Вы студент или закончили учебное заведение? Тогда у Вас точно есть выполненные курсовые, контрольные или дипломные работы, которые сейчас будут очень полезными для других студентов. С помощью нашего сайта Вы сможете легко найти покупателя на ваши студенческие работы. Начните продавать с помощью сайта otlichnik-plus.ru прямо сейчас.

Продать дипломную работу, курсовой, реферат
Интеллектуальные информационные системы
Ответы на тесты - Ответы на тесты МАПа

ВНИМАНИЕ! Вы можете продать свою студенческую работу (Диплом, реферат, курсовой, контрольную и т.д.) перейдя по ссылке ПРОДАТЬ СВОЮ РАБОТУ

Ответы

По дисциплине: Интеллектуальные информационные системы

Вопрос

Ответ

Интеллектуальные информационные системы

Архитектура ЭС

В инструментальную среду экспертной системы обязательно входят:

механизм вывода знаний

В инструментальную среду экспертной системы обязательно входят:

механизм вывода знаний

В состав экспертной системы не входят:

нет правильного ответа

Выберите наиболее точное определение базы знаний:

совокупность единиц знаний, отражающих факты и зависимости фактов

Механизм вывода:

формирует и выполняет решение

Назовите основные компоненты экспертной системы:

интеллектуальный интерфейс

Наибольшую стоимость имеет:

база знаний

Процедура, выполняющая интерпретацию запроса пользователя к БЗ и формирующая ответ в удобной для

интеллектуальный интерфейс

Центральным компонентом экспертной системы является:

БЗ

Экспертная система состоит из:

интеллектуального интерфейса, базы знаний и механизма вывода заключений

Динамические ЭС

Для динамических ЭС характерна обработка времени как специфического атрибута аргументации логичес

верно

Задержки в принятии решений, связанные со сбором подтверждающих фактов, возможны в:

динамических ЭС

Планировщик требуется для:

динамических ЭС

Поведенческая модель необходима для построения:

динамических ЭС

Правило "Всякий раз, как..." характерно для:

динамической ЭС

При закрытии базы знаний все динамические объекты пропадают

верно

При закрытии базы знаний все динамические отношения сохраняются в приложении

неверно

При закрытии базы знаний все динамические отношения уничтожаются

верно

При закрытии базы знаний все статические и динамические объекты сохраняются

неверно

Применение технологии "доски объявлений" характерно для:

динамических ЭС

Специальные правила-демоны, выполняющиеся в динамических продукционных моделях, имеют вид:

ВСЯКИЙ РАЗ, КАК <событие>, выполнить <действие>

В динамической ЭС динамические объекты, как правило, создаются:

в процедурах и правилах

В динамической ЭС статические объекты, как правило, создаются:

вручную

В многоагентной системе для решения задач возможно использование ресурсов всех агентов:

верно

В многоагентной системе для решения задач возможно использование только локальных ресурсов:

неверно

В многоагентной системе для решения задач возможно использование только ресурсов операционной си

неверно

В многоагентной системе для решения задач возможно использование только ресурсов рабочей станции

неверно

В многоагентной системе для решения задач возможно использование:

ресурсов всех агентов

Главным свойством когнитивных агентов является:

анализ ситуации и принятие решения

Главным свойством реактивных агентов является:

реакция на изменение внешней среды

Динамические модели используют выдвижение во времени нескольких гипотез с анализом подтверждающих

верно

Динамическим объектом является:

объект, существующий только в процессе работы приложения

Динамическим отношением является:

отношение, созданное в процессе работы приложения

Классификация ИИС

Временной признак учитывается в экспертных системах:

динамических

К системам с интеллектуальным интерфейсом не относят:

прикладные программы

Классификация ЭС

Слежение за текущей ситуацией с возможной последующей коррекцией называется:

мониторингом

Статическая ЭС - это:

ЭС, решающая задачи в условиях не изменяющихся во времени исходных данных и знаний

Экспертные системы инвестиционного проектирования относятся к :

синтетическим

Экспертные системы управления бизнес-процессами относятся к:

синтетическим

Экспертные системы экономического анализа относятся к:

аналитическим

ЭС, осуществляющая генерацию вариантов решений, называется:

синтетической

ЭС, осуществляющая оценку и выбор вариантов решений, называется:

аналитической

ЭС, решающая задачи в условиях изменяющихся во времени исходных данных и знаний, называется:

динамической

ЭС, решающая задачи в условиях не изменяющихся во времени исходных данных и знаний, называется

статистической

Аналитическая ЭС - это:

ЭС, осуществляющая оценку вариантов решений

Динамическая ЭС - это:

ЭС, решающая задачи в условиях изменяющихся во времени исходных данных и знаний

Классом решаемой задачи экспертной системы инвестиционного проектирования может быть:

проектирование

Классом решаемой задачи экспертной системы управления бизнес-процессами может быть:

