V5: Компьютерные технологии интеллектуальной поддержки управленческих решений

I:

S: Систему, которая может предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи, можно отнести к…

-: системе офисной автоматизации

+: экспертной системе

-: информационно–поисковой системе

-: управленческой системе

I:

S: Системы искусственного интеллекта применимы для решения тех задач, в которых...

-: производится цифровая обработка сигнала

-: осуществляется форматирование текста

+: имеется неопределенность информации

-: осуществляется обработка статистических данных

I:

S: Экспертная система – это…

-: совокупность методов и средств проверки принятых решений

+: организация накопления и применения знаний для решения сложных задач

-: группа специалистов (экспертов) обладающих вычислительной техникой и способных решать сложные проблемы

I:

S: Экспертная система строится…

-: только на знаниях специалиста

-: только на эмпирическом опыте специалиста

+: на знаниях и эмпирическом опыте специалиста

I:

S: Системы искусственного интеллекта применимы для решения задач, в которых...

-: производится цифровая обработка сигнала

-: осуществляется форматирование текста

+: имеется неопределенность информации

-: осуществляется обработка статистических данных

I:

S: Технологии интеллектуальной обработки данных (ESS – технологии) ориентированы на …

+: работу с данными, характеризующимися нечёткостью, неполнотой, противоречивостью

-: поддержку принятия решений

-: организацию функций планирования снабжения, производства и реализации готовой продукции

-: финансовое планирование

I:

S: Класс технологий интеллектуального анализа данных включает в себя:

-: технология нечётких систем, технология нейросетей, технология поддержки принятий решений

-: технология нейросетей, технология поддержки принятия решений

-: технология нечётких систем, технология поддержки принятия решений

+: технология нечётких систем, технология нейросетей.

I:

S: Основным элементом экспертной системы является…

-: база данных

+: база знаний

-: банк данных

I:

S: Может ли экспертная система объяснять по какому принципу или логике она пришла к тому или иному решению…

+: да

-: нет

-: не всегда

I:

S: Основное отличие экспертных систем от информационных систем заключается в том что...

+: экспертная система наряду с данными использует знания

-: экспертная система наряду с данными не использует знания

-: экспертная система не использует как знания, так и данные

I:

S: Экспертная система в первую очередь манипулирует…

-: данными

+: знаниями

-: информацией

I:

S: Эвристика – это неформализованная процедура,…

-: предназначенная для ввода данных

+: сокращающая количество шагов поиска решений

-: не предназначенная для принятия решения

-: осуществляющая полный перебор вариантов решения задачи

I:

S: Одновременно в любой момент времени экспертная система содержит типы знаний:

a) структурированные

b) структурированные динамически

c) рабочие

d) подтвержденные

e) фактические

+: a, b, с

-: a, c, d

-: c, d, e

-: a, b, c, d, e

I:

S: Знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации, называются…

+: рабочими

-: фактическими

-: структурированными

I:

S: Основная функция нейронных сетей заключается в…

+: составление прогноза

-: принятие решения на основе данных

-: объяснения тех или иных событий

I:

S: С помощью _____________ можно стабильно прогнозировать новые ситуации с высокой степенью точности даже при появлении противоречивых или не полных знаниях.

+: нейросетевых технологий

-: экспертных систем

-: баз знаний

I:

S: К преимуществам нейросетевых технологий можно отнести:

a) способность обучаться на множестве примеров, когда известны закономерности развития ситуации;

b) способность успешно решать задачи, опираясь на неполную, искаженную и внутренне противоречивую входную информацию;

c) возможность эксплуатации обученного нейронного алгоритма любым пользователем;

d) толерантность к ошибкам;

e) способность к обучению;

f) способность распознавать образы в условиях сильных помех и искажений

-: a, b, d, e

-: b, c, e, f

-: a, b, d

-: a, b, c, d, e

+: a, b, c, d, e, f

I:

S: Обобщенное название групп алгоритмов, которые умеют обучаться на примерах, извлекая скрытые закономерности из потока данных…

+: нейронные сети

-: быстрые сети

-: сверхбыстрые сети

I:

S: Основу каждой нейронной сети составляют относительно простые элементы, которые называются…

-: синапсами

-: аксонами

+: нейронами

I:

S: Основу нейронной сети составляют _______________ нейроны.

-: входные

-: выходные

+: промежуточные

I:

S: Каких нейронов в нейронной сети не существует…

-: входные

-: выходные

-: промежуточные

+: побочных

I:

S: Нейроны, осуществляющие связь между собой и другими нейронами называются…

+: скрытые

-: смешанные

-: открытые

I:

S: В ______________ нейронных сетях каждый нейрон передает свой выходной сигнал остальным нейронам, в том числе и самому себе.

+: полносвязанных

-: многослойных

-: слабосвязанных

I:

S: В многослойных нейронных сетях число нейронов в слое может быть…

+: любым и не зависит от количества нейронов в других слоях

-: ограниченным и зависит от количества нейронов в других сетях

I:

S: Входным каналом связи для элементарного элемента нейронной сети будет…

+: синапс

-: нейрон

-: аксон

I:

S: Связь между нейронами характеризуется интенсивностью, называемой также:

+: синаптическим весом

-: синаптической массой

-: синаптическоц силой