- •А.С. Довбиш Основи проектування інтелектуальних систем
- •Рекомендовано Міністерством освіти і науки України як навчальний посібник для студентів вищих навчальних закладів
- •2. Методи аналізу та синтезу іс, що навчаються 47
- •3. Вступ до прогностичної класифікації 143
- •Список скорочень
- •Передмова
- •1. Методологія проектування інтелектуальних систем
- •1.1. Основні визначення та класифікація інтелектуальних систем
- •1.2 Основні принципи проектування іс
- •1.3. Основні властивості іс
- •1.4 Етапи проектування іс
- •1.5 Види забезпечення іс
- •1.6. Структура і функції іс
- •1.7. Загальна постановка задачі інформаційного
- •1.8 Основні задачі інформаційного аналізу і синтезу іс
- •1.9 Контрольні запитання та завдання
- •2. Методи аналізу і синтезу іс, що навчаються
- •2.1. Методологія проектування інформаційного
- •Забезпеченя іс
- •2.2 Основні положення іеі-технології
- •2.3 Формування вхідного математичного опису
- •2.4 Визначення мінімального обсягу репрезентативної
- •4 Нижня межа довірчого інтервалу
- •2.5. Визначення нормованих допусків на ознаки
- •2.6 Оцінка статистичної стійкості та однорідності
- •2.7 Інформаційні критерії оптимізації параметрів функціонування іс, що навчається
- •2.8 Базовий інформаційно-екстремальний алгоритм
- •2.9 Оптимізація контрольних допусків на ознаки
- •2.10 Оптимізація рівнів селекції координат двійкових еталонних векторів
- •2.11 Оптимізація кроку квантування за часом вхідних реалізацій
- •2.12 Оптимізація словника ознак розпізнавання
- •2.13 Класифікаційне самонастроювання іс,
- •2.15 Визначення періоду прийняття рішень у режимі екзамену
- •2.16 Контрольні запитання та завдання до другого
- •3 Вступ до прогностичної класифікації
- •3.1. Аналіз проблеми та постановка задачі прогностичної класифікації
- •3.2. Прогностична класифікація у рамках іеі-технології
- •3.3. Математичні моделі прогностичної класифікації
- •3.4. Прогнозування моменту перенавчання іс
- •3.5. Контрольні запитання та завдання до третього розділу
- •Список літератури
- •Основи проектування інтелектуальних систем
2.16 Контрольні запитання та завдання до другого
розділу
-
На яких основних принципах базуються методи ІЕІ-технології?
-
Наведіть приклад прийняття рішень, в якому введення додаткових обмежень максимізує кількість інформації?
-
Яка основна ідея ІЕІ-технології?
-
Сформуйте постановку задачі навчання ІС у рамках ІЕІ-технології.
-
Сформуйте постановку задачі екзамену для ІС, що навчається, у рамках ІЕІ-технології.
-
У чому полягає детерміновано-статистичний підхід до прийняття рішень?
-
Що називається класом розпізнавання (образом)?
-
Що називається нормованим (експлуатаційним) полем допусків на ознаки розпізнавання?
-
Що називається контрольним полем допусків на ознаки розпізнавання?
-
Що називається еталонним вектором-реалізацією образу?
-
Що називається контейнером класу розпізнавання?
-
Що називається параметром функціонування ІС?
-
Що називається рівнем селекції координат двійкового еталонного вектора-реалізації образу?
-
Який вигляд має формула безумовної (апріорної) ентропії? Що вона характеризує при прийнятті рішень?
-
Який вигляд має формула умовної (апостеріорної) ентропії? Що вона характеризує при прийнятті рішень?
-
Який вигляд має формула нормованого критерію Шеннона?
-
Що називається першою достовірністю?
-
Що називається помилкою першого роду?
-
Що називається помилкою другого роду?
-
Що називається другою достовірністю?
-
Який зв’язок має ентропійний критерій Шеннона з точнісними характеристиками прийняття рішень?
-
Як обчислити оцінки точнісних характеристик?
-
Який вигляд має робоча формула критерію Шеннона?
-
Які умови повинна задовольняти робоча область визначення функції інформаційного критерію?
-
Яку конструкцію має критерій Кульбака?
-
Виразіть через точнісні характеристики повну ймовірність правильного прийняття рішень.
-
Виразіть через точнісні характеристики повну ймовірність неправильного прийняття рішень.
-
Наведіть аналітичну формулу критерію Кульбака як функцію від точнісних характеристик.
-
Наведіть робочу формулу критерію Кульбака.
-
Який вигляд має нормований критерій Кульбака?
-
За яких умов значення критерію Кульбака , що обчислюється за формулою (2.7.6), буде максимальним?
-
Яке максимальне значення має критерій Кульбака, що обчислюється за формулою (4.4), при і ?
-
Як визначається радіус псевдосферичного контейнера класу розпізнавання в бінарному просторі Хеммінга?
-
Яка загальна структура алгоритму навчання ІС у рамках ІЕІ-технології?
-
Які функції реалізує базовий алгоритм навчання у рамках ІЕІ-технології?
-
Обґрунтуйте доцільність реалізації паралельної або послідовної оптимізації контрольних допусків на ознаки розпізнавання.
-
Які переваги має паралельно-послідовний алгоритм оптимізації контрольних допусків на ознаки розпізнавання?
-
Як у рамках ІЕІ-технології визначити оптимальні значення геометричних параметрів контейнерів класів розпізнавання?
-
Як у рамках ІЕІ-технології визначити оптимальні значення контрольних допусків на ознаки розпізнавання?
-
Що називається «робочою областю» при оптимізації системи контрольних допусків на ознаки розпізнавання? Чим вона відрізняється від робочої області при оптимізації геометричних параметрів класів розпізнаваня?
-
Які функції виконує оператор Р у режимі екзамену?
-
Які обмеження накладаються на екзаменаційну матрицю?
-
Який вигляд має функція належності двійкового вектора-реалізації, що розпізнається, до класу ?