Интеллектуальные информационные системы (ИИС) - ответы на вопросы

• ИС обработки и поиска информации.
• ИС автоматизированного проектирования.
• ИС прогнозирования.
• ИС управления.

• Мышление
• Знание
• Интеллект

• Количество объектов в каждом классе
• Обучающую выборку
• Критерии отнесения объектов классам
• Центры классов
• Количество классов, к которым относятся объекты

• первая формула является произвольной, вторая общезначима;
• обе общезначимы;
• первая общезначима, вторая противоречива;
• первая противоречива, вторая общезначима;
• обе противоречивы;
• первая формула противоречива, вторая является произвольной;
• правильного ответа нет.

• все объекты обучающей выборки описываются наборами числовых признаков
• всем объектам обучающей выборки приписаны имена классов
• все объекты обучающей выборки первоначально не отнесены к конкретным классам
• классы объектов формируются по признаку сходства объектов между собой
• критерием сходства объектов является мера близости, определяющая расстояние между объектами

• Для разделения классов возможно использовать алгоритм построения нелинейной решающей функции (метод потенциалов).
• Возможно применить совместно оба алгоритма одновременно.
• Возможно несколько раз применить алгоритм построения линейной решающей функции и построить кусочно-линейную функцию, разделяющую объекты двух классов и состоящую из нескольких линейных отрезков.

• 1
• 2
• 3

1. это бесконечное (счётное) множество объектов, принадлежащих точно двум классам
2. это конечное множество объектов - примеров нескольких классов
3. это конечное множество объектов, принадлежащих точно одному классу

• все три свойства верны.
• только свойство 1 верно для этих двух алгоритмов.
• 1 и 2 свойства верны для двух алгоритмов.
• 1 и 3 свойства верны для двух алгоритмов.
• все три свойства верны только для MAXMIN и не верны для порогового алгоритма

1. Логическая функция, использующая операции И ИЛИ НЕ.
2. Набор продукционных правил.
3. Дерево решений.
4. Двудольный граф.

• Стратегия 1 правильная.
• Стратегия 2 правильная.
• Обе стратегии допустимы.

• В ПНФ представлены формулы 2 и 3
• Ни одна из формул не представлена в ПНФ
• Все формулы представлены в ПНФ
• Все формулы, кроме первой, представлены в ПНФ

• неполнота
• изменчивость
• многозначность
• недостоверность
• качественность оценок

• ∃y D(Петр, y)
• D(Петр, Иван)
• ∃x ∀y D(x, y)
• ∀x ∃y D(x, y)

• Все формулы представлены в ССФ
• Все формулы, кроме первой (она содержит импликацию)
• Ни одна из формул не представлена в ССФ
• Все формулы, кроме первых двух (в них есть кванторы 3)

• все проблемы с 1) по 5)
• проблемы 1) 4) и 5)
• проблемы 2) и 3)
• все эти проблемы не решаются с помощью человека – эксперта

• Обязательно будет бинарным.
• В корне дерева находится наиболее информативный признак.
• Конечные вершины дерева (листья) могут быть взвешены именами двух и более классов.
• Каждый путь от корня дерева к листу не содержит повторных проверок уже использованных атрибутов.

• А, Б и В
• А и Б
• Все фразы - высказывания
• Б, В и Г
• Б, Г и Д

• разработка неформального описания знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы или текста
• получение инженером по знаниям наиболее полного из возможных представлений о предметной области и способах принятия решения в ней
• создание прототипа ЭС
• разработка БЗ на языке представления знаний

• Все, кроме 1)
• Все, кроме 2)
• Все, кроме 3)
• Все, кроме 4)
• Все, кроме 5)
• Все пять свойств

• Все конечные вершины бинарного дерева (листья) взвешены именами точно двух классов.
• Все промежуточные вершины дерева, а также корневая вершина, имеют точно двух потомков.
• Корневая вершина дерева имеет точно двух потомков.
• В каждом узле дерева, который не является листом, выполняется проверка значений нескольких атрибутов.

