Зачёт. зачет. 1. Экспертные системы, решающие задачи распознавания ситуаций, называются
 Скачать 215.72 Kb.
|
|
1. Экспертные системы, решающие задачи распознавания ситуаций, называются классифицирующими экспертными системы 2. В теории фреймов слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня, откуда неявно наследуется значения аналогичных слотов 3. Интеллектуальный интерфейс — это программа, которая выполняет обмен данными между конечным пользователем и ЭС 4. При исчислении предикатов элементарная (атомная) формула получается путем замены в ней предметных переменных на предметные константы 5. Достоинствами системы представления знаний на основе исчисления предикатов являются: результаты операций над базой знаний достаточно хорошо определены они достаточно хорошо исследованы как формальные системы 6. Для продукционных систем, использующих методы поиска решения и представляющих пространство состояний в виде графа, характерно то, что они работают в пробном режиме в них в основном предусматривается запоминание результатов применения нескольких последовательностей правил. 7. Степень принадлежности  интерпретируется как субъективная мера того, насколько элемент  соответствует понятию, смысл которого формализуется нечетким множеством А.8. Достоинство нейронных сетей перед индуктивным системами заключается в решении не только классифицирующих, но и прогнозных задач. 9. Архитектура экспертной системы включает в себя два основных компонента: программный инструмент доступа и обработки знаний базу знаний (хранилище единиц знаний) 10. Недостатком системы представления знаний на основе исчисления предикатов являются их ограниченная выразительность, так как существует большое число факторов, которые тяжело или даже невозможно выразить средствами исчисления предикатов 11. В продукционных системах, использующих при переборе решений поиск в ширину, прежде всего, раскрываются вершины с одним уровнем 12. Что представляют образцы в системе выводов, управляемых по образцам форматы, определяющие условия активизации различных структурированных знаний. 13. Способность к самообучению - это возможность автоматического извлечения знаний для решения задач из накопленного опыта конкретных ситуаций 14. Фрейм — это минимальная структура информации, необходимая для представления класса объектов, явлений или процессов 15. Кортеж <скорость, {малая, небольшая, средняя, высокая}, [0,300], G, М>, где G — процедура перебора элементов базового терм-множества, М— процедура экспертного опроса является примером лингвистической переменной 16. Промышленные интеллектуальной системы — это состояние разработанной системы, когда обеспечивается высокий уровень качества решения проблем предметной области при значительных уменьшениях времени решения и требуемой памяти. 17. Сущность метода порождения и проверки, применяемого в продукционных системах для поиска решений, заключается в том, что при недопустимости каких-то неполных решений, из рассмотрения исключается целый класс порождаемых ими полных решений данного пространства генератор, настроенный на проблемную область, порождает ряд характерных неполных решений, соответствующих описаниям различных подпространств. 18. Стратегия, реализующая поиск от целей (или поиск, направляемый целью), производит поиск в обратном направлении — от искомого конечного состояния к начальным условиям. 19. Операция объединение нечетких множеств А и В обозначается А+В (или A È B) и определяется  20. Операция пересечение нечетких множеств А и В обозначается как A Ç B и определяется следующим образом:  21. Механизм вывода в продукционных системах сопоставляет каждое правило, хранящееся в Базе Знаний с фактами, содержащимися в Базе Данных 22. Объединение нечетких множеств А и В соответствует логической операции «или». 23. Как будет представлена База Знаний, если в качестве способа представления знаний будет использоваться логика предикатов первого порядка? совокупность логических формул, которые обеспечивают частичное описание проблемной среды. 24. Каждая продукция состоит из двух частей: действий (консеквент) — эта часть содержит описание действий, которые должны быть совершены над БД в случае выполнения соответствующих условий. условий (антецедент) — в этой части определяются некоторые условия, которые должны выполняться в БД для того, чтобы были выполнены соответствующие действия; 25. Использование метода порождения и проверки в продукционных экспертных системах для факторизованного пространства бывает затруднено из-за того, что часто отсутствуют достоверные способы оценки характерных неполных решений, т.е. не удается на основе неполных решений делать выводы о реализуемости полных решений. 