test answers введение. Ответы по введениe Фио юсуф мумин барре Группа ибво0521
 Скачать 19.41 Kb.
|
|
Ответы по введениe Фио: юсуф мумин барре Группа: ибво-05-21 Програ́ммная инжене́рия — приложение систематического дисциплинированного,измеримого подхода к разработке, функционированию и сопровождению программного обеспечения, а также исследованию этих подходов; то есть, приложение дисциплины инженерии к программному обеспечению. принятие решений может основываться на количестве лиц, принимающих решения. Выделяются: а) модель индивидуального выбора (есть один человек, принимающий решение); б) модель группового отбора (решения принимают несколько человек). Для любого человека, получающего раствор, характерна конкретная цель, которую он преследует при выборе. С точки зрения процесса принятия решений, нет принципиальной разницы между проблемой и возможностью, поскольку теоретически любая неиспользуемая организацией возможность позитивных изменений для себя может рассматриваться как проблема, которую необходимо решить. безошибочно. В то же время нельзя игнорировать различия между ними. ... Это могут быть как отдельные менеджеры, так и группы работников, которые имеют право принимать решения. Надежность - это то, что показывает качество информации, отражает ее полноту и точность. Он имеет такие особенности, как разборчивость письменной и устной речи, отсутствие ложной или искаженной информации каким-либо образом, небольшая вероятность ошибочного использования информационных единиц, которые включают буквы, символы, биты, числа. ... Надежность характеризует неискаженную информацию. тенденции характеризуют развитие объекта управления за достаточно длительные периоды времени. Развитие объекта управления можно охарактеризовать такими тенденциями, как: • значительные и второстепенные; • явный и скрытый; • стабильный и нестабильный; • положительный и отрицательный. 6- По количеству альтернатив: 1- стандартные решения предполагают однозначный выбор (не обязательно правильный или не обязательно соответствующий истинной причине проблемы), 2-бинарные - это выбор из двух противоположных альтернатив, таких как да-нет или -или желательно их модифицировать (увеличить количество возможных альтернатив), 3- мультиальтернативность - это набор решений, который не часто встречается, 4-инновационные - это выбор при отсутствии очевидных альтернативы на основе использования. 7- первая работа, заложившая теоретическую основу для создания интеллектуальных устройств, не только функционально, но и структурно имитирующих человеческий мозг. 8- Аксон - это процесс, посредством которого импульсы передаются от тела клетки. Аксон обычно разветвляется только на конце. В каждом нейроне всего один аксон. 9- Первую модель искусственной нейронной сети еще в 1943 году придумали американский нейрофизиолог, один из отцов кибернетики Уоррен МакКаллок и нейролингвист, логик и математик Уолтер Питтс. Искусственная нейронная сеть — совокупность нейронов, взаимодействующих друг с другом. Они способны принимать, обрабатывать и создавать данные. Это настолько же сложно представить, как и работу человеческого мозга. Нейронная сеть в нашем мозгу работает для того, чтобы вы сейчас могли это прочитать: наши нейроны распознают буквы и складывают их в слова. 10- Проблема создания и совершенствования искусственного интеллекта с философской точки зрения традиционно рассматривается с точки зрения исторического значения прогресса человеческой жизни. Философ считает, что компьютеризация и технологизация жизни человека способствует борьбе за достойное выживание, повышает активность его жизнедеятельности, позволяет ему жить как можно дольше, не теряя здоровья и разума. 11- Нейронные сети — это класс моделей, основанных на биологической аналогии с мозгом человека и предназначенных после прохождения этапа так называемого обучения на имеющихся данных для решения разнообразных задач анализа данных. нейронные сети могут использовать полученные знания для прогнозирования поведения сложных структур. Основная цель искусственной нейронной сети - объединить наши функции в большее количество атрибутов. Это позволит предсказывать классы с большей точностью. Это объединяет функции и атрибуты, которые могут лучше предсказывать классы. 12- Нейронные сети могут обеспечивать надежные решения проблем в широком диапазоне дисциплин, особенно в областях, связанных с классификацией, прогнозированием, фильтрацией, оптимизацией, распознаванием образов и приближением функций. 13- Кластеризация - это фундаментальный метод анализа данных. Он широко используется для распознавания образов, выделения признаков, векторного квантования (VQ), сегментации изображений, аппроксимации функций и интеллектуального анализа данных. Нейронные сети оказались полезным методом для реализации кластеризации на основе конкурентного обучения, имеющей простую архитектуру. Такие сети имеют выходной уровень, называемый уровнем конкуренции. Нейроны в соревновательном слое полностью подключены к входным узлам. 14- Взаимодействие между двумя типами входных сигналов позволяет предположить, что некоторые нейроны могут работать в трех состояниях: отключен, включен и активирован. Такие разрешенные, но не срабатывающие режимы могут использоваться для внедрения контекстно-зависимой обработки в нейронных сетях. Существующие математические модели нейронов либо очень просты, отражают только основные закономерности обработки информации, присущие биологическому нейрону, либо учитывают только отдельные этапы преобразования информации сигналов, не давая полного представления о процессах, происходящих в нейроне. реальный объект. Наиболее перспективным для технической реализации представляется моделирование нейрона на уровне описания преобразований информации. |