Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Упражнение 1:

Номер 1

На что ориентированы экспертные системы…

Ответ:

(1) на обработку данных с помощью правил входа

(2) на обработку данных с помощью правил выхода

(3) на обработку данных с помощью правил вывода

Номер 2

На каком этапе алгоритма извлечения классифицирующих правил из прореженной нейронной сети извлекаются правила?

Ответ:

(1) на первом этапе

(2) на втором этапе

(3) на третьем этапе

Номер 3

Какое количество бинарных векторов может обработать нейрон, имеющий d входов?

Ответ:

(1) d

(2) 2^d

(3) 4^d

Упражнение 2:

Номер 1

Как называется нетривиальное извлечение неявной, прежде неизвестной и потенциально полезной информации из больших баз данных?

Ответ:

(1) разработка данных

(2) открытие знаний

(3) извлечение знаний

Номер 2

Какие этапы включены в алгоритм извлечения классифицирующих правил?

Ответ:

(1) извлечение правил

(2) обучение нейронной сети

(3) прореживание нейронной сети

Номер 3

Для векторов обучающего набора определяется активность…

Ответ:

(1) нейрона при входе

(2) нейрона при выходе

(3) нейрона скрытого слоя

Упражнение 3:

Номер 1

Кем была предложена наглядная механическая интерпретация минимизируемой функции?

Ответ:

(1) Вайгендом

(2) Ферми

(3) Кравеном

Номер 2

Какие требования предъявляются к методам извлечения знаний?

Ответ:

(1) эффективность

(2) важность

(3) масштабируемость

Номер 3

Назовите функцию активации выходных нейронов?

Ответ:

(1) функция Ферми

(2) функция Хехта

(3) функция Нильсена

Упражнение 4:

Номер 1

Во вспомогательной сети количество выходных нейронов равно…

Ответ:

(1) числу входных нейронов скрытого слоя

(2) числу дискретных значений соответствующего нейрона скрытого слоя

(3) числу исходных нейронов прореженной сети

Номер 2

Какой алгоритм был разработан Кравеном и Шавликом?

Ответ:

(1) NeuroRule

(2) TREPAN

(3) Clearning

Номер 3

Какой метод был запатентован в 1989 г. Хехт-Нильсоном?

Ответ:

(1) метод динамического хаоса

(2) метод извлечения правил из обученных нейронных сетей

(3) метод автоматической нейросетевой генерации экспертных сетей

Упражнение 5:

Номер 1

Функция ошибки в методе NeuroRule состоит из…

Ответ:

(1) функции взаимной энтропии

(2) функции минимизации среднеквадратичной ошибки

(3) штрафной функции

Номер 2

Перед извлечением правил из нейронной сети необходимо произвести…

Ответ:

(1) обучение сети

(2) очищение сети

(3) прореживание сети

Номер 3

Что сохраняет TREPAN в каждом узле очереди?

Ответ:

(1) подмножество примеров

(2) набор вопросов

(3) набор ограничений

Упражнение 6:

Номер 1

Для предоставления классифицируемых объектов можно использовать…

Ответ:

(1) метод прореживания сети

(2) бинарные нейроны

(3) принцип кодирования типа термометра

Номер 2

Гибридное использование каких процессов носит название Clearning?

Ответ:

(1) обучение и прореживание

(2) прореживание и исправление

(3) исправление и обучение

Номер 3

Какой алгоритм называют алгоритмом построения деревьев?

Ответ:

(1) TREPAN

(2) MYCIN

(3) NeuroRule

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе - тест 9