V1: {{14}} 14. Интеллектуальные технологии и системы.

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: Экспертные системы относятся к следующему классу информационных технологий:

+: системы обработки знаний

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

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

S: На поддержку принятия решений ориентирована …

S: Класс технологий интеллектуального анализа данных включает в себя:

+: технология нечѐтких систем, технология нейросетей.

S: Экспертная система строится…

+: на знаниях и эмпирическом опыте специалиста

S: Основным элементом экспертной системы является…

+: база знаний данных

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

+: экспертной системе

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

+: экспертная система наряду с данными использует знания

S: Экспертная система в первую очередь манипулирует…

+: знаниями

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

1. структурированные

2. структурированные динамически

3. рабочие

4. подтвержденные

5. фактические

+: a, b, с

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

+: рабочими

S: Эвристика – это неформализованная процедура,..

+: сокращающая количество шагов поиска решений

S: Основная функция нейронных сетей заключается в…

+: составление прогноза

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

+: нейросетевых технологий

S: К преимуществам нейросетевых технологий можно отнести:

1. способность обучаться на множестве примеров, когда известны закономерности развития ситуации;

2. способность успешно решать задачи, опираясь на неполную, искаженную и внутренне противоречивую входную информацию;

3. возможность эксплуатации обученного нейронного алгоритма любым пользователем;

4. толерантность к ошибкам;

5. способность к обучению;

6. способность распознавать образы в условиях сильных помех и искажений

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

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

+: нейронные сети

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

+: нейронами

S: Основу нейронной сети составляют…

+: промежуточные нейроны

S: Каких нейронов в нейронной сети не существует?

+: побочных

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

+: скрытые

S: Каждый нейрон передает свой выходной сигнал остальным нейронам, в том числе и самому себе в…

+: полносвязанных нейронных сетях

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

+: синапс