• Утверждение 1 неверно.
• Утверждение 2 неверно.
• Все утверждения верны.
• Утверждение 3 неверно.
• Утверждение 4 неверно.

• Обучающая выборка при обучении «с учителем» существенно больше обучающей выборки при обучении «без учителя».
• При обучении «с учителем» объекты обучающей выборки снабжены атрибутом, указывающим класс каждого объекта; при обучении «без учителя» такой атрибут отсутствует.
• При обучении «с учителем» объекты обучающей выборки имеют атрибуты точно одного типа; при обучении «без учителя» объекты обучающей выборки описываются атрибутами разного типа (числовые, символьные, логические).

Дерево решений построено алгоритмом ID3. Дерево решений используется:

• для классификации примеров обучающей выборки.

• для модификации дерева решений и получения нового, улучшенного варианта дерева решений.

• для классификации новых примеров, ранее не входящих в обучающую выборку.

• бесконечное число примеров
• бесконечное, но обязательно счётное число примеров
• счётное число примеров
• конечное число примеров

• P(g(y)) ∨ ¬R(x) ∨ Q(g(y), z)
• P(x) ∨ ¬R(x) ∨ Q(g(y), z)
• P(x) ∨ ¬R(g(y)) ∨ Q(x, z)
• P(x) ∨ P(g(y)) ∨ ¬R(x) ∨ Q(x, z)

• дерево решений правильно классифицирует все примеры обучающей выборки.
• дерево решений правильно классифицирует примеры из любых наборов данных, в которых объекты отличаются от объектов обучающей выборки и имеют другие атрибуты.
• дерево решений правильно классифицирует новые примеры, аналогичные примерам обучающей выборки, но ранее не входящие в обучающую выборку.
• дерево решений может быть преобразовано в набор продукционных правил.

• - приписывание конкретных значений (0, 1) атомам A, B, C, D;
• - преобразование формулы F к более простому виду.
• - все возможные значения формулы F;
• - построенная таблица истинности;

• Все формулы представлены в ПНФ
• Все формулы, кроме первой, представлены в ПНФ
• Ни одна из формул не представлена в ПНФ
• 
  

• набор логических функций
• множество продукционных правил
• дерево решений
• границы между классами, заданные в виде функций

• Необходимо провести экзамен повторно на новой тестовой выборке, отличной от первоначальной.
• Необходимо удалить из тестовой выборки те примеры, на которых классификатор дал неверные ответы, и повторить процедуру экзамена.
• Необходимо провести обучение заново. В качестве обучающего множества будем использовать экзаменационную (тестовую) выборку. Затем повторяем процедуру экзамена.
• Необходимо провести обучение заново. При этом к исходной обучающей выборке добавляем те примеры из тестового множества, на которых классификатор дал неверные ответы. Затем повторяем процедуру экзамена.

• реальная таблица, хранящиеся в распределенной БД
• фрагмент реальной таблицы, хранящейся в распределённой БД
• фрагмент реальной таблицы, хранящейся в распределённой БД, где один из атрибутов выбран в качестве решающего атрибута
• качестве решающего атрибута

• · моделирование (построение модели окружающей среды)
• · формирование рефлексов
• · планирование действий
• · распознавание сложных ситуаций

• числа нейронов в промежуточном слое
• числа нейронов во всей сети
• весов связей нейронов
• числа входных сигналов (признаков)

• 2014 г.
• 2018 г.
• 2022 г.
• 2023 г.

• Если Петя не весел, то, если на него нельзя положиться, то он не принадлежит к нашей компании.
• Если неверно, что Петя весел, или на него можно положиться, то он не принадлежит к нашей компании.
• Если на Петю нельзя положиться, то он не весел и не принадлежит к нашей компании.
• Выберите правильную фразу, сопоставленную этой формуле:
• Либо Петя не весел, либо, на него нельзя положиться и он не принадлежит к нашей компании.
• Если Петя не принадлежит нашей компании, то он не весел и на него нельзя положиться.

