ объем продажи товара на производстве уменьшится ТО — материальное положение будет ниже.

ЕСЛИ материальное положение населения будет хуже ТО - смертность населения будет выше.

86. Построить семантическую сеть понятия «автомобиль».

87. Построить фреймовую модель понятия «обучение студента».

Студент

- специальность — веб разработка

- специализация — компьютерные науки (html, css, javascript, jqwery)

- обучение – (онлайн курсы, преподаватели, практика)

88. Составить анкету для решения проблемы «выбор модели представления знаний»

Являются данные полными?

Являются ли ваши данные достоверными?

Область получения данных?

Сфера получения данных?

Назначения интелектуальной системы?

89. Составить нечеткое множество для понятия «сладкий чай».

90. По тройке выражений «человек-условия погоды-уровень заболеваемости» построить продукционную модель представления знаний.

ЕСЛИ у человека врожденный отличный иммунитет ТО — любые условия погоды не влияет на него.

ЕСЛИ условия погоды неблагоприятные ТО — у человека со слабым имунитом уровень заболеваемости больше.

ЕСЛИ погода благоприятная ТО —

91. Построить семантическую сеть понятия «программист».

		Программист

92. Построить фреймовую модель понятия «решение задачи».

Решения задачи

- вид — физическая,математическая

- средства решения — с помошью вычислительной техники,специалист.

- исполнитель — студент,преподаватель, доктор наук

93. Составить анкету для решения проблемы «выбор стиля одежды».

Какой стиль предпочитаете?

Какой у вас размер одежды?

Какой цвет интересует?

Не желаете примерить?

Какой фирмы?

94. Составить нечеткое множество для понятия «цена продукта».

95. По тройке выражений «человек-время года-условия отдыха» построить продукционную модель представления знаний.

96. Построить семантическую сеть понятия «компьютер».

Компьютер – системный блок-- процессор – материнская плата – оперативная память – блок питания.

97. Построить фреймовую модель понятия «система оформления заказа».

Способ оформления — на бумаге, компьютере

количества товара — опт розница

способы оплаты --электронный

98. Составить анкету для решения проблемы «критерии приема на работу».

Какой у вас образование?

На какую специальность?

99. Построить семантическую сеть понятия «фрукт».

Пальма – банан – белки – углеводы – жиры – зола – вода – калорийность

100. По тройке выражений «человек-вид деятельности-материальное положение» построить продукционную модель представления знаний.