Информационные системы. 1. Процесс обучения нейронной сети сводится к определению числа нейронов в промежуточном слое

• Название: 1. Процесс обучения нейронной сети сводится к определению числа нейронов в промежуточном слое
• Анкор: Информационные системы
• Дата: 21.11.2022
• Размер: 18.7 Kb.
• Имя файла: Информационные системы.docx
• Тип: Документы; #804463

1. Процесс обучения нейронной сети сводится к определению:

· числа нейронов в промежуточном слое

· числа нейронов во всей сети

· весов связей нейронов

· числа входных сигналов (признаков)
2. Наполнение базы знаний эс – это …

· идентификация знаний

· формализация знаний

· реализация

3. Управление рефлексами означает …

· любую фиксированную связь между состояниями классификаторов, фиксаторов представлений (памятью) и эффекторов

· использование простых рефлексов

· перебор планов действий

4. Правилом построения дерева целей не является

· все вершины нижнего уровня подчиняются всем вершинам вышестоящего уровня иерархии

· все вершины нижнего уровня подчиняются одной вершине вышестоящего уровня иерархии

· вершина нижнего уровня подчиняются только одной вершине вышестоящего уровня иерархии
5. Правило построения дерева целей:

· вершины нижнего уровня должны быть результатом декомпозиции для вершины вышестоящего уровня иерархии

· все вершины нижнего уровня должны подчиняться одной вершине вышестоящего уровня иерархии

· если для вершин нижнего уровня нет вершины вышестоящего уровня иерархии, она должна быть введена фиктивно
6. Способность кибернетической системы решать интеллектуальные задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам - это есть …

· Интерфейс

· Эволюция

· Прогресс

· Интеллект

· Адаптация

7. С точки зрения кибернетики, связывание представлений с темпоральными (временными) координатами и, вытекающая из этого способность предвидеть будущее, есть …

· моделирование (построение модели окружающей среды)

· формирование рефлексов

· планирование действий

· распознавание сложных ситуаций

8. Искусственный интеллект – это …

· область исследований вычислительных комплексов

· раздел высшей математики

· одно из направлений информатики

· наука о мышлении человека

9. Цель вместе с указанием способа ее достижения, т.е. разложения на подчиненные цели, называется …

· Стимулом

· Реакцией

· Эффектором

· планом действия

10. Идентификация знаний – это …

· параметризация предметной области

· создание прототипа ЭС

· разработка БЗ на языке представления знаний

· разработка неформального описания знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы или текста

11. В понятие неопределенности знаний входит:

· неполнота

· изменчивость

· многозначность

· недостоверность

· качественность оценок
12. Семантическая сеть – это:

· модель, позволяющая представить знание в виде предложений типа «ЕСЛИ (условие), ТО (действие)»

· ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги – отношения между ними

· структура данных, предназначенная для представления некоторой стандартной ситуации

· совокупность классов и объектов предметной среды
13. Фрейм – это:

· модель, позволяющая представить знание в виде предложений типа «ЕСЛИ (условие), ТО (действие)»

· ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги – отношения между ними

· структура данных, предназначенная для представления некоторой стандартной ситуации

· совокупность классов и объектов предметной среды
14. Продукционная модель – это:

· ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги – отношения между ними

· модель, позволяющая представить знание в виде предложений типа «ЕСЛИ (условие), ТО (действие)»

· структура данных с присоединенными процедурами

· совокупность классов и объектов предметной среды

15. Получение инженером по знаниям наиболее полного из возможных представлений о предметной области и способах принятия решения в ней – это:

· Реализация

· формализация знаний

· идентификация знаний

· концептуализация знаний
16. Извлечение знаний из данных в самообучающейся ИИС осуществляется на основе:

· репозитория

· базы знаний

· информационного хранилища
17. Отличие между синтетическими и динамическими экспертными системами заключается в:

· обработке неопределенности знаний

· использовании множества источников знаний

· реакции на события
18. К системам с интеллектуальным интерфейсом относят:

· интеллектуальные базы данных

· системы, основанные на прецедентах

· гипертекстовые системы

· прикладные программы

· системы когнитивной графики
19. Эксперт – это:

· специалист, занимающийся извлечением знаний и их формализацией в БЗ

· специалист, знания которого помещаются в БЗ

· специалист, интеллектуальные способности которого расширяются благодаря использованию ЭС
20. Этап реализации экспертной системы заключается в:

· настройке и доработке программного инструмента

· наполнении базы

· настройке и доработке программного инструмента, наполнении базы знаний

· нет правильного ответа
21. Пользователь – это:

· специалист, занимающийся извлечением знаний и их формализацией в БЗ

· специалист, знания которого помещаются в БЗ

· специалист, интеллектуальные способности которого расширяются благодаря использованию ЭС


22. В создании ЭС участвует:

· заказчик

· пользователь

· эксперт

· инженер по знаниям

· заказчик и эксперт

· эксперт и инженер по знаниям

· заказчик, эксперт и инженер по знаниям
23. Инженер по знаниям – это:

· специалист, занимающийся извлечением знаний и их формализацией в БЗ

· специалист, знания которого помещаются в БЗ

· специалист, интеллектуальные способности которого расширяются благодаря использованию ЭС
24. Процесс поиска решения задачи, заключающийся в выводе утверждений путем подстановки в общие утверждения других известных частных утверждений называется:

