6 Список питань до іспиту з дисципліни Експертні системи

1. При виконанні яких умов комп'ютерну програму можна назвати експертом?

2. Що називається експертною системою та в чому її відмінність від іншої комп’ютерної програми

3. Характеристики експертних систем.

4. Чим відрізняється експертна система від будь-якої іншої прикладної програми?

5. Перерахувати базові функції експертних систем.

6. Дайте визначення поняттям: ООП, модель, абстракція, об'єкт, клас, атрибут, метод.

7. Поясніть суть об’єктно-орієнтованого підходу.

8. Основні принципи об'єктно-орієнтованого підходу. (Перерахувати і пояснити по кожному). - Спадкування, Поліморфізм, Інкапсуляція.

9. Відносини між класами (перерахувати і пояснити по кожному). Відносини залежність, асоціація, узагальнення, композиція, агрегація, реалізація.

10. Діаграми ООП. Діаграма класів, варіантів використання, діяльності, станів, послідовності, компонентів, розгортання.

11. Дайте визначення поняттям: знання, база знань, метазнання. Обґрунтуйте відмінності даних від знань, бази даних від бази знань.

12. Декларативні і процедурні моделі подання знань.

13. Дайте визначення і поясніть поняття: синтаксис, семантика, предикат.

14. Пояснить суть та наведіть приклади моделі представлення знань факти та правила.

15. Пояснить суть та наведіть приклади моделі представлення знань логіка предикатів.

16. Пояснить суть та наведіть приклади моделі представлення знань семантичні мережі.

17. Пояснить суть та наведіть приклади моделі представлення знань нейронні мережі, фрейми.

18. Що таке OLAP система?

19. Що з себе являє багатовимірна таблиця «об'єкт - властивість - час».

20. Типи шкал - перерахувати і дати пояснення до кожної зі шкал.

21. Дайте визначення поняттям: факти, події, миттєві знімки, сукупні миттєві знімки. Що з себе представляють адитивні, напівадитивні і неаддитивні параметри?

22. Перерахуйте і поясніть правила оцінки програмних продуктів класу OLAP.

23. Перелічіть і поясніть основні OLAP-операції.

24. Що таке складний об'єкт? Що таке аналіз і синтез?

25. Що з себе представляють задачі: Оцінка складного об'єкта, класифікація, прогнозування?

26. Що таке таксономія. Пояснити суть задачі. Основні цілі при вирішенні задач таксономії

27. Основні типи задач таксономії виходячи зі складу вхідних даних. Методи, якими можна вирішити кожну із задач.

28. Гіпотеза компактності.

29. Гіпотеза λ-компактності.

30. Комплементарна 2-ранговая модель задач інтелектуальної обробки інформації.

31. Різновиди задач, вирішуємих в системі Expek Pro, їх різниця.

32. Структура моделі Expek Pro.

33. Етапи формування моделі Expek Pro.

34. Поняття Еталон. Емпіричне уявлення еталона.

35. Перетворений простір оцінки складних об'єктів.

36. Задача кваліметрії.

37. Формування вхідних даних до задачі кваліметрії.

38. Етапи вирішення задачі кваліметрії.

39. Задача класифікації.

40. Формування вхідних даних до задачі класифікації.

41. Етапи вирішення задачі класифікації.

42. Об'єктно-орієнтований метод побудови целеоріентірованной моделі процесу.

Список використаних джерел

1. Крісілов В.А. Засоби інтелектуальної обробки інформації. Конспект лекцій, ОНПУ, 2010. – 44 с.

2. Модуль УМПК-51 /ВМ. Паспорт 1990.

3. Бондарев В.Н., Аде Ф.Г., Искусственный интеллект. – Севастополь: Изд-во СевНТУ, 2002. – 615 с.

4. Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е изданиею.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 864 с.

5. Тоценко В.Г. Методы и системы поддержки принятия решений: алгоритмический аспект. – К.: Наукова думка, 2002. – 381 с.

6. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1999. — 270 с.

7. Экспертные системы:состояние и перспективы: Под ред. Д.А. Поспелова. -М.: Наука, 1989. - 150 С.

8. S.J.Russell, P.Norvig Artificial Intelligence: a modern approach. Prentice Hall, USA, 1995, - p.931

9. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. -М.: Мир, 1989. -388 С.

10. Хант Э. Искусственный интеллект -М. Мир, 1978. - 558 С.

33