1. Модель Хопфилда

2. Многослойный перцептрон с обучением обратным распространением ошибки

3. Модель Гроссберга (ART)

4. Модель Кохонена

10. Почему функционирование нейронной сети является решением задачи оптимизации? Потому что в процессе функционирования сети:

1. Минимизируется энергетическая функция

2. Минимизируюется количество активных нейронов

3. Максимизируется вероятность правильного ответа сети

11. Моделированию какого из нижеперечисленных понятий соответствует искусственная нейронная сеть?

1. Вербальное мышление

2. Сознание

3. Образное мышление

4. Сверхсознание

5. Метазнания

6. Нейролингвистическое программирование

12. Какой главный недостаток нейронных сетей?

1. Отсутствие логики в работе

2. Отсутсвие четкого алгоритма принятия решений

3. Отсутствие возможности объяснить принятие решений сетью

4. Неоднозначность в принятии решений сетью

13. Какое главное достоинство применения нейронных сетей?

1. Не надо формализовывать процедуры принятия решений сетью

2. Можно распараллелить процесс функционирования сети

3. Можно обрабатывать сигналы нейронной сетью

4. Возможность решения задач в условиях помех

14. Какое из перечисленных ниже применений является несвойственным для нейронных сетей (в настоящее время)?

1. Диагностика в медицине

2. Решение шахматных задач

3. Анализ и синтез речи

4. Распознавание образов

5. Предсказание курса акций

15. Какая из нижеперечисленных особенностей искусственных нейронных сетей делает их потенциально конкурентоспособными по сравнению с естественным человеческим мозгом?

1. Отсутствие необходимости платить зарплату

2. Отсутствие ограничений на размерность решаемой задачи

3. Отсутствие страха перед сложными задачами

4. Отсутствие апломба и претензий к работодателю

16. В чем выражается емкость нейронной сети?

1. В литрах

2. В кубических сантиметрах

3. В количестве нейронов

4. В количестве запомненных сетью образов

5. В количестве примеров, предъявленных сети в процессе обучения

17. Что является наиболее трудоемкой задачей при применении нейронных сетей?

1. Постановка задачи и подготовка исходных данных

2. Обучение сети

3. Интерпретация ответа нейронной сети

18. Как называется функция принадлежности, описываемая законом

1. трапециевидной

2. Z-образной

3. S-образной

4. треугольной

19. Определите A_0.25 для

1. A_0.25 = {1,2,3}

2. A_0.25 = {1,2,3,4,5,6}

3. A_0.25 = {3,4,5}

4. A_0.25 = {1,6}

20. Чему равна высота нечеткого множества

1. 0.15

2. 1

3. 0

4. 0.5

Темы рефератов или докладов

1. Использование аппарата нечеткой логики в медицине.

2. Использование аппарата нечеткой логики в машиностроении.

3. Использование аппарата нечеткой логики в космической отрасли.

4. Использование аппарата нечеткой логики в экономике.

5. Использование аппарата нечеткой логики в прогнозе погоды.

6. Использование нейронных сетей в медицине.

7. Использование нейронных сетей в космической отрасли.

8. Использование нейронных сетей в экономике.

9. Развитие процедуры обратного распространения.

10. Использование нечеткой логики при построении систем поддержки принятия решений.

11. История развития нечеткой логики.

12. Нейро-нечеткие системы.

13. Современные тенденции развития нейронных сетей.

14. Современные тенденции развития аппарата нечетких множеств.

15. Реализация ассоциативной памяти посредством нейронных сетей

Перечень основной и дополнительной учебной литературы,

необходимой для освоения дисциплины

а) основная литература:

1. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети [Электронный ресурс]: учебное пособие/ Яхъяева Г.Э.— Электрон. текстовые данные.— М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2008.— 316 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/22414.— ЭБС «IPRbooks», по паролю

2. Барский А.Б. Введение в нейронные сети [Электронный ресурс]/ Барский А.Б.— Электрон. текстовые данные.— М.: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2016.— 358 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/16694.— ЭБС «IPRbooks», по паролю

3. Дьяконов В.П. MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1/7 SP2 + Simulink 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики [Электронный ресурс]: монография/ Дьяконов В.П., Круглов В.В.— Электрон. текстовые данные.— М.: СОЛОН-ПРЕСС, 2009.— 454 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/8683.— ЭБС «IPRbooks», по паролю

4. Теория и методы разработки управленческих решений. Поддержка принятия решений с элементами нечеткой логики [Электронный ресурс]: учебное пособие/ О.Н. Лучко [и др.].— Электрон. текстовые данные.— Омск: Омский государственный институт сервиса, 2012.— 110 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/12704.— ЭБС «IPRbooks», по паролю