Тесты для оценки компетенций ПК-6

1. Интеллектуальными называют технологии, обеспечивающие…

А. реализацию некоторых возможностей человеческого мозга;

Б. математическое моделирование;

В. информационное моделирование.

2. Интеллектуальные информационные системы служат для…

А. моделирования сложных проблем;

Б. копирования деятельности человека;

В. создания роботов.

3. Знания – это…

А. факты;

Б. закономерности;

В. секретная информация.

4. Знания отличаются от данных…

А. количеством;

Б. способом представления;

В. достоверностью.

5. Частично структурированные задачи…

А. решаются с помощью типовых математических моделей;

Б. подходят для создания интеллектуальных систем;

В. являются узкоспециализированными.

6. Экспертная система – это…

А. наиболее распространенный класс интеллектуальных систем;

Б. совокупность баз знаний;

В. программный комплекс представления знаний.

7. Экспертные системы влияют на…

А. качество принятия решений;

Б. количество квалифицированных специалистов;

В. деятельность экспертов.

8. Ядром экспертной системы является…

А. система управления базой данных;

Б. база знаний и машина логического вывода;

В. предметная область.

9. Интеллектуальные информационные системы относятся…

А. к классу систем искусственного интеллекта;

Б. к классу систем обработки данных;

В. К классу систем обработки информации.

10. В системах искусственного интеллекта применяются…

А. способы представления и обработки данных;

Б. способы представления и обработки информации;

В. Способы представления и обработки знаний.

Тесты для оценки компетенций ПК – 8

1. В экспертных системах имеются возможности…

А. информационного моделирования предметной области;

Б. построения систем обработки информации;

В. моделирование хода рассуждений предметного эксперта.

2. Программа, моделирующая ход рассуждений эксперта, называется…

А. семантикой;

Б. системой объяснений;

В. машиной логического вывода.

3. Фрейм – это…

А. способ заполнения базы данных;

Б. ориентированный граф;

В. формализованная модель стереотипа восприятия и поведения, позволяющая сформировать базу знаний.

4. От предметного эксперта зависит…

А. выработка альтернативных решений;

Б. уровень компетенции базы знаний и последующего качества работы экспертной системы.

В. успех разработки программного обеспечения.

5. Процесс наполнения базы знаний с использованием специализированных программных средств называется…

А. актуализацией информации;

Б. приобретение знаний;

В. экспертное моделирование.

6. Прототип экспертной системы, надежно решающий все задачи на реальных примерах, называется…

А. действующим;

Б. демонстрационным;

В. доработанным;

7. Неформальное описание основных понятий предметной области и связей между ними называется…

А. формализованной моделью знаний;

Б. формированием знаний;

В. полем знаний.

8. Нейронные сети моделируют…

А. ход рассуждений эксперта;

Б. биологические процессы человеческого мозга;

В. связи между различными понятиями.

9. Самообучающиеся системы…

А. моделируют предметную область;

Б. распознают новый образ, сравнивая его с уже имеющимися;

В. находят способ управления при изменении условий.

10. Основная область применения нейрокомпьютеров…

А. моделирование структур нейронов;

Б. создание распределенных систем обработки данных;

В. задачи распознавания и классификации образов.

Типовые задания/задачи для оценки сформированности компетенции

Компетенция «ПК- 6»

1. Задать определенный набор гипотез и свидетельств, которые описывают заданную проблемную ситуацию и могут быть использованы при моделировании экспертной системы байесовского типа. Гипотез должно быть не менее четырех, свидетельств не менее пяти. Сформулировать вопросы по свидетельствам. Проблемная ситуация: необходимо установить причину убыточности работы предприятия.

2. Задать определенный набор гипотез и свидетельств, которые описывают заданную проблемную ситуацию и могут быть использованы при моделировании экспертной системы байесовского типа. Гипотез должно быть не менее четырех, свидетельств не менее пяти. Сформулировать вопросы по свидетельствам. Проблемная ситуация: необходимо установить причину низкого качества товаров, выпускаемых предприятием.

3. Задать определенный набор гипотез и свидетельств, которые описывают заданную проблемную ситуацию и могут быть использованы при моделировании экспертной системы байесовского типа. Гипотез должно быть не менее четырех, свидетельств не менее пяти. Сформулировать вопросы по свидетельствам. Проблемная ситуация: установить причину низкого уровня объема продаж.

4. Изобразить графически функции принадлежности лингвистической переменной «скорость автомобиля», используя следующее терм-множество: {малая скорость, средняя скорость, высокая скорость}.

5. Изобразить графически функции принадлежности лингвистической переменной «возраст человека», используя следующее терм-множество: {детский, отроческий, юношеский, средний, зрелый, старческий}.

6. Изобразить графически функции принадлежности лингвистической переменной «угол поворота вентиля», используя следующее терм-множество: {очень малый, малый, средний, большой, очень большой}.

Компетенция «ПК-8»

7. Построить нейронную сеть для задачи «Выявление показателей, влияющих на валовую прибыль предприятия» и рассчитать оценку числа нейронов в скрытых слоях, если в обучающей выборке 12 примеров.

Входные параметры: объем реализации; затраты на материалы; объем заработной платы; численность рабочих; производительность; рентабельность; курс доллара.

Выходные параметры: валовая прибыль.

8. Построить нейронную сеть для задачи об ирисах Фишера и рассчитать оценку числа нейронов в скрытых слоях, если в обучающей выборке 120 примеров.

Входные параметры: длина чашелистика, ширина чашелистика, длина лепестка, ширина лепестка.

Выходные параметры: три вида ирисов (iris setosa, iris versicolor, iris virginica).

9. Построить нейронную сеть для задачи «Прогнозирование рентабельности автомобильного завода» и рассчитать оценку числа нейронов в скрытых слоях, если в обучающей выборке 10 примеров.

Входные параметры: выпуск грузовых автомобилей, выпуск легковых автомобилей, численность рабочих, затраты на 1 рубль товарной продукции.

Выходные параметры: рентабельность (%).

10. Построить нейронную сеть для задачи прогнозирования результатов выборов американского президента и рассчитать оценку числа нейронов в скрытых слоях, если в обучающей выборке 30 примеров.

Входные параметры: ответы на 12 вопросов.

Выходные параметры: класс 1 – выбран кандидат правящей партии; класс 2 – кандидат оппозиционной партии.