V5: Компьютерные технологии интеллектуальной поддержки управленческих решений
I: S: Систему, которая может предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи, можно отнести к… -: системе офисной автоматизации +: экспертной системе -: информационно–поисковой системе -: управленческой системе
I: S: Системы искусственного интеллекта применимы для решения тех задач, в которых... -: производится цифровая обработка сигнала -: осуществляется форматирование текста +: имеется неопределенность информации -: осуществляется обработка статистических данных
I: S: Экспертная система – это… -: совокупность методов и средств проверки принятых решений +: организация накопления и применения знаний для решения сложных задач -: группа специалистов (экспертов) обладающих вычислительной техникой и способных решать сложные проблемы
I: S: Экспертная система строится… -: только на знаниях специалиста -: только на эмпирическом опыте специалиста +: на знаниях и эмпирическом опыте специалиста I: S: Системы искусственного интеллекта применимы для решения задач, в которых... -: производится цифровая обработка сигнала -: осуществляется форматирование текста +: имеется неопределенность информации -: осуществляется обработка статистических данных
I: S: Технологии интеллектуальной обработки данных (ESS – технологии) ориентированы на … +: работу с данными, характеризующимися нечёткостью, неполнотой, противоречивостью -: поддержку принятия решений -: организацию функций планирования снабжения, производства и реализации готовой продукции -: финансовое планирование
I: S: Класс технологий интеллектуального анализа данных включает в себя: -: технология нечётких систем, технология нейросетей, технология поддержки принятий решений -: технология нейросетей, технология поддержки принятия решений -: технология нечётких систем, технология поддержки принятия решений +: технология нечётких систем, технология нейросетей. I: S: Основным элементом экспертной системы является… -: база данных +: база знаний -: банк данных
I: S: Может ли экспертная система объяснять по какому принципу или логике она пришла к тому или иному решению… +: да -: нет -: не всегда
I: S: Основное отличие экспертных систем от информационных систем заключается в том что... +: экспертная система наряду с данными использует знания -: экспертная система наряду с данными не использует знания -: экспертная система не использует как знания, так и данные
I: S: Экспертная система в первую очередь манипулирует… -: данными +: знаниями -: информацией
I: S: Эвристика – это неформализованная процедура,… -: предназначенная для ввода данных +: сокращающая количество шагов поиска решений -: не предназначенная для принятия решения -: осуществляющая полный перебор вариантов решения задачи I: S: Одновременно в любой момент времени экспертная система содержит типы знаний: a) структурированные b) структурированные динамически c) рабочие d) подтвержденные e) фактические +: a, b, с -: a, c, d -: c, d, e -: a, b, c, d, e I: S: Знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации, называются… +: рабочими -: фактическими -: структурированными I: S: Основная функция нейронных сетей заключается в… +: составление прогноза -: принятие решения на основе данных -: объяснения тех или иных событий I: S: С помощью _____________ можно стабильно прогнозировать новые ситуации с высокой степенью точности даже при появлении противоречивых или не полных знаниях. +: нейросетевых технологий -: экспертных систем -: баз знаний I: S: К преимуществам нейросетевых технологий можно отнести: a) способность обучаться на множестве примеров, когда известны закономерности развития ситуации; b) способность успешно решать задачи, опираясь на неполную, искаженную и внутренне противоречивую входную информацию; c) возможность эксплуатации обученного нейронного алгоритма любым пользователем; d) толерантность к ошибкам; e) способность к обучению; f) способность распознавать образы в условиях сильных помех и искажений -: a, b, d, e -: b, c, e, f -: a, b, d -: a, b, c, d, e +: a, b, c, d, e, f I: S: Обобщенное название групп алгоритмов, которые умеют обучаться на примерах, извлекая скрытые закономерности из потока данных… +: нейронные сети -: быстрые сети -: сверхбыстрые сети I: S: Основу каждой нейронной сети составляют относительно простые элементы, которые называются… -: синапсами -: аксонами +: нейронами I: S: Основу нейронной сети составляют _______________ нейроны. -: входные -: выходные +: промежуточные I: S: Каких нейронов в нейронной сети не существует… -: входные -: выходные -: промежуточные +: побочных I: S: Нейроны, осуществляющие связь между собой и другими нейронами называются… +: скрытые -: смешанные -: открытые
I: S: В ______________ нейронных сетях каждый нейрон передает свой выходной сигнал остальным нейронам, в том числе и самому себе. +: полносвязанных -: многослойных -: слабосвязанных
I: S: В многослойных нейронных сетях число нейронов в слое может быть… +: любым и не зависит от количества нейронов в других слоях -: ограниченным и зависит от количества нейронов в других сетях
I: S: Входным каналом связи для элементарного элемента нейронной сети будет… +: синапс -: нейрон -: аксон
I: S: Связь между нейронами характеризуется интенсивностью, называемой также: +: синаптическим весом -: синаптической массой -: синаптическоц силой
|