проектирование

Классом решаемой задачи экспертной системы экономического анализа может быть:

диагностика

Определение конфигурации объектов с точки зрения достижения заданных критериев эффективности и огран

проектированием

Отличие между синтетическими и динамическими экспертными системами заключается в:

использовании множества источников знаний

Отметьте функции, которые не реализуются в экспертной системе управления:

учет

Отметьте функции, которые реализуются в экспертной системе мониторинга:

интерпретация

Синтетическая ЭС - это:

ЭС, осуществляющая генерацию вариантов решений

Концептуальные модели

Взаимодействие объектов во временном аспекте рассматривает:

поведенческая модель

Действия и преобразования над объектами отражает:

функциональная модель

Зависимость значения целевой переменной от комбинации значений факторов фиксирует:

дерево решений

Зависимость целевой переменной от множества факторов - определяющих переменных - фиксирует:

дерево целей

Объектная модель отражает фактуальное знание о составе:

бъектов, их свойств и связей

Объектная модель является результатом:

этапа концептуализации

Объектная модель, описывающая структуру предметной области как совокупности взаимосвязанных объек

инфологической моделью

Обычно функциональная модель описания предметной области представляется графически в виде:

дерева целей

Отношение обобщения в объектной модели концептуального этапа построения экспертной системы отраж

род - вид

Отражение методов решения задач представляет:

модель проблемной области

Отражение структуры объектов, их свойств и связей представляет:

модель предметной области

Поведенческая модель отражает изменение состояний объектов в результате возникновения некоторых с

верно

Правило построения дерева целей:

вершина нижнего уровня подчиняются только одной вершине вышестоящего уровня иерархии

Правило построения дерева целей:

вершины нижнего уровня должны быть результатом декомпозиции для вершины вышестоящего уровня иерархии

Правилом построения дерева целей не является:

все вершины нижнего уровня подчиняются всем вершинам вышестоящего уровня иерархии

Структуру предметной области как совокупности взаимосвязанных объектов описывает:

объектная модель

Отношение агрегации в объектной модели концептуального этапа построения экспертной системы отраж

целое - часть

Мет. обр. неопред. знаний

Условные вероятности используются:

байесовским подходом

Сумма факторов уверенности множества значений при относительной шкале от 0 до 100:

может быть различной

Порог известности значения переменной задает значение:

коэффициента уверенности, при превышении которого значение переменной считается известным пользователю

Порог известности значения переменной задает значение переменной, при превышении которого оно яв

неверно

Порог известности значения переменной задает значение вероятности, при которой значение переменн

неверно

Порог известности задает значение коэффициента уверенности, при превышении которого значение пер

верно

Пользователь задает:

оценку коэффициентов уверенности исходных данных конкретной ситуации

Подход на основе нечеткой логики использует:

коэффициенты уверенности

По сравнению с байесовским подходом подход обработки неопределенностей на основе нечеткой логики

более простой, но менее точный

Оценка коэффициентов уверенности исходных данных конкретной ситуации задается:

пользователем

Объединение факторов уверенности одинаковых результатов нескольких правил для удаления значения о

cfA*(100-cfB)/100

Объединение факторов уверенности одинаковых результатов нескольких правил для добавления значения

cfA+cfB- cfA*cfB/100

Объединение факторов уверенности обоих частей правил осуществляется чаще всего по формулам:

произведения

Коэффициенты уверенности используются:

подходом на основе нечеткой логики

Коэффициенты уверенности в общем виде задаются функцией принадлежности значений нечеткому множес

верно

Инженер по знаниям определяет:

коэффициенты уверенности применения правил

В подходе обработки неопределенностей на основе нечеткой логики экспертные оценки определенности

неверно

В подходе обработки неопределенностей на основе нечеткой логики условные вероятности заменяются

верно

В качестве факторов определенности могут выступать:

коэффициенты уверенности нечеткой логики и условные вероятности байесовского подхода

Байесовский подход не предполагает начальное априорное задание предполагаемых гипотез

неверно

Байесовский подход использует:

условные вероятности

Пон. данных, инф., знаний

Закономерности проблемной области, полученные в результате практической деятельности и профессиональ

знания

Знания - это:

Закономерности проблемной области, полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области

Знания соответствуют:

семантическому отображению действительности

Знаниями являются:

осмысленные факты

Информация - это:

Данные, рассматриваемые в каком-либо контексте, из которого пользователь может составить собственное мнение

Элементарной единицей структурного знания может быть:

факт

Факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства, - это

данные

Слабоформализуемая задача - это:

задача, для которой заранее не определен алгоритм решения

Назовите характерный признак системы, основанной на знаниях:

выделение операционного знания в базу знаний

Назовите характерный признак системы баз данных:

разделение фактуального и операционного знаний

Назовите традиционный признак системы обработки данных:

