Нечеткая логика и нейронные сети (тест с ответами Синергия/МОИ/МТИ/МосАП)

1.    

В каких целях применяются искусственные нейронные сети?

объектно-ориентированное программирование

распознавание образов

задачи прогнозирования и управления

программирование математических рядов

2.    

В какой математической форме можно записать процесс, происходящий в нейронной сети?

тригонометрической

дифференциальной

матричной

интегральной

3.    

В какой модели нейронных сетей впервые удалось установить связь между нелинейными динамическими системами и нейронными сетями?

модель нелокального нейрона

персептрон Розенблатта

модель Хопфилда

динамическая нейронная сеть

4.    

В каком диапазоне лежит выходное значение нейрона в функции сигмоида?

[-1, 0]

[-1, 1]

[0, 1]

[0, бесконечность]

5.    

В каком случае можно считать нейронную сеть обученной?

значение выходного сигнала попадает в диапазон [0,1]

количество входных сигналов соответствует количеству выходных

выходной сигнал мгновенно реагирует на входные

каждому набору признаков соответствуют определенные классы

6.    

В каком типе связи имеет место связь нейрона на входе с нейронами нижележащего слоя?

регулярная связь

прямая связь

случайная связь

обратная связь

7.    

В чем заключается важная особенность сети Хопфилда?

наличие посторонней памяти

возможность работы с любым количеством

все перечисленные варианты

возможность обрабатывать любое количество входных сигналов

8.    

В чем заключается обучение классической нейронной сети?

в назначении количества слоев нейронов

в подстройке весовых коэффициентов

в приравнивании количества входных и выходных сигналов

все перечисленные варианты

9.    

В чем заключается основная роль в создании системы потенциального искусственного интеллекта?

разработка научной концепции для дальнейшей реализации естественного интеллекта

формирование пути трансформации из потенциального искусственного интеллекта в реальный искусственный интеллект

использование математического аппарата нечетких множеств

применение специфической семиотической системы

10.          

В чем заключается основная цель создания программы «Интеллектуальный агент»?

сбор информации, связанные с компьютерными вирусами

поисковые роботы

интеллектуальная обработка данных

инвестиционное проектирование

11.          

В чем заключаются основные этапы типичного алгоритма формирования базы нечетких правил?

разбиение пространств входных и выходных переменных

формирование начальной базы правил и определение рейтингов

отсутствие адаптации параметров оставленных в базе правил

увеличение числа рейтингов после подсчета рейтингов правил

12.          

В чем основная функция биологического нейрона?

накапление информации от рефлекторов

является передаточным звеном между мозгом и остальными физиологическими органами

выполнение накопительной функции

обрабатка информации