Основы теории нечетких множеств

Упражнение 1:

Номер 1

Метод нечеткого обучающегося автомата заключается в:

Ответ:

(1) изменении нечеткой матрицы переходов

(2) настройке множества нечетких состояний автомата

(3) порождении новых состояний и переходов

Номер 2

Метод нечеткого обучающегося автомата предусматривает инициализацию работы автомата :

Ответ:

(1) при наличии априорной информации

(2) без наличия априорной информации

Номер 3

При инициализации работы нечеткого обучающего автомата считается, что априорная информация существует, если:

Ответ:

(1) состояние автомата в нулевой момент времени больше нуля

(2) состояние автомата в нулевой момент времени равно нулю

(3) состояние автомата в нулевой момент времени принимает некоторые лингвистические значения

Номер 4

При инициализации работы нечеткого обучающего автомата считается, что априорная информация существует, если:

Ответ:

(1) состояние автомата в нулевой момент времени больше нуля

(2) состояние автомата в нулевой момент времени равно нулю

(3) состояние автомата в нулевой момент времени принимает некоторые лингвистические значения

Номер 5

Зависит ли сходимость нечеткой матрицы переходов от корректности выбора начального состояния нечеткого автомата?

Ответ:

(1) да

(2) нет

(3) в зависимости от задачи

Упражнение 2:

Номер 1

В методе обучения на основе нечеткой меры  определенная на множестве причин нечеткая мера интерпретируется как:

Ответ:

(1) степень того, что данный элемент является причиной искомого нечеткого множества результатов

(2) степень того, что данное нечеткое множество причин порождает искомое множество результатов

(3) степень того, что данный результат вытекает из некоторого множества причин

Номер 2

Метод обучения на основе нечеткой меры заключается в:

Ответ:

(1) уточнении результатов по данным нечетким причинам

(2) уточнении причин по данным нечетким результатам

(3) поиске зависимости между причинами и результатом нечеткого действия

Номер 3

В методе обучения на основе нечеткой меры  определенная на множестве результатов нечеткая мера интерпретируется как:

Ответ:

(1) степень того, что данный элемент является результатом определенного множества нечетких причин

(2) степень того, что данный элемент является причиной определенного множества нечетких результатов

(3) степень того, что данное нечеткое множество причин порождает искомое множество результатов

Номер 4

В алгоритме обучения на основе нечеткой меры

Ответ:

(1) нечеткая мера g_Y меняется так, чтобы нечеткая мера g_X возрастала

(2) нечеткая мера g_X меняется так, чтобы нечеткая мера g_Y возрастала

(3) нечеткая мера g_Y меняется так, чтобы нечеткая мера g_X убывала

(4) нечеткая мера g_X меняется так, чтобы нечеткая мера g_Y убывала

Номер 5

Если в алгоритме обучения на основе нечеткой меры на вход подается одна и та же информация, то:

Ответ:

(1) нечеткая мера g_Y не изменяется

(2) нечеткая мера g_Y не убывает

(3) нечеткая мера g_Y убывает

Упражнение 3:

Номер 1

Адаптивный нечеткий логический регулятор состоит из:

Ответ:

(1) нечеткого логического регулятора управляющего процесса

(2) нечеткого логического регулятора управления

(3) управляемого процесса

(4) вычислителя детерминированного управляющего воздействия

Номер 2

Из скольких этапов состоит определение управляющих воздействий в адаптивном нечетком логическом регуляторе?

Ответ:

(1) из одного

(2) из двух

(3) из трех

(4) из четырех

Номер 3

Адаптивный нечеткий регулятор используется для:

Ответ:

(1) управления сложными, плохо формализованными процессами

(2) урегулирования множества желаемых решений

(3) минимизации ошибки управления

Номер 4

Нечеткий логический регулятор управления процессом на входе генерирует:

Ответ:

(1) вектор управления данным процессом

(2) вектор модификации управления, зависящий от вектора ошибки

(3) вектор отклонения от устанавливаемого выходного значения процесса

Номер 5

Нечеткий логический регулятор управления на входе генерирует:

Ответ:

(1) вектор управления данным процессом

(2) вектор модификации управления, зависящий от вектора ошибки

(3) вектор отклонения от устанавливаемого выходного значения процесса

Упражнение 4:

Номер 1

Что является входным множеством в алгоритме формирования нечеткого отношения предпочтения?

Ответ:

(1) множество n-мерных альтернатив

(2) конечное множество признаков сравнения

(3) эталонный набор нечетких оценок

Номер 2

Алгоритм формирования нечеткого отношения предпочтения заключается в:

Ответ:

(1) построении отношения предпочтения на множестве всевозможных альтернатив по заданному отношению предпочтения, определенному на некотором подмножестве множества всевозможных альтернатив

(2) построении отношения предпочтения на множестве всевозможных альтернатив по заданному эталонному набору нечетких оценок

(3) построении отношения предпочтения на множестве всевозможных альтернатив по заданному конечному множеству признаков сравнения

Номер 3

В алгоритме формирования нечеткого отношения предпочтения каждая альтернатива характеризуется:

Ответ:

(1) четким набором лингвистических признаков

(2) нечетким набором четких признаков

(3) нечетким набором лингвистических признаков

Номер 4

Задается ли изначально отношение предпочтения альтернатив в алгоритме формирования нечеткого отношения предпочтения?

Ответ:

(1) да

(2) нет

(3) частично, только на некотором подмножестве

Номер 5

В алгоритме формирования нечеткого отношения предпочтения данное отношение генерируется из:

Ответ:

(1) конечного множества лингвистических признаков сравнения

(2) отношения предпочтения, заданного на некотором подмножестве множества всевозможных альтернатив

(3) эталонного набора нечетких оценок

Упражнение 5:

Номер 1

Алгоритм уточнения лингвистических критериев заключается в:

Ответ:

(1) уточнении глобального критерия предпочтения альтернатив

(2) использовании заданного эталонного набора нечетких оценок для описания нечеткого отношения предпочтения

(3) построении по заданному конечному множеству признаков сравнения нечеткого отношения предпочтения

Номер 2

В процессе обучения по алгоритму уточнения лингвистических критериев уточняются:

Ответ:

(1) локальные оценки

(2) глобальные оценки

Номер 3

При инициализации любого алгоритма обучения необходимо сосредоточить внимание на :

Ответ:

(1) различиях внутри одного класса объектов

(2) сходстве внутри одного класса объектов

(3) отличии одного класса объектов от другого

(4) сходстве между классами объектов

Номер 4

Какие из перечисленных ниже задач решают нечеткие алгоритмы обучения?

Ответ:

(1) выбор измерений

(2) поиск критерия отбора признаков

(3) распознание образов

(4) классификация

Номер 5

Какие из описанных на лекции алгоритмов обучения позволяют получать функцию принадлежности исследуемого понятия на множестве заранее известных элементов?

Ответ:

(1) обучающийся нечеткий автомат

(2) алгоритм обучения на основе условной нечеткой меры

(3) адаптивный нечеткий логический регулятор

(4) алгоритм формирования нечеткого отношения предпочтения

(5) алгоритм уточнения лингвистических критериев

Основы теории нечетких множеств - тест 12