Все перечисленное верно

 

[17]

В медицине используются следующие модели:

1. Биологические

2. Кибернетические

3. Технические

4. Аналоговые

5. Дифференциальные

6. Математические

 

[18]

К биологическим предметным моделям относятся:

1. Результаты химических экспериментов

2. Лабораторные животные

3. Культуры клеток

4. Изолированные органы

5. Технические устройства

 

[19]

К аналоговым моделям относятся

1. действие медицинских препаратов на организм

2. физические системы или устройства

3. аппараты, имитирующие работу различных органов

4. культуры клеток

5. лабораторные животные

 

[20]

К кибернетическим моделям можно отнести

1. устройства, имитирующие информационные процессы прототипа

2. технические устройства, заменяющие органы и системы живого организма

3. методы лечения

4. системы уравнений, описывающих свойства изучаемых объектов

 

[21]

Математическая модель - это

1. устройства, имитирующие информационные процессы прототипа

2. система уравнений, формул, описывающая свойства прототипа

3. компьютер

4. лабораторные животные

 

[22]

Преимущества использования моделей в изучении реального мира

1. существенное снижение материальных затрат

2. возможность за короткое время "разыграть" большое число вариантов опыта

3. облегчение решения задач по лечению болезней

4. все перечисленное верно

 

[23]

Для чего используется моделирование роста популяции микроорганизмов:

1. получения модели воспалительного процесса в организме

2. прогнозирования эпидемической ситуации в регионе

3. изменение числа особей антагонистических видов животных

 

[24]

Может ли в реальных условиях в ограниченном пространстве происходить неограниченный рост бактерий?

1. Может при условии достаточного количества питательных веществ

2. Не может

3. Может, при условии, что период генерации бактерий очень короткий, а фактор самоотравления очень низкий

 

[25]

Моделирование роста популяции микроорганизмов позволяет

1. Определить численность и скорость развития популяции патогенных микроорганизмов при воспалительных процессах

2. Определить начальное количество патогенных микроорганизмов

3. Определить скорость погибания популяции микроорганизмов с течением времени

4. Определить период размножения микроорганизмов

 

[26]

От чего зависит коэффициент альфа (относительная скорость роста численности популяции микроорганизмов)?

1. коэффициент зависит от количества бактерий

2. коэффициент не зависит от вида организмов, т.к. является постоянной величиной в модели

3. коэффициент зависит от вида организмов, а также от состава среды и физических условий где они размножаются

 

[27]

С чем связана величина коэффициента альфа (относительная скорость размножения микроорганизмов)?

1. Ни с чем не связана

2. Связана с временем моделирования

3. Связана с начальным количеством особей

4. Связана с периодом деления бактерий

5. Здесь нет правильных ответов

 

[28]

Что такое период генерации в модели роста численности популяции микроорганизмов?

1. Период между началом работы модели и ее остановкой

2. Промежуток времени, за который численность популяции увеличивается втрое

3. Промежуток времени между последовательными делениями микроорганизмов

4. Разница между начальным и конечным количеством бактерий

 

[29]

Какой вид зависимости характеризует первичное уравнение модели роста численности микробов (без факторов самоотравления)?

1. Линейная зависимость

2. Обратно-пропорциональная зависимость

3. Экспоненциальная зависимость

4. График зависимости представляет собой параболу

 

[30]

Что препятствует росту бактерий в реальных условиях?

1. Слишком высокий период генерации

2. Истощение запаса питательных веществ

3. Продукты жизнедеятельности организмов

4. Небольшое время моделирования

№13

[1]

Выберите корректные определения экспертной системы (их может быть более одного)

1. Совокупность данных, слагающих СУБД для данной предметной области

2. Система искусственного интеллекта, созданная для решения задач в конкретной предметной области

3. Реляционная база данных в узкой области знаний

4. База знаний, без системы ее управления

5. Система управления базой знаний

6. Система искусственного интеллекта, предназначенная для решения широкого спектра задач

 

[2]

Возможна ли искусственная экспертная система без участия системы искусственного интеллекта?

1. возможна, если есть готовая база знаний

2. возможна, если речь идет о человеке-эксперте

3. нет

4. да, если в базе данных данные объединены в знания, слагающие базу знаний

 

[3]

Отличаются ли эвристические правила от законов?

1. нет, не отличаются

2. практически ничем, так как и то и то - знания

3. Отличаются: эвристические правила - это не общепринятые закономерности, они не имеют строгого научного доказательства

4. Отличаются: эвристические правила - прерогатива искусственного интеллекта, а законы открыты людьми

 

[4]

Является ли понятие "предметной области" обязательным для определения понятия экспертной системы? (выберите наиболее полный

и правильный ответ)

1. Нет, принципиально не является

2. Без этого понятия определение экспертной системы невозможно

3. Является обязательным, так как через предметную область определяется понятие "искусственного интеллекта"

 

[5]

Что такое "эвристическое правило"?

1. Это любое знание: закон, закономерность общего или частного (не общепринятого) характера

2. Закономерность общепринятого характера

3. Закон из какой-либо сферы заний или науки (биологии, физики, химии и т.д.)

4. Закономерность не общепринятого характера, сформулированная экспертом

5. Любое из знаний, слагающих все, что известно человечеству

 

[6]

Назовите режимы работы экспертных систем