неотделимость операционного и фактуального знаний

Информация соответствует:

прагматическому аспекту отражения действительности

Данные, рассматриваемые в каком-либо контексте, из которого пользователь может составить собственное

информация

Данные соответствуют:

синтаксическому аспекту отражения действительности

Данные - это:

Факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области

В качестве единиц знаний используются:

правила и факты

В качестве единиц знаний используются:

правила и факты

Понятия ИИС

Признаками определения интеллектуальности информационной системы являются:

самообучаемость

Отличие ИИС от обычных ИС заключается в наличии:

БЗ

Отличие ИИС от обычных ИС заключается в наличии:

БЗ

Неотделимость операционного и фактуального знаний является свойством:

систем обработки данных

Неотделимость операционного и фактуального знаний является свойством:

систем обработки данных

Назовите характерный признак системы, основанной на знаниях:

выделение операционного знания в базу знаний

Назовите характерный признак системы, основанной на знаниях:

выделение операционного знания в базу знаний

Назовите характерный признак системы баз данных:

разделение фактуального и операционного знаний

Назовите характерный признак системы баз данных:

разделение фактуального и операционного знаний

Назовите традиционный признак системы обработки данных:

неотделимость операционного и фактуального знаний

Назовите традиционный признак системы обработки данных:

неотделимость операционного и фактуального знаний

ИС, основанная на концепции использования БЗ для генерации алгоритмов решения задач в конкретной

ИИС

ИС, основанная на концепции использования БЗ для генерации алгоритмов решения задач в конкретной

ИИС

Выделение операционного знания в базу знаний является свойством:

систем, основанных на знаниях

Выделение операционного знания в базу знаний является свойством:

систем, основанных на знаниях

Признаками определения интеллектуальности информационной системы являются:

эффективность

Экспертная система - это:

интеллектуальная система, позволяющая решать сложные задачи на основе накапливаемого экспертного знания

Экспертная система - это:

интеллектуальная система, позволяющая решать сложные задачи на основе накапливаемого экспертного знания

Экспертное знание - это:

знание, отражающее опыт принятия решений экспертами

Экспертное знание - это:

знание, отражающее опыт принятия решений экспертами

Самообучающиеся системы

В индуктивных системах в результате обучения на примерах строятся передаточные функции, определя

неверно

В индуктивных системах обобщение примеров сводится к выявлению подмножеств примеров, относящимся

верно

Самообучающаяся ИИС, хранящая в качестве единиц знаний примеры решений и позволяющая по запросу п

система, основанная на прецедентах

Самообучающаяся ИИС, позволяющая извлекать знания из баз данных и создавать специально организова

система интеллектуального анализа данных

Самообучающаяся ИИС, которая на основе обучения по примерам реальной практики строит деревья реше

системой с индуктивным выводом

Самообучающаяся ИИС, которая на основе обучения на примерах реальной практики строит сеть передат

нейронной сетью

Процесс обучения нейронной сети сводится к определению:

весов связей нейронов

Принятие решения в нейронной сети осуществляется на основе:

решающих функций

Обучающую выборку составляют:

примеры реальных ситуаций, накопленных за некоторый исторический период, описывающиеся множеством признаков классификации

Обучающая выборка, при которой система по степени близости значений признаков классификации сама

"без учителя"

Обучающая выборка, при которой для каждого примера в явном виде задается значение классообразующ

"с учителем"

Нейронные сети позволяют извлекать знания из оперативной базы данных и создавать специально орга

неверно

Интеллектуальный анализ данных позволяет извлекать знания из информационных хранилищ

верно

Извлечение знаний из данных в самообучающейся ИИС осуществляется на основе:

информационного хранилища

В системах, основанных на прецедентах, поиск решения проблемы сводится к поиску по аналогии с исп

верно

В результате индуктивного вывода строится:

дерево решений

В основе самообучающихся систем лежат методы автоматической классификации примеров ситуаций реаль

верно

В нейронных сетях в результате обучения на примерах строятся передаточные (решающие) функции, оп

верно

Состав разработчиков ЭС

Эксперт - это:

специалист, знания которого помещаются в БЗ

Пользователь - это:

специалист, интеллектуальные способности которого расширяются благодаря использованию ЭС

На этапе формализации базы знаний инженер по знаниям и эксперт играют следующие роли:

инженер по знаниям - активную, эксперт - пассивную

На этапе тестирования экспертной системы инженер по знаниям и эксперт играют следующие роли:

оба играют активную роль

На этапе реализации экспертной системы инженер по знаниям и эксперт играют следующие роли:

инженер по знаниям - активную, эксперт - пассивную

На этапе концептуализации проблемной области инженер по знаниям и эксперт играют следующие роли:

инженер по знаниям - активную, эксперт - пассивную

На этапе идентификации проблемной области инженер по знаниям и эксперт играют следующие роли:

