Интеллектуальные системы и технологии. Интеллектуальные системы и технологии Синергия Благодарю за заказ готовой работы!
 Скачать 468.9 Kb.
|
|
Интеллектуальные системы и технологии – Синергия Благодарю за заказ готовой работы! 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 spero27 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 spero27 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 spero27 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 spero27 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 spero27 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 → самообучающиеся ИС системы с когнитивной графикой → системы с интеллектуальным интерфейсом 48. Установите соответствие: интеллектуальные базы данных→ системы с интеллектуальным интерфейсом динамические системы→ экспертные системы нейронные сети→ самообучающиеся ИС spero27 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 spero27 |