· дедуктивным выводом

· индуктивным выводом

· абдуктивным выводом
25. Сумма факторов уверенности множества значений при относительной шкале от 0 до 100:

· всегда равна 100

· всегда меньше 100

· всегда больше 100

· может быть различной
26. Процесс поиска решения задачи, заключающийся в получении на основе множества утверждений общих утверждений, называется:

· дедуктивным выводом

· индуктивным выводом

· абдуктивным выводом
27. Базу знаний формируют:

· инженеры по знаниям

· пользователи

· эксперты
28. Процесс поиска решения задачи, заключающийся в получении на основе множества известных частных утверждений других частных утверждений, называется:

· дедуктивным выводом

· индуктивным выводом

· абдуктивным выводом
29. На этапе идентификации проблемной области инженер по знаниям и эксперт играют следующие роли:

· инженер по знаниям – активную, эксперт – пассивную

· инженер по знаниям – пассивную, эксперт – активную

· оба играют активную роль

· оба играют пассивную роль

30. На этапе концептуализации проблемной области инженер по знаниям и эксперт играют следующие роли:

· инженер по знаниям – активную, эксперт – пассивную

· инженер по знаниям – пассивную, эксперт – активную

· оба играют активную роль

· оба играют пассивную роль
31. На этапе формализации базы знаний инженер по знаниям и эксперт играют следующие роли:

· инженер по знаниям – активную, эксперт – пассивную

· инженер по знаниям – пассивную, эксперт – активную

· оба играют активную роль

· оба играют пассивную роль
32. На этапе реализации экспертной системы инженер по знаниям и эксперт играют следующие роли:

· инженер по знаниям – активную, эксперт – пассивную

· инженер по знаниям – пассивную, эксперт – активную

· оба играют активную роль

· оба играют пассивную роль
33. На этапе тестирования экспертной системы инженер по знаниям и эксперт играют следующие роли:

· инженер по знаниям – активную, эксперт – пассивную

· инженер по знаниям – пассивную, эксперт – активную

· оба играют активную роль

· оба играют пассивную роль
34. Ассоциации возникают

· в иерархических структурах для сохранения существенной и отбрасывания несущественной информации

· в простейших нейронных сетях

· в популяциях одноклеточных организмов
35. Обучающая выборка, при которой для каждого примера в явном виде задается значение классообразующего признака, называется выборкой:

· «с учителем»

· «без учителя»

· нет правильного ответа
36. Обучающая выборка, при которой система по степени близости значений признаков классификации сама выделяет классы ситуаций, называется выборкой:

· «с учителем»

· «без учителя»

· нет правильного ответа
37. Самообучающаяся ИИС, позволяющая извлекать знания из баз данных и создавать специально организованные базы знаний, – это:

· экспертная система

· система интеллектуального анализа данных

· система с интеллектуальным интерфейсом
38. Самообучающаяся ИИС, хранящая в качестве единиц знаний примеры решений и позволяющая по запросу подбирать и адаптировать наиболее похожие случаи, – это:

· информационное хранилище

· система, основанная на прецедентах

· адаптивная ИС

· нейронная сеть
39. Самообучающаяся ИИС, которая на основе обучения по примерам реальной практики строит деревья решений, называется:

· системой, основанной на прецедентах

· системой с индуктивным выводом

· нейронной сетью
40. Самообучающаяся ИИС, которая на основе обучения на примерах реальной практики строит сеть передаточных функций, называется:

· системой с индуктивным выводом

· нейронной сетью

· системой, основанной на прецедентах
41. Разработка описания структуры знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы или текста – это:

· идентификация знаний

· реализация

· формализация знаний

· концептуализация знаний
42. Разработка БЗ на языке представления знаний – это:

· идентификация знаний

· реализация

· формализация знаний

· концептуализация знаний
43. Выберите наиболее точное определение базы знаний:

· совокупность правил принятия решений

· совокупность единиц знаний, отражающих факты и зависимости фактов

· совокупность описаний объектов и их связей


44. ЭС, осуществляющая оценку и выбор вариантов решений, называется:

· динамической

· статической

· аналитической

· синтетической
45. Установите соответствие:

· Системы, основанные на прецедентах → самообучающиеся ИС

· Многоагентные системы → динамические экспертные системы

· Гипертекстовые системы → системы с интеллектуальным интерфейсом

46. Установите соответствие:

· Индуктивные системы → самообучающиеся ИС

· классифицирующие системы → экспертные системы

· контекстные системы помощи → системы с интеллектуальным интерфейсом

47. Установите соответствие:

· Многоагентные системы → экспертные системы

· нейросетевые системы → b) самообучающиеся ИС

· системы с когнитивной графикой → c) системы с интеллектуальным интерфейсом

48. Установите соответствие:

· интеллектуальные базы данных→ системы с интеллектуальным интерфейсом

· динамические системы→ экспертные системы

· нейронные сети→ самообучающиеся ИС

49. Установите соответствие:

· системы интеллектуального анализа данных→ самообучающиеся ИС

· гипертекстовые системы→ системы с интеллектуальным интерфейсом

· динамические системы→ экспертные системы

50. Установите соответствие:

· системы с естественно-языковым интерфейсом → системы с интеллектуальным интерфейсом

· системы интеллектуального анализа данных→ самообучающиеся ИС

· классифицирующие системы→ экспертные системы