инженер по знаниям - активную, эксперт - пассивную

Инженер по знаниям - это:

специалист, занимающийся извлечением знаний и их формализацией в БЗ

В создании ЭС участвует:

заказчик, эксперт и инженер по знаниям

Базу знаний формируют:

инженеры по знаниям

Статистические ЭС

Рейтинговый метод экономического анализа формирует интегральную оценку финансового состояния пре

снизу вверх

Процесс поиска решения задачи, заключающийся в получении на основе множества утверждений общих ут

индуктивным выводом

Процесс поиска решения задачи, заключающийся в получении на основе множества известных частных ут

абдуктивным выводом

Процесс поиска решения задачи, заключающийся в выводе утверждений путем подстановки в общие утвер

дедуктивным выводом

Основным методом вывода экспертной системы является:

дедуктивнй вывод

Механизм вывода заключений в экспертной системе может реализовываться с помощью:

прямой и/или обратной цепочки рассуждений

Критерием выбора правил из конфликтного набора является:

приоритет, стоимость, надежность, трудоемкость

Критерием выбора правил из конфликтного набора не является:

нет правильного ответа

Конфликтный набор - это множество правил, каждое из которых может быть выполнено в данный момент

верно

Если ЭС использует последовательный перебор правил, то выбор из конфликтного набора не имеет зна

верно

Выбор из конфликтного набора правил не имеет значения при использовании следующего критерия выбо

последовательный перебор

Выбор из конфликтного набора правил имеет значение в случае, если ЭС использует последовательный

неверно

Более гибким к построению правил является:

рейтинговый подход

Формализация БЗ

Объектно-ориентированная модель является развитием:

фреймовой модели

Объектно-ориентированный подход - представление системы в виде:

совокупности классов объектов, отвечающих требованиям инкапсуляции, полиморфизма, наследования

Объектные методы представления знаний в большей степени ориентированы на представление структуры:

операционного знания

Полиморфизм в ООП - это:

способность объектов выбирать метод на основе типов данных, принимаемых в сообщении

Представление знаний в виде правила в большей степени ориентировано на представление структуры:

операционного знания

Представление системы в виде совокупности классов объектов предметной среды характерно для:

фрейма

Продукционная модель - это:

модель, позволяющая представить знание в виде предложений типа "ЕСЛИ (условие), ТО (действие)"

Продукционная модель предполагает более гибкую организацию работы механизма вывода по сравнению

верно

Простые правила обрабатывают:

отдельные объекты

Семантическая сеть - это:

ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги - отношения между ними

Структура данных, предназначенная для представления некоторой стандартной ситуации - это:

фрейм

Обобщенные правила обрабатывают

классы объектов

Наследование в ООП - это:

возможность создавать из классов новые классы объектов

Моделью, позволяющей представить знания в виде предложений типа "ЕСЛИ (условие), ТО (действие)",

продукционная модель

Модель, реализующая и объекты, и правила с помощью предикатов первого порядка, являющаяся строго

логическая модель

Модель, позволяющая представить знания в виде ориентированного графа, вершины которого - понятия

семантическая сеть

Модель, позволяющая осуществлять эвристические методы вывода на правилах, которая может обрабаты

продукционная модель

Модель, использующая для реализации операционного знания присоединенные процедуры, - это:

фреймовая модель

Инкапсуляция в ООП - это:

доступ к структуре данных через методы

Для полиморфизма характерно обращение к:

методам, имеющим одинаковые имена в иерархии классов объектов

Для наследования характерно:

использование атрибутов и методов класса объектов подклассами объектов

В продукционной модели основной единицей знаний служит:

правило

Фрейм - это:

структура данных, предназначенная для представления некоторой стандартной ситуации

Фреймовая модель является частным случаем:

семантической сети

Этапы проектирования ЭС

Этап формализации базы знаний - это выбор метода представления знаний, в рамках которого проектир

верно

Этап реализации экспертной системы заключается в:

настройке и доработке программного инструмента, наполнении базы знаний

Формализация знаний - это:

разработка БЗ на языке представления знаний

Создание прототипа ЭС - это:

реализация

Разработка описания структуры знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы или те

концептуализация знаний

Разработка БЗ на языке представления знаний - это:

формализация знаний

Программный продукт GURU является:

программной средой

Получение инженером по знаниям наиболее полного из возможных представлений о предметной области и сп

идентификация знаний

На этапе построения концептуальной модели создается целостное и системное описание используемых

верно

Концептуализация знаний - это:

разработка неформального описания структуры знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы или текста

Идентификация знаний - это:

параметризация предметной области

 

Начать продавать работы








  • Забыли пароль?
  • Забыли имя пользователя?
  • Регистрация
  • Найти курсовой

    Заказы

    VirtueMart
    Ваша корзина пуста.