26. Лингвистические переменные могут быть разделены на числовые и нечисловые в зависимости от характера носителя нечеткого множества 27. В продукционных системах, использующих методы редукции для поиска решения, характерно то, что поиск необходимой совокупности данных для решения задачи сводится к решению составляющих подзадач для представления исходной задачи в виде совокупности подзадач используется оператор перехода к новому описанию 28. На какие стадии делится процесс реализации стратегии систем выводов, управляемых по образцам? выбор, разрешение конфликтов, выполнение. сопоставление, 29. Операция произведение нечетких множеств А и В обозначается АВ и определяется формулой  30. В теории фреймов демоном называется процедура, автоматически запускаемая при выполнении некоторого условия, т.е. когда изменяет свое значение атрибут в условной части ЕСЛИ утверждения о состоянии демона. 31. Системы, основанные на прецедентах, применяются как системы распространения знаний с расширенными возможностями или системы контекстной помощи 32. Рабочая область экспертных систем — это область, которая используется для описания текущей задачи, как определено входными данными для запоминания промежуточных результатов, промежуточных гипотез и решений 33. Метазнания — это знания интеллектуальной системы о себе, знания о своей работе и своей структуре 34. Системы когнитивной графики позволяют организовать взаимодействие пользователя с интеллектуальной системой с помощью графических образов, которые генерируются в соответствии с происходящими событиями. 35. Коммуникативные способности интеллектуальных информационных систем характеризуют способ взаимодействия конечного пользователя с системой 36. В теории фреймов различают два вида присоединенных процедур процедуры демоны процедуры слуги 37. Продукционные модели могут быть реализованы как процедурные и декларативные 38. При определении степени принадлежности элементов u объединению нечетких множеств А и В выбирают выбирают большее из  и  .39. Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений класс-экземпляр свойство-значение пример-экземпляр класса 40. Как будет представлена База Знаний, если в качестве способа представления знаний используется семантическая сеть? интенсиональных знаний 41. Уменьшение информационной избыточности фреймовых систем может быть достигнуто с помощью использование принципа наследования 42. Поверхностные знания— это «умения» и навыки, соответствующие знанию на уровне рефлекторных реакций, отработанных действий. 43. Как будет представлена База Знаний, если в качестве способа представления знаний используется продукционная модель? набор правил 44. Синтетические экспертные системы предусматривают генерацию неизвестных решений 45. Интеллектуальные гипертекстовые системы предназначены для реализации поиска по ключевым словам в базах текстовой информации. 46. Нечетким множеством А на множестве U называется совокупность пар  , где  — отображение множества U в единичный отрезок [0,1] 47. В продукционных системах, использующих при переборе решений поиск на основе стоимости дуг, раскрытие вершин производится в порядке возрастания их стоимости для каждой вершины нужно помнить минимальную стоимость пути, построенного от начальной вершины до нее 48. Большинство экспертных систем, основанных на фреймах, используют два типа присоединенных процедур-методов КОГДА-ИЗМЕНЕНО КОГДА-НЕОБХОДИМО. 49. Экспертные системы, интегрирующие знания из нескольких разнородных источников в базе знаний и обменивающиеся результатами с другими экспертными системами на динамической основе называются многоагентными экспертными системами 50. Архитектура интеллектуальных систем не содержит эксперт инженер знаний система информационного обмена 51. Лингвистическая переменная определяется кортежем  , где Х— наименование лингвистической переменной, T— множество ее значений или термов, U — область ее определения или универсальное множество, G — синтаксическая процедура, М — семантическая процедура52. Адаптивность – это способность к развитию системы в соответствии с объективными изменениями модели проблемной области 53. Достоинство применения экспертных систем заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений из базы знаний. 54. Операционное знание — это общие зависимости между фактами, которые позволяют интерпретировать данные или извлекать из них информацию. 55. Каждый фрейм состоит из произвольного числа слотов, причем несколько из них обычно определяются самой системой для выполнения специфических функций, а остальные определяются пользователем. 56. Механизм приобретения знаний ЭС предназначен для ввода знаний в базу и их последующего обновления 57. В прикладной программе происходит соединение операционного и фактуального знаний 58. В процедурных семантических сетях существуют процедуры, определяющие следующие основные действия над связями установление и аннулирование связи; проверка наличия — отсутствия связи между заданными вершинами. подсчет числа вершин, соединенных заданной дугой; 59. Укажите два достоинства методов перебора, использующихся в продукционных системах, достаточно простая их реализация возможность в принципе находить решение, если оно существует. 