Учебно-методический комплекс дисциплины интеллектуальные информационные системы Специальность: 080801. 65 «Прикладная информатика (в менеджменте)»
Скачать 0.79 Mb.
|
ОТЧЕТпо дисциплине «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ» Выполнил студент ___ группы, 4 курса дневного отделения ____________ Проверил: ________________________________ ________________________________ ________________________________ Работа защищена “ “ ___________ 2007 г. Оценка ________________ Барнаул 2007 8.2. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ 9. ПЕРЕЧЕНЬ ПРИМЕРНЫХ ВОПРОСОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ТЕСТА 1. Является ли распознавание образов направлением искусственного интеллекта? + Да - Нет 2. Является ли генерация и распознавание речи направлением искусственного интеллекта? + Да - Нет 3. Относятся ли экспертные системы к интеллектуальным информационным системам? + Да - Нет 4. Относятся ли самообучающиеся системы к интеллектуальным информационным системам? + Да - Нет 5. Относятся ли адаптивные системы к интеллектуальным информационным системам? + Да - Нет 6. Какая разновидность экспертных систем основана на интеграции различных источников данных? - Классифицирующие - Трансформирующие + Мультиагентные 7. Для решения каких задач предназначены экспертные системы? + Неформализованных - Формализованных + Стохастических + Детерминированных 8. База знаний является центральным компонентом экспертной системы? + Да - Нет 9. Является ли механизм объяснений компонентом экспертной системы? + Да - Нет 10. Является ли механизм вывода компонентом экспертной системы? + Да - Нет 11. Является ли механизм дообучения компонентом экспертной системы? + Да - Нет 12. Является ли блок предобработки данных компонентом экспертной системы? - Да + Нет 13. Является ли идентификация этапом разработки экспертных систем? + Да - Нет 14. Является ли концептуализация этапом разработки экспертных систем? + Да - Нет 15. Является ли адаптация этапом разработки экспертных систем? + Да - Нет 16. Является ли тестирование этапом разработки экспертных систем? + Да - Нет 17. Является ли обучение этапом разработки экспертных систем? + Да - Нет 18. На чем основана логическая модель представления знаний. - На правилах продукции + На системе исчисления предикатов первого порядка - На фреймах 19. Какое обозначение представляет посылку правила продукции? + Антецедент - Консеквент 20. Какое обозначение представляет заключение правила продукции? - Антецедент + Консеквент 21. Имя фрейма является его атрибутом? + Да - Нет 22. Имя слота является его атрибутом? + Да - Нет 23. Демон является его атрибутом фрейма? + Да - Нет 24. Интеллектуальный интерфейс является атрибутом фрейма? - Да + Нет 25. Сеть является атрибутом фрейма? - Да + Нет 26. Узел является элементом семантической сети? + Да - Нет 27. Дуга является элементом семантической сети? + Да - Нет 28. Является ли стратегией поиска решений в экспертных системах«Поиск в ширину»? + Да - Нет 29. Является ли стратегией поиска решений в экспертных системах «По ключу»? - Да + Нет 30. Является ли стратегией поиска решений в экспертных системах «По индексу»? - Да + Нет 31. Чем определяется значение лингвистической переменной? + Набором вербальных характеристик некоторого свойства. - Набором числовых характеристик некоторого свойства. 32. Относится ли извлечение знаний к стратегии получения знаний? + Да - Нет 33. Относится ли приобретение знаний к стратегии получения знаний? + Да - Нет 34. Относится ли формирование знаний к стратегии получения знаний? + Да - Нет 35. Какие методы относятся к практическому извлечению знаний? + Коммуникативные + Текстологические - Логические + Экспертные 36. Является ли наблюдение пассивным методом извлечения знаний? + Да - Нет 37. Является ли «Мозговой штурм» пассивным методом извлечения знаний? - Да + Нет 38. Является ли интервью активным методом извлечения знаний? + Да - Нет 39. Является ли возможность дообучения приемуществом нейронных сетей? - Да + Нет 40. Является ли отсутствие возможности объяснения результатов решения задачи недостатком нейронных сетей? + Да - Нет 41. Решаются ли задачи оценки при помощи нейронных сетей? + Да - Нет 42. Решаются ли задачи аппроксимации при помощи нейронных сетей? + Да - Нет 43. Решаются ли задачи интегрирования при помощи нейронных сетей? - Да + Нет 44. Решаются ли задачи прогнозирования при помощи нейронных сетей? + Да - Нет 45. Является ли синапс элементом нейрона? + Да - Нет 46. Является ли решатель элементом нейрона? + Да - Нет 47. Какие бывают типы нейронных сетей? + Полносвязные + Многослойные - Замкнутые - Открытые 48. Входит ли в состав нейросетевого интеллектуального блока "Учитель"? - Да + Нет 49. Входит ли в состав нейросетевого интеллектуального блока "Предобработчик"? + Да - Нет 50. Входит ли в состав нейросетевого интеллектуального блока "Экспертная система"? - Да + Нет 51. Является ли суммирование функцией предобработчика нейросетевого блока? + Да - Нет 52. Применяется ли метод обратного распространения ошибки для обучения нейронных сетей? + Да - Нет 53. Применяется ли персептрон Розенблатта для решения задач аппроксимации? - Да + Нет 54. Применяется ли персептрон Розенблатта для решения задач классификации? + Да - Нет 55. Применяется ли