Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Упражнение 1:

Номер 1

Какой класс образуют задачи, допускающие гарантированное нахождение оптимума целевой функции за полиноминальное время?

Ответ:

(1) класс P

(2) класс NP

(3) класс N

Номер 2

Какой метод был предложен в 1953 г.?

Ответ:

(1) метод Поттса

(2) метод имитации отжига

(3) бинарный метод

Номер 3

Чью модель можно отнести к классу растущих нейронных сетей?

Ответ:

(1) Лина и Кернигана

(2) Фритцке и Вильке

(3) Кохонена

Упражнение 2:

Номер 1

При какой операции в хромосоме случайным образом выбираются и изменяются гены?

Ответ:

(1) при кроссинговере

(2) при генерации

(3) при мутации

Номер 2

Нейросетевые решения могут минимизировать целевую функцию в процессе…

Ответ:

(1) своего создания

(2) обучения

(3) своего функционирования

Номер 3

Какие операции могут изменить текущее решение задачи оптимизации?

Ответ:

(1) перенос

(2) обращение

(3) замена

Упражнение 3:

Номер 1

Какой класс самоорганизующихся сетей с изменяющейся структурой используется для решения задач комбинаторной оптимизации?

Ответ:

(1) растущие сетки

(2) растущий нейронный газ

(3) растущие клеточные структуры

Номер 2

Нейросетевые решения представляют собой…

Ответ:

(1) последовательные алгоритмы

(2) параллельные алгоритмы

(3) как те, так и другие

Номер 3

Что лежит в основе метода эластичной сети?

Ответ:

(1) искусственные нейронные сети

(2) механизм установления упорядоченных нейронных связей

(3) отображение окружности на плоскости

Упражнение 4:

Номер 1

Какие из предложенных алгоритмов используются для обучения нейронных сетей самих по себе?

Ответ:

(1) генетические алгоритмы

(2) эволюционные алгоритмы

(3) биологические алгоритмы

Номер 2

Для решения задач оптимизации используются…

Ответ:

(1) стабилизирующие энергию нейронные сети

(2) максимизирующие энергию нейронные сети

(3) минимизирующие энергию нейронные сети

Номер 3

Какая сеть состоит из двух одномерных слоев нейронов?

Ответ:

(1) сеть Хопфилда

(2) сеть Кохонена

(3) сеть Поттса

Упражнение 5:

Номер 1

Основной информационной единицей генетического алгоритма является..

Ответ:

(1) ген

(2) битовая строка

(3) хромосома

Номер 2

Кто предложил использовать минимизирующие энергию нейронные сети для решения задач оптимизации?

Ответ:

(1) Хопфилд

(2) Хебб

(3) Танк

Номер 3

Из скольких нейронов состоит входной слой сети Кохонена?

Ответ:

(1) из 3 нейронов

(2) из 2 нейронов

(3) из N нейронов

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе - тест 6