60. Интерпретатор продукционных систем предназначен (два ответа) для выбора одного из применимых в данной ситуации правил продукции и выполнения соответствующих действий определения продукций, которые могут быть активизированы в зависимости от условий в них содержащихся 61. Носителем нечеткого множества А называется множество таких элементов U, для которых функция принадлежности положительна62. В семантических сетях свойство, для которого экземпляр нижнего уровня содержит атрибуты, содержащиеся в экземпляре верхнего уровня, называется наследованием атрибутов между уровнями иерархии IS-A. 63. В семантических сетях способ, отражающий отношения между экземплярами класса, причем основная часть показывает внутреннюю структуру предиката, показывает отношение «целое – часть 64. Область знаний при продукционном представлении представляется иерархическая структура, узлами, которой являются правила множеством правил ЕСЛИ — ТОГДА, а данные представляются множеством фактов о текущей ситуации. 65. Свойство наследования фреймов реализуется через АКО-связи 66. Системы контекстной помощи можно рассматривать как частный случай интеллектуальных гипертекстовых и естественно-языковых систем. 67. Указатели наследования фреймов показывают какую информацию об атрибутах слотов во фрейме верхнего уровня наследуют слоты с такими же именами во фрейме нижнего уровня. 68. Динамические экспертные системы предусматривают возможность пересмотра в процессе решения полученных ранее результатов и данных. 69. В системах, основанных на обработке баз данных (СБД - Data Base Systems), происходит отделение фактуального и операционного знаний друг от друга. 70. На каких подходах базируются методы структуризации, формализации и работы с неточными неопределенными знаниями и данными? подходе, основанном на теории нечетких множеств. вероятностном подходе 71. Статические экспертные системы предусматривают монотонное непрерываемое решение задачи от ввода исходных данных до конечного результата, 72. Какие действия выполняются на стадии разрешения конфликтов процесса реализации стратегии систем выводов, управляемых по образцам? принимается решение, какие из означенных модулей будут выполняться в действующем цикле. 73. Функция принадлежности нечеткого множества ставит в соответствие каждому элементу u множества U число  из отрезка [0,1]74. По типам отношений семантические сети делятся на N-арные бинарные 75. Нечеткая переменная определяется кортежем  где Х — наименование нечеткой переменной, U = {u} — область ее определения или универсальное множество,  — нечеткое множество на U, описывающее ограничения на возможные числовые значения нечеткой переменной. 76. Достоинство интеллектуальных систем, основывающихся на надежных и определенных знаниях и данных? возможность реализации монотонных баз знаний 77. Что представляют модули, управляемые по образцам в системе выводов, управляемых по образцам процедура анализа и сопоставления текущей ситуации и образцов с целью нахождения блоков, для которых выполняются условия активизации для действий в этой ситуации. 78. Указатель типа данных фрейма указывает, что слот имеет численное значение либо служит указателем другого фрейма. 79. Экспертные системы появились потому, что человеческая компетентность уступает искусственной компетентности 80. Что называется степенью принадлежности нечеткого множества? значение функции принадлежности для элемента 81. В основе использования механизма вывода лежит процесс нахождения единиц знаний и связыванию их в цепочку рассуждений 82. Нейронные сети с обучением используют математические решающие функции, которые определяют зависимости между входными и выходными сигналами 83. В системах, основанных на обработке баз данных (СБД - Data Base Systems) фактуальное знание организуется в виде базы данных 84. Операция дополнение нечеткого множества А обозначается символом Ø и определяется следующим образом  85. В системах объяснений с трассировкой рассуждений объяснения составляются с помощью пересечения дерева целей для ответа на вопросы 86. Экспертная система — это система, аккумулирующая знания специалистов в конкретной предметной области и тиражирующих этот эмпирический опыт для консультаций менее опытных специалистов 87. Продукционные системы с условно-выводимой архитектурой сначала анализируется антецедентная часть (условия) правил 88. Декартово произведение нечетких множеств A1, ...., An универсальных множеств U1,...,Un обозначается A1´ ...´An и определяется как нечеткое подмножество множества U1´ ...´Un с функцией принадлежности  89. Знаниями в системах управления экономическими и производственными процессами могут являться эвристики, или правила, представляющие собой суждения на основе данных, для решения задачи управления описания конкретного процесса, характеристики компонентов, финансовая и аналитическая информация, фактографические знания или данные. 90. Принципы построения систем объяснения фиксацией событий и состояний с помощью заготовленных текстов на естественном языке; трассировкой рассуждений, обратным развертыванием дерева целей с указанием подцелей. 91. При исследовании проблемной области необходимы возможные стратегии управления и эвристические знания, используемые в процессе эксплуатации производственной системы. знания о задачах, решаемых в производственной системе, и стоящих перед ней целях. 