Функциональное программирование и интеллектуальные системы

ФПиИС

1. Ассоциативное рассуждение является частным случаем
2. Вторым этапом синтеза экспертных систем является
3. Входная связь искусственного нейрона называется
4. Выходная связь искусственного нейрона называется
5. Для обозначения объектов и понятий в рамках фреймовой модели знаний используются
6. Дополнением нечеткого множества А={(а;0,5), (b;0,4), (с;0,3)} будет
7. Заключительным этапом синтеза экспертных систем является
8. Знания о способах решения задач в заданной предметной области, называются
9. Знания, хранящиеся в памяти интеллектуальной системы в виде описаний процедур, с помощью которых их можно получить, называются
10. Из перечисленных четырех операций исчисления предикатов: «квантор существования», «конъюнкция», «отрицание», «дизъюнкция» наибольший приоритет имеет операция
11. Из перечисленных четырех операций исчисления предикатов: «квантор существования», «конъюнкция», «отрицание», «дизъюнкция» наименьший приоритет имеет операция
12. Из перечисленных четырех операций исчисления предикатов: «квантор существования», «конъюнкция», «отрицание», «квантор общности» наибольший приоритет имеет операция
13. Из перечисленных четырех операций исчисления предикатов: «квантор существования», «конъюнкция», «отрицание», «квантор общности» наименьший приоритет имеет операция
14. Из перечисленных этапов синтеза экспертных систем самым ранним является
15. Интеллектуальными считаются задачи,
16. Используемый при обучении искусственной нейронной сети подход Хебба основан на предположении, что в биологических системах обучение происходит за счет
17. Ключевой фигурой при разработке экспертная систем является
18. Конструкция "Если А истинно, то В истинно", является
19. К языкам представления знаний относится
20. К языкам символьной обработки информации относится
21. Лингвистической называется переменная, значениями которой являются
22. Метод перехода от частных наблюдений к общей закономерности, которой удовлетворяют все частные наблюдения, называется
23. Направление теории искусственного интеллекта, связанное с моделированием структур, подобных структуре мозга называется
24. Носителем нечеткого множества А={(а;0,5), (b;1,0), (с;0,3)} будет:
25. Оболочкой экспертной системы является
26. Обучение искусственной нейронной сети сводится к
27. Объединением нечеткого множества А={(а;0,5), (b;0,4), (с;0,3)} и нечеткого множества В={(а;0,4), (b;0,5), (с;0,6)} будет:
28. Основной структурной единицей фрейма является
29. Отношения в семантических сетях, определяемые глаголами «влияет», «производит», являются
30. Первичное наполнение базы знаний при синтезе экспертных систем производится на этапе
31. Первым этапом синтеза экспертных систем является
32. Пересечением нечеткого множества А={(а;0,5), (b;0,4), (с;0,3)} и нечеткого множества В={(а;0,4), (b;0,5), (с;0,6)} будет:
33. Подход к построению модели предметной области, основанный на выделении элементов предметной области, их взаимосвязей и семантических отношений, называется
34. Правдоподобный вывод от частного к частному, называется
35. Процесс формирования обобщенных образов классов, на основе обучающей выборки с классификационными и описательными характеристиками объектов, называется
36. Связь между двумя объектами, процессами, событиями или ситуациями на уровне отношений сходства-различия в базе знаний, называется
37. Сеть, в вершинах которой находятся информационные единицы, а дуги характеризуют отношения и связи между ними, называется
38. Узел, связывающий выходную связь искусственного нейрона с входной связью другого искусственного нейрона, называется
39. Учет в модели объектов, не входящих в обучающую выборку, но входящих в генеральную совокупность, по отношению к которой данная обучающая выборка репрезентативна, называется
40. Функция принадлежности нечеткого множества может принимать значения
41. Чтобы в рамках продукционной модели знаний найти цель при помощи имеющихся правил и данных, используется
42. Экспертная система называется гибридной, если
43. Этапом синтеза экспертных систем, на котором производится неформальное осмысление задач экспертной системы, формирование требований к экспертной системе, видов и объемов ее ресурсов, является
44. Этапом синтеза экспертных систем, на котором производится преобразование декларативных и процедурных знаний о предметной области в форму, пригодную для их обработки на компьютере, является