карта самоорганизации Кохонена, для решения задач аппроксимации? + Да - Нет 56. Применяется ли карта самоорганизации Кохонена для решения задач классификации? - Да + Нет 57. Гибридные модели представления знаний предназначены - Для решения одного типа задач + Для решения различных типов задач - Для решения задач имитационного моделирования 58. Какой признак относится к классификации экспертных систем: + Доопределяющие + Мультиагентные - Гипертекстовые системы + Когнитивная графика - Компонентные технологии 59. Какие элементы входят в состав экспертной системы? - Нейроимитатор + База знаний + Конструктор - Контрастер - Сумматор 60. Назовите этап разработки экспертной системы. + Тестирование + Концептуализация - Постановка - Обучение + Кодирование + Детализация 61. Из каких частей состоит правило продукции. - Фрейм + Антецедент + Консеквент - Вершина + Атрибут 62. Какой функцией определяется нечеткое множество? - «Сигмоидой» + «Принадлежности» - «Квадратичной» - «Распределения» - «Регрессии» 63. Назовите стратегии поиска решений в экспертных системах? + «Поиск в ширину» - «По ключу» - «По индексу» + «Прямой перебор» + «Стохастический перебор» 64. Назовите методы практического извлечения знаний. + Коммуникативные - Вероятностные + Детерминированные + Текстологические + Экспертные 65. Назовите участника процесса проектирования экспертной системы: + Математик + Программист - Технолог - Конструктор + Когнитолог 66. Что относится к преимуществам нейронных сетей. - Прозрачность + Дообучение - Открытость + Надежность - Точность 67. Назовите элементы математической модели формального нейрона. + Сумматор + Синапс - Множитель - Делитель + Связь 68. Какой компонент входит в состав нейросетевого интеллектуального блока? - Учитель + Синапс + Сумматор - Контрастер - Сеть 69. Назовите метод формирования значений выходных параметров нейросети. - Оптимизация - Экспертный + Статистический - Нелинейного программирования - Наименьших квадратов 70. Назовите метод обучения многослойных нейронных сетей + Центра неопределенности - Симплекс - метод + Обратного распространения ошибки - Наименьших квадратов - Дисперсионный анализ 71. Для решения каких задач предназначены гибридные экспертные системы? - Аналитических + Детерминированных + Стохастических + Неформализованных - Алгебраических 72. Какому термину соответствует определение: "ИС, основанная на знаниях специалиста в конкретной области"? - креативно-ориентированная система + экспертная система - образовательная система - предметная система - нет правильного ответа 73. Какие утверждения, противопоставляющие экспертные и креативно-ориентированные системы, верны? + ЭС предназначена для выбора решения из известных решений, КОС для создания нового решения + ЭС основана на шаблонном использовании знаний, КОС предполагает нешаблонность + ЭС конкретны, КОС универсальны - ЭС предназначена для решения в нестандартных ситуациях, КОС для стандартного решения - ЭС ориентирована на творческие способности человека, КОС основана на шаблонном использовании знаний - ЭС универсальны, КОС конкретны - нет правильного ответа 74. Экспертная система включает в себя: + базу знаний + факты + понятия + правила + механизм принятия решений - подсказки-стимулы - инструменты фиксации идей - инструменты генерирования идей - инструменты комбинирования идей + пользовательский интерфейс - нет правильного ответа 75. База знаний включает в себя: + факты + понятия + правила - механизм принятия решений - подсказки-стимулы - инструменты фиксации идей - инструменты генерирования идей - инструменты комбинирования идей - пользовательский интерфейс - нет правильного ответа 76. В отличие от базы данных, база знаний включает в себя: + правила принятия решений - подсказки-стимулы - инструменты фиксации идей - инструменты генерирования идей - инструменты комбинирования идей - пользовательский интерфейс - нет правильного ответа 77. Какие признаки характеризуют экспертную систему? + адаптивность + работа со знаниями + принцип воспроизводимости компетенции эксперта - креативность - способность давать экспертную оценку в любой области - широкий проблемный диапазон - нет правильного ответа + предназначена для выбора решения из известных решений + узкий проблемный диапазон - универсальность - возможность применения в нестандартных ситуациях - ориентирована на творческие способности человека 78. С помощью какого алгоритма чаще всего реализуется механизм принятия решений? + Если-То-Иначе - Если-Вывод - Если-Нет-Да - Да-Нет-Да - Истина-Ложь-Истина - нет правильного ответа 79. Что относится к преимуществам экспертных систем? - высокая адаптивность - низкие затраты средств на создание и поддержание - возможность использования невербально выраженных знаний - возможность синтеза новых знаний - возможность применения в нестандартных ситуациях - широкий проблемный диапазон + отсутствие эмоциональных факторов при принятии решения + возможность передачи и воспроизведения знаний + низкая стоимость эксплуатации + высокая оперативность при принятии решений - нет правильного ответа 80. Правила принятия решений входят в - базу данных + базу знаний - любую информационную систему + экспертную систему - креативно-ориентированную систему - нет правильного ответа 81. Формальная процедура, которая