92. Коммерческая интеллектуальная система — это такое состояние разработанной системы, когда интеллектуальная система предназначена в основном для продажи. 93. В теории фреймов присоединенная процедура - метод — это процедура, присоединенная к атрибуту фрейма, которая выполняется всякий раз, когда к ней обращаются. 94. При проектировании интеллектуальных экономических и производственных систем необходимо определенным образом организовывать Базы Знаний для работы в реальном времени, когда значительные объемы знаний и данных могут быстро изменяться и обновляться. обеспечить точность и своевременность представления экспертизы и рекомендаций пользователю (требование работы в реальном времени) обеспечить высокую надежность работы интеллектуальных систем (требование надежности и безотказности в случае использования их для опасных производств). 95. В продукционных системах, использующих при переборе решений поиск с возвратом определяется точка возврата если поиск оказался бесперспективным, то осуществляется переход к точке возврата 96. В рамках фреймового подхода предполагается, что знания в системе представляются в виде отдельных кластеров знаний, или подструктур, содержащих сведения о стереотипах (т.е. о некоторых общих характеристиках данного класса объектов или ситуаций). 97. В системах, основанных на обработке баз данных (СБД - Data Base Systems) операционное знание организуется в виде программы 98. В системах, основанных на исчислении предикатов, знания представляются с помощью перевода утверждений об объектах предметной области в формулы логики предикатов и добавления их как аксиом в систему. 99. В качестве методов представления знаний чаще всего используются комбинация правил и фреймов правила, фреймы 100. Процедурные модели представлении знания представляют набор процедур — небольших программ, которые определяют, как поступать в специфичных ситуациях 101. В продукционных системах, использующих эвристических методов поиска открытые вершины стремятся упорядочить таким образом, чтобы процесс поиска распространился в наиболее перспективных направлениях. для определения направления поиска используется некоторая мера, характеризующая перспективность вершины или пути, где эта вершина находится (оценочная функция) 102. Семантическая сеть – это ориентированный граф, вершины которого понятия, а дуги отношения между ними 103. Высказывания типа «X примерно равен У», «X значительно больше У», «А существенно предпочтительнее В» являются примерами нечетких отношений: 104. Продукционные системы с целе-выводимой архитектурой сначала исследуют консеквентную часть (действие) правил 105. Система объяснений функционально предназначена для формирования ответов на вопросы пользователя относительно поведения интеллектуальной системы в процессе получения ею заключения или решения. 106. Декларативные модели представляют множество утверждений, а не набор процедур 107. Декларативная модель как бы состоит из двух частей: статические описательные структуры знаний механизма вывода, оперирующего этими структурами и практически независимого от их содержательного наполнения. 108. По видам используемых данных и знанийэкспертные системы классифицируются на системы с детерминированными и неопределенными знаниями 109. Умение решать сложные плохо формализуемые задачи - это способ решать задачи, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации в условиях неопределенности и динамичности исходных данных и знаний 110. Какие действия выполняются на стадии выполнения процесса реализации стратегии систем выводов, управляемых по образцам? запускаются модули, выбранные на предыдущей стадии. 111. Можно выделить три основных процесса, происходящих во фреймовых системах: создание экземпляра фрейма организация вывода, заключающаяся в последовательном поиске и активации в сети фреймов до нахождения наиболее соответствующего фрейма и построения на его основе экземпляра фрейма активация фреймов 112. Программный инструмент доступа и обработки знаний экспертной системы состоит из механизма приобретения знаний интеллектуального интерфейса механизма вывода заключений механизма объяснения 113. Процедурные семантические сети используются в целях введения единой семантики в семантической сети 114. В теории фреймов слоты — это некоторые незаполненные подструктуры фрейма 115. В отличие от интеллектуальной базы данных информационное хранилище представляет собой хранилище значимой информации извлеченной из оперативной базы данных, которое предназначено для оперативного анализа данных (реализации OLAP - технологии). 116. База знаний - это совокупность единиц знаний, которые представляют формализованное отражение объектов проблемной области и их взаимосвязей, действий над объектами 117. В продукционных системах, использующих при переборе решений поиск в глубину, прежде всего, раскрывается та вершина, которая имеет наибольшую глубину 118. Демонстрационный прототип интеллектуальных систем — это состояние разработанности системы, когда интеллектуальная система решает некоторую часть проблемных задач. 