- •Технологии обработки информации. Вопросы к экзамену 2025 - 2026 уч. Год
- •Часть 1
- •2. Передача данных в прологе внутри одного предложения, из одного предложения в другое. Передача данных через логическое «или». Условия передачи данных. Примеры. Обобщение.
- •3. Процедуры пролога. Главная процедура. Сопоставление. Понятие возврата при переборе. Условия возникновения возврата при переборе. Примеры. Обобщение
- •Особенности:
- •5. Алгоритм разработки нерекурсивных правил (действие и результат каждого шага). Пример на основе индивидуального задания лр 1.
- •Формирование и тестирование исходных данных
- •6. Рекурсия списков. Виды различных действий над списками при однократном рекурсивном обращении из правой части правила в левую. Примеры.
- •8. Пошаговое выполнение программы объединения двух списков в третий. Схематичное изображение. Пример.
- •9 . Передача данных при рекурсии в прямом и обратном направлении. Условия передачи данных. Схематичное изображение. Пример. Обобщение.
- •11. Виды отсечений, их назначения и свойства. Как определить цвет отсечения в программе с разными видами отсечений? Примеры.
- •15. Поиск путей в графе: как завершается формирование пути (при списке ветвей, при списке узлов)? Фрагменты примеров.
- •16. Стратегии поиска. Классификация. Параметры. Сравнение стратегий.
- •20. Поиск в ширину. Какие исходные и промежуточные данные требуются дополнительно для организации алгоритма по сравнению с поиском в глубину? Графический пример.
- •Начальная вершина
- •Целевая вершина
- •23. Поиск по критерию близости к цели. Какие исходные и промежуточные данные требуются дополнительно для организации алгоритма по сравнению с поиском в глубину? Графический пример.
- •24. Поиск по критерию цены пути. Какие исходные и промежуточные данные требуются дополнительно для организации алгоритма по сравнению с поиском близости к цели? Графический пример.
- •Часть 2
- •26. Нейронные сети (нс). Область эффективного применения. Классификации нс по виду решаем6ых задач, по виду структур, по методам обучения.
- •27. Структура искусственного нейрона. Виды структур нс. Параметры, характеризующие структуру нс.
- •28. Какие параметры структуры нс в многослойном персептроне и как определяются по виду исходных данных для обучения? На основе чего происходит уточнение остальных параметров структуры? Пример.
- •29. Режимы функционирования нс (многослойного персептрона). Назначение и задачи каждого из режимов. Переход из одного режима в другой на примере пакета нс Wizard.
- •30. Обучения нс на основе дельта-правила: назначение, область применения, алгоритм, расчетные соотношения, пример однократного расчета данных по алгоритму.
- •35. Прогнозирование на основе нс в многослойном персептроне. Примеры решаемых задач. Алгоритм подготовки исходных данных для обучения и применения. Пример фрагмента исходных данных.
- •37. Данные и знания. Основные понятия. Примеры. Как осуществляется выбор модели знаний для описания ситуации.
- •38. Семантические сети. Структура. Технология разработки. Пример формирования семантической сети и получения от нее знаний.
- •39. Фреймы. Структура. Технология разработки. Пример формирования модели на основе фреймов и получения от неё знаний.
- •42. Этапы разработки эс. Наименование и основной результат каждого этапа. Исполнители каждого этапа.
- •44. Автономные агенты. Обобщенная структура. Классификация агентов и внешней среды.
- •45. Комбинационный агент. Последовательностный агент. Отличия. Примеры.
- •46. Целенаправленный агент. Целевыбирающий агент. Отличия. Примеры.
- •47. Хранилище данных. Назначение. Дополнительные возможности хд по сравнению с субд. Структура данных в хд. Место хранения данных в хд. Формирование и заполнение хранилища.
- •48. Семантический слой. Назначение. Состав. Кто и в какой последовательности их формирует? Примеры.
- •49. Куб, "звезда" и "снежинка". Назначение. Связь с семантическим слоем. Примеры.
6. Рекурсия списков. Виды различных действий над списками при однократном рекурсивном обращении из правой части правила в левую. Примеры.
Рекурсия списков — это способ обработки списков, при котором правило в правой части обращается к своей левой части, передавая хвост списка, что позволяет последовательно обрабатывать элементы списка.
Обращение правой части к левой приравнивается к обращению к новому предложению (со штрихом).
Список при этом делится на голову и хвост.
Необходимым условием рекурсивности правила является наличие одноимённого предиката в левой и правой частях правила
О
днократное
рекурсивное обращение означает, что:
в правой части правила предикат обращается
к самому себе один раз; за один шаг
рекурсии выполняется одно действие над
списком.
Виды действий при однократной рекурсии:
Чтобы произвести однократное действие мы должны знать его позицию в списке (относительно левого края), т.к. работаем с головой.
передача списка без изменений
pass_list([], []).
pass_list([H|T], [H|R]) :-
pass_list(T, R).
добавление/удаление головы списка
add_to_head(_, [], []).
add_to_head(X, [H|T], [X,H|R]) :-
add_to_head(X, T, R). remove_head([], []).
remove_head([_|T], R) :-
remove_head(T, R).
тригонометрические и арифметические функции над головой списка
arith_head([], []).
arith_head([H,I|T], [H * 2, I+1|R]) :-
arith_head(T, R).
поменять местами элементов головы списка
swap_two([], []).
swap_two([X], [X]).
swap_two([A,B|T], [B,A|R]) :- swap_two(T, R).
замена первого элемента (головы) анонимной переменной - сохранение структуры списка
replace_head([], []).
replace_head([_|T], [_|R]) :- replace_head(T, R).
дублирование элементов в голове списка
dup_head([], []).
dup_head([H|T], [H,H|R]) :- dup_head(T, R).
Действия которые сделать нельзя: удалить последний элемент, поменять местами первый и последний элемент, математически изменить последний элемент, дублировать последний элемент, вернуть последний элемент.
Т.к. не знаем крайний элемент
7. Пошаговое выполнение программы принадлежность элемента списку. Процедуры, обеспечивающие возврат найденного значения в переменную запроса. Схематичное изображение возврата. Пример.
При работе со списком делим его на голову и хвост для обработки элементов, находящихся в голове.
При выполнение программы принадлежности элемента списку, левая часть правила делит список на голову (содержит 1ый элемент) и хвост (содержит все остальные элементы). Если первый элемент не оказался искомым, то он отбрасывается и происходит переход в правую часть правила, где используется рекурсия и так далее до тех пор, пока не будет найден/не найден искомый элемент.
Код программы - примера:
принадлежит([A|_], A). – конечный случай
принадлежит([_|Tail], X):- принадлежит(Tail, X). - универсальное рекурсивное правило
Процедуры, обеспечивающие возврат найденного значения в переменную запроса:
сопоставление предложений
связывание переменных
конкретизация переменной (не факт)
При всех этих процедурах происходит конкретизация не конкретизированных переменных, что позволяет при передаче данных вернуть найденное значение в переменную запроса.