• Эквивалентность
• Сложение по модулю 2
• Конъюнкция
• Дизъюнкция
• Отрицание

• признаки классификации, использующиеся для описания возможных вариантов развития событий
• примеры реальных ситуаций, накопленных за некоторый исторический период, описывающиеся множеством признаков классификации
• примеры искусственных ситуаций, сгенерированных путем перебора всех возможных вариантов развития событий, описывающиеся множеством признаков классификации
• нет правильного ответа

1. В каждом узле дерева, который не является листом, выполняется проверка значений точно двух атрибутов.
2. Корневая вершина дерева имеет точно двух потомков.
3. Все конечные вершины бинарного дерева (листья) взвешены именами точно двух классов.
4. Все промежуточные вершины дерева, а также корневая вершина, имеют точно двух потомков.

• 1, 3 и 6.
• все, кроме №3;
• все, кроме №5;
• все формулы;

• идентификация знаний
• реализация
• формализация знаний
• концептуализация знаний

• Пороговый алгоритм.
• Алгоритм MAXMIN.
• Алгоритм «K средних».
• Алгоритм построения линейной разделяющей функции.
• Алгоритм построения нелинейной разделяющей функции.

• 8
• Бесконечно много
• 4
• 32
• 16
• 2

• Нет
• Да

• один из столбцов (А, В или С) таблицы.
• последний столбец таблицы (F);
• вся таблица;
• одна из строк таблицы;

• инженеры по знаниям
• пользователи
• эксперты

1. Необходимо провести экзамен повторно на новой тестовой выборке, отличной от первоначальоe
2. Необходимо удалить из тестовой выборки те примеры, на которых классификатор дал неверные ответы, и повторить процедуру экзамена.
3. Необходимо провести обучение заново. В качестве обучающего множества будем использовать экзаменационную (тестовую) выборку. Затем повторяем процедуру экзамена.
4. Необходимо провести обучение заново. При этом к исходной обучающей выборке добавляем те примеры из тестового множества, на которых классификатор дал неверные ответы. Затем повторяем процедуру экзамена.

• противоречивы 1, 2, 3
• Все формулы противоречивы
• противоречивы 1 и 4
• противоречивы 3 и 4
• противоречивы 2 и 5

1. Дерево решений - это дерево, внутренние узлы которого представляют собой проверки для входных примеров из обучающего множества, а вершины-листы взвешены именами классов (решений).
2. Дерево решений каждому входному примеру ставит в соответствие номер класса путем фильтрации этого примера через промежуточные узлы дерева сверху вниз. Результаты каждой проверки являются взаимоисключающими и исчерпывающими.
3. Проверки для каждого входного примера начинаются с корня дерева. Проверка заканчивается, когда достигнут лист дерева.
4. Каждая проверка - это проверка значения одного из признаков, описывающих входной пример. Проверки могут приводить к двум результатам, или более, чем к двум.
5. Все утверждения верны.

• инженер по знаниям – активную, эксперт – пассивную
• инженер по знаниям – пассивную, эксперт – активную
• оба играют активную роль
• оба играют пассивную роль

• дедуктивным выводом
• индуктивным выводом
• абдуктивным выводом

• Обучающая выборка, из которой удалены те примеры, для которых классификация была ошибочна
• Обучающая выборка, к которой добавлены несколько новых примеров
• Множество примеров, ни один из которых не входил в исходную обучающую выборку
• Обучающая выборка полностью

• Прав только студент Иванов.
• Прав только студент Сидоров.
• Правы студенты Иванов и Петров.

