В технико-экономическом обоснование
-: в рабочем проекте
I:
S: Обследование информационных потоков осуществляется на этапе…
-: внедрения
Предварительного проектирования
-: проектирования
I:
S: Способность системы к расширению базовых функции без проведения больших изменений отвечает прицепу проектирования…
Гибкость
-: системность
-: развитие
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: 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: 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: Какой из видов компьютерных сетей характеризуется небольшой удаленностью компьютеров пользователей?
-: глобальная компьютерная сеть
-: региональная компьютерная сеть