Тшиу-2005 Экзаменационные вопросы
1.Интеллектуальные системы управления (общие понятия и определения).
Управление — это регулирование процессов вложения и обработки ресурсов, производства и реализации продукции.
Получение и обработка информации о состоянии объекта. Процесс управления начинается с получения и обработки информации о состоянии управляемого объекта. Информация — это передача сведений о состоянии управляемой системы объекта. Совокупность таких сведений может быть представлена в виде количественных значений переменных, характеризующих систему. Для оптимального использования обработанной информации необходимо знать конкретные цели и задачи.
Выработка решений. Следующее звено процесса управления — выработка решения, которое следует в максимальной степени оптимизировать путем достижения заявленных целей при минимальном использовании ресурсов.
2.Динамические многослойные искусственные нейронные сети.
Многослойные искусственные нейронные сети
Более крупные и сложные нейронные сети обладают, как правило, и большими вычислительными возможностями. Хотя созданы сети всех конфигураций, какие только можно себе представить, послойная организация нейронов копирует слоистые структуры определенных отделов мозга. Оказалось, что такие многослойные сети обладают большими возможностями, чем однослойные, и в последние годы были разработаны алгоритмы для их обучения. Многослойные сети могут строиться из каскадов слоев. Выход одного слоя является входом для последующего слоя. Подобная сеть показана на рис. 1.6 и снова изображена со всеми соединениями. Многослойные сети не могут привести к увеличению вычислительной мощности по сравнению с однослойной сетью, если активационная функция между слоями линейна. Вычисление выхода слоя заключается в умножении входного вектора на первую весовую матрицу с последующим умножением (если отсутствует нелинейная активационная функция) результирующего вектора на вторую весовую матрицу
Так
как умножение матриц ассоциативно, то 
3. Формы представления знаний в интеллектуальных системах управления.
Существуют два типа методов представления знаний (ПЗ):
Формальные модели ПЗ;
Неформальные (семантические, реляционные) модели ПЗ.
Очевидно, все методы представления знаний, которые рассмотрены выше, включая продукции (это система правил, на которых основана продукционная модель представления знаний), относятся к неформальным моделям. В отличие от формальных моделей, в основе которых лежит строгая математическая теория, неформальные модели такой теории не придерживаются. Каждая неформальная модель годится только для конкретной предметной области и поэтому не обладает универсальностью, которая присуща моделям формальным. Логический вывод - основная операция в СИИ - в формальных системах строг и корректен, поскольку подчинен жестким аксиоматическим правилам. Вывод в неформальных системах во многом определяется самим исследователем, который и отвечает за его корректность.
4. Структурные схемы управления систем управления на основе «нечетких» регуляторов.
Нечёткий регулятор (англ. fuzzy controller) — регулятор, построенный на базе нечеткой логики[1] [2]
Для реализации нечеткого регулятора необходимо:
Определить входные лингвистические переменные. Например «Время посещения страницы» и «Частота посещения страницы», для анализа посещаемости сайта
Определить лингвистическую переменную которую мы хотим получить. В данном случае это будет лингвистическая переменная «Посещаемость»
Определить правила образования результирующей переменной из входных