119. Архитектура экспертных систем реального времени отличается от архитектуры статических систем, тем, что в ней появляются подсистема моделирования внешнего окружения подсистема сопряжения с внешним миром 120. В отличие от индуктивных систем в системах, основанные на прецедентах, допускается нечеткий поиск с получением множества допустимых альтернатив, каждая из которых оценивается некоторым коэффициентом уверенности. 121. Какие действия выполняются на стадии сопоставления процесса реализации стратегии систем выводов, управляемых по образцам? на основе сравнения с образцами активных правил и действующих данных определяются модули, для которых удовлетворяются условия выполнения. 122. Концептуальная модель представления знаний использует эвристический метод для решения некоторой проблемы. 123. Недостатки самообучающихся систем заключаются в следующем: возможна неполнота и/или зашумленность обучающей выборки и, как следствие, относительная адекватность базы знаний возникающим проблемам; ограничения в размерности признакового пространства вызывают неглубокое описание проблемной области и узкую направленность применения. 124. При выборе способа представления знаний в базе знаний основной целью является? организация необходимой информации в такую форму, чтобы программа искусственного интеллекта имела легкий доступ к ней для принятия решений, планирования, узнавания объектов и ситуаций, анализа сцен, вывода заключений и других когнитивных функций. 125. Для аналитических задач классифицирующего и доопределяющего типов характерны следующие (три проблемные области Диагностика. Интерпретация данных. Коррекция 126. В описании предметной области должны присутствовать характеристики возможных воздействий окружающей среды на элементы и явления предметной области, а также обратные воздействия этих элементов и явлений на среду. 127. Для экспертной системы, выполненной на основе семантической сети невозможно разделить базу знаний и механизм вывода. 128. В продукционных системах можно выделить три основные компоненты: некоторое число продукций. интерпретатор неструктурированная или структурированная база данных 129. Основная задача инженера знаний — выявление источников знаний и работа с ними 130. В системах, основанных на моделях, происходит выделение в самостоятельную подсистему или репозиторий метазнания, описывающего структуру операционного и фактуального знаний 131. Проблемная область — это комплексное понятие, включающее предметную область, решаемые задачи, цели, возможные стратегии и эвристики. 132. Система машинного обучения получает знания в результате изучения окружающей среды 133. Экспертные системы, решающие задачи с неопределенными исходными данными и знаниями, называются доопределяющими экспертными системы 134. Операция дополнения нечеткого множества А соответствует логическому отрицанию. 135. В процедурных семантических сетях существуют процедуры, определяющие следующие основные действия над вершинами определение и аннулирование экземпляра класса; подсчет числа экземпляров, принадлежащих к классу; проверка принадлежности экземпляр к некоторому классу. 136. Интеллектуальные базы данных отличаются от обычных баз данных возможностью выборки по запросу необходимой информации, которая может явно не храниться, а выводиться из имеющейся в базе данных 137. Объяснительные способности экспертных систем определяются возможностью механизма вывода запоминать путь решения задачи. 138. Естественно-языковой интерфейс предполагает трансляцию естественно-языковых конструкций на внутримашинный уровень представления знаний. 139. Модели представления знаний могут быть условно разделены на декларативные и процедурные. концептуальные и эмпирические. 140. В продукционных системах метод порождения и проверки для поиска решений используется в случае, если реальная проблемная область характеризуется зачастую настолько большим пространством состояний, что очень трудно организовать поиск методами перебора 141. Фреймовая система — это иерархическая структура, узлами, которой являются фреймы с определенной структурой данных. 142. Механизм вывода предназначен для формирования конкретного алгоритм решения задачи из базы знаний и выполнения этого алгоритма 143. Нечеткое отношение R: X®Y определяется как нечеткое множество, полученное в результате декартова произведения нечетких множеств X и Y. 144. Гибкость экспертной системы связана с тем, что экспертная система может объяснять свое решение эксперты уходят, но их опыт остается и используется в ЭС 145. Экспертные системы, использующие повторяющееся преобразование знаний в процессе решения задач, называются трансформирующими экспертными системами 146. Стратегия, реализующая поиск от данных (или поиск, направляемый данными), производит поиск в прямом направлении — от данных начальных условий к целям. 