тест / Контрольные материалы / вариант _2

ТЕСТ по «Идентификации и диагностике систем» для специальности

«Управление и информатика в технических системах» 5 вариантов по 15 вопросов

Вариант №2

Указания: Все задания имеют 4-5 вариантов ответа, из которых правильный только один. Номер выбранного Вами ответа обведите кружочком в бланке для ответов.

1. Математическое ожидание случайного процесса является характеристикой:

   1. уровня, на котором колеблется случайный процесс

   2. скорости изменения случайного процесса во времени

   3. ширины коридора колебания случайного процесса

   4. уровня связи предыдущего значения случайного процесса с последующими

      1) a

      2) b

      3) c

      4) d

      5) c, d

2. Апостериорная информация это:

   1. результаты обзора литературы

   2. результаты пробного эксперимента

   3. информация, полученная от технологов

   4. результаты основного эксперимента

      1) a

      2) a, b

      3) b

      4) a, c

      5) b, c

3. Какой закон распределения случайной величины имеет следующую функцию плотности:

1. логнормальный закон распределения

2. нормальный закон распределения

3. равномерный закон распределения

4. показательный закон распределения

1) a

2) b

3) c

4) d

4. Построение нелинейной модели методом линеаризации позволяет

   1. линеаризовать математическую модель

   2. получить оценки параметров модели методом МНК

   3. получить оценки точности математической модели

      1) a

      2) b

      3) c

      4) a, с

      5) b, c

5. График какой функции распределения представлен на рисунке:

1. логнормальный закон распределения

2. нормальный закон распределения

3. равномерный закон распределения

4. показательный закон распределения

1) a

2) b

3) c

4) d

6. Остаточная дисперсия математической модели это:

   1. сумма квадратов отклонения расчетного значения от экспериментального

   2. дисперсия выходного сигнала с учетом дисперсии ошибки измерения

   3. дисперсия временного ряда отклонения расчетного значения от экспериментального

   4. сумма квадратов отклонений расчетного значения от экспериментального, разделенная на число степеней свободы

      1) a

      2) b

      3) a, c

      4) b, c

      5) b, d

7. Коэффициент регрессии значим если:

   1. величина оценки превышает величину доверительного интервала

   2. оценка удовлетворяет t-критерию

   3. оценка удовлетворяет хи – квадрат критерию

   4. оценка удовлетворяет F - критерию

      1) a, b

      2) b

      3) a, c

      4) a, d

8. Для построения доверительного интервала среднего, коэффициента корреляции используется

   1. t-критерий b. хи – квадрат критерий c. F - критерий

      1) a

      2) b

      3) c

      4) a, b

      a, b, c

9. Основное уравнение дисперсионного анализа

   1. устанавливает связь между оценкой параметра модели и надежностью его определения

   2. позволяет определить обусловленную регрессией сумму квадратов отклонений

   3. позволяет определить коэффициент множественной корреляции

   4. позволяет определить часть дисперсии, которая описывается математической моделью

      1) a

      2) b

      3) b, c

      4) a, d, c

      5)b, c, d

10. Значение коэффициента множественной корреляции

    1. находится в диапазоне от –1 до +1

    2. находится в диапазоне от 0 до 1

    3. находится в диапазоне (0 - 1), умноженному на число входных факторов

       1) a

       2) b

       3) c

11. Коэффициент корреляции может использоваться:

    1. для оценки адекватности математической модели

    2. оценки значимости коэффициента регрессии

    3. оценки точности коэффициента регрессии

    4. отбора входных факторов, связанных с выходным фактором объекта

1) a, d

2) a, b, e

3) a, b, d

4) b, c

5) a, d, е

12. Метод нелинейного программирования используется при :

    1. решении задач оптимизации численными методами

    2. параметрической идентификации математической модели

    3. выборе структуры и определении параметров модели

    4. решении задач оптимизации аналитическими методами

       1) a

       2) a, b

       3) a, b, c

       4) a, b, d

       5) a, c, d

13. Для экспериментального получения переходной характеристики элемента необходимо:

    1. подать на вход элемента случайный процесс типа белый шум

    2. подать на вход элемента сигналы с разной частотой

    3. подать на вход элемента единичный ступенчатый сигнал

    4. подать на вход элемента единичный импульсный сигнал

       1) a

       2) b

       3) c

       4) d

       5) c, d

14. Какому звену принадлежат данные разностные уравнения:

1. апериодическое звено первого порядка

2. апериодическое звено второго порядка

3. реальное интегрирующее звено

4. идеально интегрирующее звено

1) a

2) b

3) c

4) d

5) a, b, c

15. Полный отказ диагностируемой системы:

    1. отклонение параметров системы от заданных значений

    2. увеличение дисперсии ошибки измерения

    3. увеличение дисперсии ошибки регулирования

    4. полное прекращение работы системы

1) a

2) b

3) c

4) d

5) a, b, c