• 1, 4, и 5
• Все пары формул равносильны
• 2 и 3
• 3 и 5
• 1 и 5

• Да
• Нет

• инженер по знаниям – активную, эксперт – пассивную
• инженер по знаниям – пассивную, эксперт – активную
• оба играют активную роль
• оба играют пассивную роль

• ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги – отношения между ними
• модель, позволяющая представить знание в виде предложений типа «ЕСЛИ (условие), ТО (действие)»
• структура данных с присоединенными процедурами
• совокупность классов и объектов предметной среды

• системой с индуктивным выводом
• нейронной сетью
• системой, основанной на прецедентах

• интеллектуального интерфейса
• базы знаний
• механизма вывода заключений
• интеллектуального интерфейса, базы знаний и механизма вывода заключений

• Иерархия «класс – подкласс» (ISA иерархия)
• Отношение «объект – часть объекта»
• Отношение «класс – пример класса»
• Отношение «объект – свойство объекта»
• Логические отношения

• первый
• второй
• третий
• четвёртый
• все варианты верны

• Объект – прототип класса - это точка, наиболее удалённая от всех объектов, принадлежащих другим классам.
• Объект – прототип класса – это наиболее характерная точка класса (возможно, его геометрический центр).
• Объект – прототип класса – это точка, принадлежащая классу и максимально близкая к границе, разделяющей классы.

• все три свойства верны.
• только свойства 2 и 3 верны для этих двух алгоритмов.
• все три свойства верны только для алгоритма К-средних и не верны для алгоритма MAXMIN

• тестовым множеством
• обучающим множеством или обучающей выборкой
• приближённым множеством
• мягким множеством

• S=[ A(a) & C(a), S(a, y) v A(y) }
• S=[A(a) & C(a) & (S(a, y) v A(y)) ]
• S=[ A(a), C(a), S(a, y), A(y) ]
• S=[ A(a), C(a), S(a, y) V A(y)}

• Расстояние D(X, Y) равно 4
• Расстояние D(X, Y) равно 5
• Расстояние D(X, Y) равно 3

• в иерархических структурах для сохранения существенной и отбрасывания несущественной информации
• в простейших нейронных сетях
• в популяциях одноклеточных организмов

1. Логическими выражениями
2. Упорядоченным набором линейных функций
3. Упорядоченным набором признаков
4. В виде ориентированного графа

• Хранилище данных
• Витрины данных
• Многомерный куб данных

• заказчик
• пользователь
• эксперт
• инженер по знаниям
• заказчик и эксперт
• эксперт и инженер по знаниям
• заказчик, эксперт и инженер по знаниям

• ИС обработки и поиска информации.
• ИС автоматизированного проектирования.
• ИС поддержки принятия решений.
• ИС управления.

• обработке неопределенности знаний
• использовании множества источников знаний
• реакции на события

Выберите верные для алгоритмов обучения «с учителем» утверждения.

В интеллектуальных системах машинным обучением называется процесс создания и оптимизации классификационного правила, которое разделяет предъявленные объекты на классы.

В алгоритмах обучения «с учителем» такой классификатор представляет: ...

• границы между классами, заданные в виде функций

• набор логических функций

• дерево решений

• множество продукционных правил

• D(Петр, x)
• ∀x ∃y D(x, y)
• ∃x D(x, y)
• ∃x ∀y D(x, y)
• ∃y D(Петр, y)

• идентификация знаний
• реализация
• формализация знаний
• концептуализация знаний

• Расстояние D(X, Z) меньше D(Y, Z)
• Расстояние D(X, Z) больше D(Y, Z)
• Расстояния одинаковы

• Решающий атрибут обязательно будет бинарным.
• Решающий атрибут может иметь произвольное числовое значение.
• Решающий атрибут может иметь произвольное число символьных значений.
• Решающий атрибут имеет ограниченное количество значений (числовых или символьных) либо является бинарным.

• целочисленные значения
• вещественные числа
• логические значения
• наборы символов
• изображения

• содержат неопределённую информацию
• содержат противоречивую информацию
• содержат неполную информацию
• содержат неточную информацию