Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Med_informatika_PMK2_1_uroven.doc
Скачиваний:
42
Добавлен:
15.09.2019
Размер:
692.22 Кб
Скачать
  1. База знаний

  2. интерфейс пользователя

  3. база данных

  4. * генератор случайных чисел

  5. механизм логического вывода

  1. Типичная экспертная система не включает в себя

  1. База знаний

  2. интерфейс пользователя

  3. база данных

  4. механизм логического вывода

  5. * генератор случайных чисел

  1. Для экспертных систем на базе формальной логики нехарактерным является

  1. использование формального опыта эксперта, выраженного в виде логических утверждений

  2. * развитие знаний в форме дообучения на дополнительной последовательности примеров

  3. формально-логический характер знаний в виде правил

  4. доказательство суждений путем поиска цепочки фактов и правил

  5. все вышеперечисленное является характерным для экспертных систем на базе формальной логики

  1. На базе формальной логики для экспертных систем нехарактерным является

  1. Использование формального опыта эксперта, выраженного в виде логических утверждений

  2. формально-логический характер знаний в виде правил

  3. * развитие знаний в форме дообучения на дополнительной последовательности примеров

  4. доказательство суждений путем поиска цепочки фактов и правил

  5. все вышеперечисленное является характерным для экспертных систем на базе формальной логики

  1. Что является для экспертных систем на базе формальной логики нехарактерным?

  1. Использование формального опыта эксперта, выраженного в виде логических утверждений

  2. * развитие знаний в форме дообучения на дополнительной последовательности примеров

  3. формально-логический характер знаний в виде правил

  4. доказательство суждений путем поиска цепочки фактов и правил

  5. все вышеперечисленное является характерным для экспертных систем на базе формальной логики

  1. Характерной особенностью экспертной системы является следующее

  1. одну и ту же экспертную систему можно использовать в различных отраслях, без каких-либо изменений

  2. база знаний и механизм вывода являются единым блоком

  3. преимущественное использование системы для решения сложных математических задач

  4. * система создается для решения задач в одной конкретной области знаний

  5. база данных и база знаний не модифицируются в процессе функционирования системы

  1. Что является характерной особенностью экспертной системы?

  1. Одну и ту же экспертную систему можно использовать в различных отраслях, без каких-либо изменений

  2. база знаний и механизм вывода являются единым блоком

  3. преимущественное использование системы для решения сложных математических задач

  4. база данных и база знаний не модифицируются в процессе функционирования системы

  5. * система создается для решения задач в одной конкретной области знаний

  1. Для экспертной системы характерной особенностью является следующее

  1. Одну и ту же экспертную систему можно использовать в различных отраслях, без каких-либо изменений

  2. * система создается для решения задач в одной конкретной области знаний

  3. база знаний и механизм вывода являются единым блоком

  4. преимущественное использование системы для решения сложных математических задач

  5. база данных и база знаний не модифицируются в процессе функционирования системы

  1. Представление знаний в виде набора правил вида «ЕСЛИ…, ТО…» называется

  1. логическими моделями

  2. семантическими сетями

  3. * продукционными моделями

  4. фреймами

  5. нейросетевыми моделями

  1. Представление знаний в виде сети (графа, дерева) осуществляется посредством модели, называемой

  1. логические модели

  2. нейросетевые модели

  3. фреймы

  4. * семантические сети

  5. продукционные модели

  1. Фреймы – это

  1. представление знаний в виде совокупности логических формул

  2. * представление знаний в виде таблицы с некоторым количеством слотов-ячеек, которые имеют свои имена и получают в процессе работы механизма логического выхода некоторые значения

  3. представление знаний в виде наборов правил вида «ЕСЛИ…, ТО…»

  4. представление знаний в виде сети (графа, дерева)

  5. вариант семантических сетей, выделяемых в отдельный класс.

  1. Нейросетевые модели – это