fbpx
Qurnosov University
Work-Zilla

Интеллектуальные системы и технологии. Итоговый тест

1. Аналоговая модель —
не выглядит как реальная система, но повторяет ее поведение.
воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.
используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.
наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе

2. Фактически инженерия знаний:
обеспечить создание единых инструментальных (языковых) средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается.
методология ЭС, которая охватывает методы добычи, анализа и выражения в правилах знаний экспертов.
обеспечить ряд средств, представленных в основном в технологии баз данных, но приспособленных к требованиям СУБЗ
совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний.

3. Системы интерпретации:
включают прогнозирование погоды, демографические предсказания, экономическое прогнозирование, оценки урожайности, а также военное, маркетинговое и финансовое прогнозирование
выявляют описания ситуации из наблюдений.
специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование.
сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели.

4. Динамическая математическая модель:
упрощенное представление или абстракция действительности.
используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.
наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе
воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.

5. Системы предсказания:
сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели
включают прогнозирование погоды, демографические предсказания, экономическое прогнозирование, оценки урожайности, а также военное, маркетинговое и финансовое прогнозирование.
специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование.
выявляют описания ситуации из наблюдений.

6. Основные категории моделей для различных ситуаций принятия решений:
Имитационное моделирование
Визуальное моделирование и имитация
Оптимизация с использованием математического программирования
Эвристическое программирование
все перечисленное
Решения с несколькими альтернативами

7. Интеллектуальный анализ данных или Data Mining:
информация, которая организована и проанализирована с целью сделать ее понятной и применимой для решения задачи или принятия решений.
оперативная обработка транзакций
термин, используемый для описания открытия знаний в базах данных, выделения знаний, изыскания данных, исследования данных, обработки образцов данных, очистки и сбора данных; здесь же подразумевается сопутствующее ПО.
оперативная обработка транзакций

8. Статическая математическая модель:
упрощенное представление или абстракция действительности.
используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.
наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе.
воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.

9. Модельный процессор обычно реализует следующие действия:
подтверждение и интерпретация инструкций моделирования, поступающих от диалогового компонента системы и проведение их в систему управления моделями
интеграция модели, т.е. совмещение операций нескольких моделей, когда это необходимо
все перечисленные
исполнение модели, т.е. процесс управления текущим прогоном или реализацией модели

10. Инженерия знаний представляет собой:
совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний.
обеспечить создание единых инструментальных (языковых) средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается.
обеспечить ряд средств, представленных в основном в технологии баз данных, но приспособленных к требованиям СУБЗ
методология ЭС, которая охватывает методы добычи, анализа и выражения в правилах знаний экспертов.

11. База знаний:
обширное, специфическое знание для решения задачи, извлеченное из обучения, чтения и опыта.
знания, необходимые для понимания, формулирования и решения задач.
система, которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют человеческой экспертизы.
минимальные структуры информации, не¬обходимые для представления класса объектов, явлений или процессов

12. Цель интеграции для разработчиков интеллектуальных систем:
обеспечить создание единых инструментальных (языковых) средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается.
обеспечить ряд средств, представленных в основном в технологии баз данных, но приспособленных к требованиям СУБЗ.
совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний
методология ЭС, которая охватывает методы добычи, анализа и выражения в правилах знаний экспертов.

13. Физическая модель —
используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.
упрощенное представление или абстракция действительности
воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.
наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе.

14. Модель —
воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.
упрощенное представление или абстракция действительности.
используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.
наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе

15. Цель интеграции для администраторов БЗ:
обеспечить создание единых инструментальных (языковых) средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается.
обеспечить ряд средств, представленных в основном в технологии баз данных, но приспособленных к требованиям СУБЗ.
совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний
методология ЭС, которая охватывает методы добычи, анализа и выражения в правилах знаний экспертов.

16. OLAP — Online Analytical Processing:
оперативная аналитическая обработка
оперативная обработка транзакций
термин, используемый для описания открытия знаний в базах данных, выделения знаний, изыскания данных, исследования данных, обработки образцов данных, очистки и сбора данных; здесь же подразумевается сопутствующее ПО
информация, которая организована и проанализирована с целью сделать ее понятной и применимой для решения задачи или принятия решений.

17. Системы диагностики:
выявляют описания ситуации из наблюдений.
включают диагностику в медицине, электронике, механике и программном обеспечении.
сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели
специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование.

18. Экспертиза:
минимальные структуры информации, необходимые для представления класса объектов, явлений или процессов
обширное, специфическое знание для решения задачи, извлеченное из обучения, чтения и опыта.
знания, необходимые для понимания, формулирования и решения задач.
система, которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют человеческой экспертизы.

19. Экспертная система:
минимальные структуры информации, необходимые для представления класса объектов, явлений или процессов
обширное, специфическое знание для решения задачи, извлеченное из обучения, чтения и опыта.
знания, необходимые для понимания, формулирования и решения задач.
система, которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют человеческой экспертизы.