гарантирует получение оптимального или корректного решения: + алгоритм - процедура вывода - режим приобретения знаний 82. Часть системы, основанной на знаниях, или ЭС, содержащей предметные знания: - база данных + база знаний - программа 83. Часть механизма вывода, которая решает, когда и в каком порядке применять различные "куски" предметных знаний: - решатель + диспетчер - интерпретатор 84. Информация, необходимая программе для того, чтобы эта программа вела себя интеллектуально: - факты - правила + знания 85. Часть механизма вывода, которая решает, каким образом применять предметные знания: + интерпретатор - диспетчер - диалоговый компонент 86. Число, которое означает вероятность или степень уверенности, с которой можно считать данный факт достоверным или справедливым: - коэффициент достоверности - коэффициент справедливости + коэффициент уверенности 87. Та часть ЭС, в которой содержатся общие знания о схеме управления решением задач: + механизм вывода - механизм приобретения знаний - решение задач 88. Предметные знания, знания о предметной области: - факт - знание + правило 89. Метод представления знаний посредством сети узлов, соответствующих концепциям или объектам, связанных дугами, которые описывают отношения - между узлами: - правила - фреймы + семантические сети 90. Метод представления знаний, когда свойства связываются с вершинами, представляющими концепции или объекты: - правила + фреймы - семантические сети 91. Признак или свойство, характеризующие объект: + атрибут - признак - свойство 92. Память для хранения правил, которая содержит набор срабатывающих в определенных ситуациях правил, имеющих форму ЕСЛИ-ТО: - база знаний + база правил - база данных 93. Реально не существующий или воспринимаемый иначе, чем реализован: - вымышленный - нереальный + виртуальный 94. Процедура поиска, в которой в различных точках в ходе решения задачи делается предположительный выбор дальнейшего направления процесса, а если некоторый выбор приводит к неприемлемому результату, то происходит возвращение к предыдущей точке, где делается другой выбор: |
Похожие:
 | Учебно-методический комплекс учебной дисциплины интеллектуальные... Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования города Москвы | | Учебно-методический комплекс дисциплины информационные технологии... Специальность 080801. 65 «Прикладная информатика (по областям)» Форма подготовки (очная) |
 | Учебно-методический комплекс дисциплины управление безопасностью... Рабочая программа предназначена для преподавания дисциплины «Основы электронной коммерции» студентам очной полной формы обучения... | | Учебно-методический комплекс дисциплины операционные системы, среды... Сможете ли вы сделать карьеру в той сфере деятельности, которая подразумевает постоянное общение с людьми, или такая |
| Учебно-методический комплекс дисциплины разработка и стандартизация... Специальность 080801. 65 «Прикладная информатика (по областям)» Форма подготовки (очная) | | Учебно-методический комплекс дисциплины web-технологии Специальность... Специальность 080801. 65 «Прикладная информатика (по областям)» Форма подготовки (очная) |
| Учебно-методический комплекс дисциплины: Поведение потребителей Специальность:... Методические указания по выполнению контрольной работы одобрены на заседании Научно-методического совета взфэи | | Учебно-методический комплекс дисциплины высокоуровневые методы информатики... Дробно – рациональных функций и построение их графиков с использованием прикладных и инструментальных программных средств |
| Учебно-методический комплекс по дисциплине интеллектуальные информационные... Учебно-методический комплекс дисциплины «Интеллектуальные информационные системы». М.: Изд. МиигаиК. Упп «Репрография», 2014 г.,... | | Учебно-методический комплекс дисциплины проектирование информационных... Основная цель изучения курса “Исследование систем управления” приобретение знаний, формирование и развитие умений и навыков исследовательской... |
| Учебно-методический комплекс для специальности 080801 Прикладная... Адаптировано в соответствии с учебным планом специальность 080801 Прикладная информатика в информационной сфере филиала рггу | | Учебно-методический комплекс учебной дисциплины «вычислительные системы,... Программа составлена в соответствии с требованиями фгос впо по направлению подготовки 230700 «Прикладная информатика», профиль подготовки... |
| Учебно-методический комплекс дисциплины: Технологии бизнес презентаций... Для девятиклассника, который еще не определился с будущей профессией – это очень сложно. Поэтому на этом уроке я предлагаю учащимся... | | Учебно-методический комплекс дисциплины базы данных Специальность:... Справочник студента, дабы уберечь неразумных от подводных камней реки знаний, расставленных злобными преподами. Сам автор имел обширную... |
| Учебно-методический комплекс по дисциплине социология специальность:... Личность как социальный тип. Социальный контроль и девиация. Личность как деятельный субъект. Социальные изменения. Социальные революции... | | Рабочая программа для студентов направления 080801. 65 «Прикладная информатика в экономике» «Информационные системы в бизнес-реинжиниринге», 080801. 65-14 – «Корпоративные экономические информационные системы» |
