![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •Экзамен.Информатика.147-177.
- •147.Что понимается под понятием «База знаний»? Назовите модели представления знаний в памяти компьютера?
- •148.Что понимается под понятием «База знаний»? в чем основная суть компьютерного представления знания в виде «семантической модели»?
- •Семантические сети.
- •149.Что понимается под понятием «База знаний»? в чем основная суть компьютерного представления знания в виде «модели фреймов»?
- •Фреймовые модели
- •150.Что понимается под понятием «База знаний»? в чем основная суть компьютерного представления знания в виде «продукционной модели»?
- •Продукционные модели знаний
- •151.Что понимается под понятием «База знаний»? в чем основная суть компьютерного представления знания в виде «логической модели»?
- •Логические модели знаний
- •152.Дайте определение «Экспертной системы» и для решения, какого рода задач они используются? Экспертные системы
- •153.Дайте определение «Экспертной системы» и зачем ей обязательно нужны диалоговый и объяснительный компоненты?
- •154.Дайте определение «Экспертной системы» зачем ей обязательно нужен механизм вывода?
- •155.Расскажите, что Вы знаете о нейросетевых технологиях? Где они используются?
- •156.Дайте определение геоинформационной системы (гис) и расскажите об областях ее применения (13)?
- •157.Дайте определение геоинформационной системы (гис) и определите ее основное преимущество перед другими информационными системами?
- •158.Дайте определение геоинформационной системы (гис) и перечислите входящие в ее состав компоненты?
- •159.Дайте определение геоинформационной системы (гис) и перечислите основные ее источники накопления информации (5)?
- •160.Дайте определение геоинформационной системы (гис) и определите, что такое «цифрование» в гис?
- •161.Дайте определение геоинформационной системы (гис) и для чего используются дигитайзеры?
- •162.Дайте определение геоинформационной системы (гис) и определите, из каких трех компонентов состоит одна информационная точка в гис?
- •163.Дайте определение геоинформационной системы (гис) и назовите два вида представления информации в гис?
- •164.Дайте определение геоинформационной системы (гис) и перечислите какие группы аналитических операция возможны к выполнению в гис (5)?
- •165.Что понимается под термином «защита данных» и дайте определение угрозы?
- •166.Что понимается под термином «защита данных» и дайте определение атаки?
- •167.Что понимается под термином «защита данных» и дайте определение уязвимости?
- •168.Дайте определение угрозы и назовите основные виды угроз (3)?
- •169.Кто такие «кракеры» и почему они наиболее опасные?
- •170.Что понимается под термином «защита данных» назовите основные классы методов защиты данных (3)?
- •171.Что понимается под термином «защита данных»? Чем занимается наука Информационная безопасность как отдельное направление науки Информатика?
- •173. Для чего используется представление документа в виде структуры (ms Word) и что такое реорганизация текста? Текстовый процессор Microsoft Word.
- •174. Как в ms Word автоматически создать оглавление и с помощью каких средств нужно маркировать для этого текст?
- •175. В чем заключается основная цель создания электронных библиотек?
- •176. Что понимается под «ретроконверсией» и для чего она используется?
- •177. Какой протокол определяет правила общения между web-страницей и web-сервером?
155.Расскажите, что Вы знаете о нейросетевых технологиях? Где они используются?
При рассмотрении этапов развития искусственного интеллекта нельзя не рассмотреть одну важную технологию, которая называется «нейросетевая технология». Нейро (греч. neuron – нерв) - это первая составная часть сложных слов, указывающая на отношение их к нервной системе. Данная технология не была привязана в своем развитии к какому-либо этапу, а создавалась (и создается) параллельно развитию искусственного интеллекта.
Достаточно часто на практике приходится сталкиваться со следующей задачей: есть таблица данных (результаты измерений, социологических опросов или обследований больных). Необходимо определить: каким закономерностям подчиняются данные в таблице. Следует заметить, что характерный размер таблицы – порядка ста признаков и порядка нескольких сотен или тысяч объектов. Ручной анализ таких объемов информации фактически невозможен.
Первым шагом в решении данной задачи является группировка (кластеризация, классификация) объектов в группы (кластеры, классы) «близких» объектов. Далее исследуются вопросы того, что общего между объектами одной группы, и что отличает их от других групп.
Под близостью объектов можно понимать множество разных отношений близости. К сожалению, вид близости и число классов приходится определять исследователю, хотя и существует ряд методов, помогающих ему в этом.
Для решения подобных задач и предназначены нейронные сети (НС), использующие нейросетевые технологии.
Актуальность исследований в нейронных сетях подтверждается массой различных применений НС, а именно:
автоматизация процессов распознавания образов,
адаптивное управление,
аппроксимация функционалов,
прогнозирование,
создание экспертных систем,
организация ассоциативной памяти и многие другие приложения.
С помощью НС можно, например,:
предсказывать показатели биржевого рынка,
выполнять распознавание оптических или звуковых сигналов,
создавать самообучающиеся системы, способные управлять автомашиной при парковке
синтезировать речь по тексту и т. д.
Суть нейросетевой технологии заключается в поиске решения, основанном на «генетическом» развитии объектов, которые называются «нейроны».
Суть нейросетевой технологии состоит в следующем:
имеется некоторое количество нейронов (элементов объектов), которые пребываю в определенном состоянии;
имеется ряд других объектов, которые связаны с базовыми. Эти объекты также описываются некоторым количеством нейронов (элементов объектов), которые тоже могут принимать определенные состояния;
все объекты некоторым образом связаны друг с другом по определенным математическим правилам, которые позволяют изменять состояние элемента объекта в соответствии с некоторыми состояниями родительских объектов;
имеется некоторый набор математических моделей, состоящих из математических и логических формул;
на первом этапе базовым нейронам устанавливается некоторые состояния;
в первый шаг выполняются некоторые формулы, которые изменяют состояния дочерних нейронов. Причем количество дочерних нейронов независимо от количества родительских;
дальнейшие шаги технологии выполняются аналогично предыдущему до момента пока не будет получено некоторое количество конечных решений.
Стоит отметить, что в процессе выполнения решения задачи могут быть сформированы новые нейроны и скорректированы формулы изменения состояния нейронов. Эта возможность позволяет сети нейронов самообучаться, в результате чего можно получить новые знания о предметной области на основании уже имеющихся данных.