147. В системах, основанных на обработке знаний происходит выделение из программы операционного знания в так называемую базу знаний, которая в декларативной форме хранит общие для различных задач единицы знаний 148. Глубинные знания — это категории, абстракции и аналогии, при помощи которых эксперт проходит к пониманию структуры и назначения текущих представлений.. 149. Основными способами представления знаний в БЗ являются? продукционная модель фреймы семантическая сеть логика предикатов 150. Точкой перехода А нечеткого множества называется элемент множества U, степень принадлежности которого множеству А равна 0,5. 151. В системах, основанные на прецедентах, поиск решения проблемы выполняется по аналогии (абдуктивному выводу от частного к частному) 152. Какая компонента интеллектуальной системы используется для решения задачи и работы с правилами и данными? рабочая область 153. Знания в продукционных моделях представляются в виде набора правил вида «условия — действие 154. Недостатком семантических сетей является то, что результат вывода, получаемого с помощью семантической сети, не гарантирует достоверность 155. При исчислении предикатов из элементарных (атомных) формул строят предметные формулы с помощью логических связок (или), (и), (отрицание), (импликация) 156. В системах, основанные на прецедентах (Case-based reasoning) база знаний содержит описания не обобщенных ситуаций, а собственно конкретные ситуации или прецедентов 157. По способу формирования решения экспертные системы разделяются на два класса: аналитические и синтетические 158. Предметная область интеллектуальных информационных систем — это сфера человеческой деятельности, выделенная и описанная согласно установленным критериям, со всем комплексом понятий, и знаний о ее функционировании. 159. Существует несколько способов получения слотом значений во фрейме по умолчанию от фрейма образца по формуле, указанной в слоте через присоединенную процедуру через наследование свойств фрейма 160. Выделяют пять стадии существования интеллектуальных систем: промышленная система; действующий прототип; демонстрационный прототип; исследовательский прототип; коммерческая система. 161. Какие действия выполняются на стадии выбора процесса реализации стратегии систем выводов, управляемых по образцам? выбираются модули БЗ и данные из рабочей памяти, которые относятся к рассматриваемой ситуации. 162. Какой логической операции соответствует операция пересечения нечетких множеств А и В? логической операции «и» 163. Какую роль в интеллектуальных системах выполняет верхний уровень БЗ — метазнания? роль интерпретатора правил, рациональным образом реализующего механизм вывода решений 164. Выводом системы представления знаний на предикатах являются формулы, выводимые из аксиом с помощью правил вывода. 165. Индуктивные системы используют обобщение примеров по принципу от частного к общему 166. Фактуальное знание — это осмысленные и понятые данные. 167. Исследовательский прототип интеллектуальной системы — это состояние разработанной системы, когда База Знаний интеллектуальной системы уже содержит несколько сотен правил, которые достаточно адекватно описывают предметную область. 168. В системах объяснений с фиксацией событий объяснения составляются из кратких текстов на естественном языке, которые хранятся вместе с правилами и фактами. 169. В основе самообучающихся систем лежат методы автоматической классификации примеров ситуаций реальной практики. 170. В продукционных системах задача поиска в пространстве состояний описывается с помощью понятий теории графов. 171. Экспертная система — это система, аккумулирующая знания специалистов в конкретной предметной области и тиражирующих этот эмпирический опыт для консультаций менее опытных специалистов. 172. Аналитические экспертные системы предусматривают выбор решений из множества известных альтернатив 173. Нечеткими числами называют нечеткие переменные, соответствующие значениям числовой лингвистической переменной 174. В теории фреймов используют следующие типы процедур — демонов (два ответа): ЕСЛИ-ИЗМЕНЕНО, ЕСЛИ-НЕОБХОДИМО 175. Процесс построения систем интеллектуальных систем можно разделить на пять этапов идентификация определения задач и идентификация их характеристик. выбор или разработка языка представления знаний.. выбор формализма представления знаний и определение механизма вывода решений. тестирование системы. выделение главных концепций предметной области, которые отражают знания круга экспертов. 176. Знание имеет двоякую природу: фактуальную и операционную. 177. При определении степени принадлежности элементов u пересечения нечетких множеств А и В выбирают меньшее из и . 178. При проектировании экспертных систем основными источниками знаний о проблемной области являются книги, технологические описания, инструкции, документы Интернет человек-эксперт 179. Действующий прототип интеллектуальной системы — это состояние разработанной системы, когда осуществляется качественный вывод решений на расширившемся пространстве правил 180. По способу учета временного признака экспертные системы могут быть статическими или динамическими |