Ответ:1 – пользователь; 2 – пользовательский интерфейс; 3 – редактор базы знаний; 4 – машина вывода; 5 – подсистема объяснений; 6 – общая база знаний; 7 – данные частных случаев.

- данная формула ... .+определяет уровень активности нейрона

Активность знаний+Связность (взаимосвязь единиц знаний)+Внутренняя интерпретируемость знаний

В большинстве случаев при создании экспертных систем основные проектные ограничения определяет конечный+ пользователь

В концептуальных графах каждый прямоугольник понятия снабжается … типа, определяющий класс или тип экземпляра, представленного этим узлом+меткой

В концептуальных графах экземпляры отделяются от имён при помощи … {ответ дать во множественном числе}+ маркеров

В концептуальных графах метки дуг … .+ не используются

В настоящее время в информационно-поисковых системах в полном объёме реализованы следующие виды анализа: +синтаксический +лексический +морфологический

В разработке экспертных систем принимают активное участие: инженеры по …, … в данной предметной области и конечные …+ знаниям; эксперт; пользователи

В семантической сети, как правило, метки+метки есть только у узлов

В семантической сети дуги – это …+отношения или…+ассоциация

В семантической сети узлы – это …+факты или …+понятия

В системе, основанной на правилах, пары «условие-действие» представляются правилами «если…то…», в которых посылка (часть если) – это …, а заключение (часть то) – ... .+условие, действие

В экспертных системах общие знания хранятся в базе …+ знаний

В экспертных системах общие знания и информация о частных случаях заключена в базе ...+знаний

В экспертных системах подсистема объяснений обеспечивает обоснования заключений системы в ответ на вопрос «…», объяснение необходимости конкретных действий, а также ответы на вопросы «…».+ как, почему

В экспертных системах механизм (машина) вывода – это … базы знаний+интерпретатор

В экспертных системах информация о частных случаях содержится в базе …+ знаний

В экспертных системах механизм (машина) вывода и база знаний+отделены друг от друга

В экспертных системах механизм (или, другими словами, машина) … применяет знания при решении реальных задач. + вывода

В экспертных системах, основных на правилах, знание о решении задач представляют в виде правил формата … + «если … то ...»

Вершина корневого графа - …+ корень

Внутренняя интерпретируемость знаний. Каждая информационная единица (ИЕ) должна иметь уникальное имя, по которому ИИС находит её, а также отвечает на запросы, в которых это имя упомянуто.

Впервые задача поиска ассоциативных правил (association rule mining) была предложена для нахождения типичных шаблонов покупок, совершаемых в супермаркетах, поэтому иногда её еще называют анализом ... корзины+рыночной

Выберите верный набор: +лексический анализ - это восприятие текста; +морфологический - это выявление значения слов; +синтаксический - это выявление значений членов предложений; +семантический анализ - это выявление смыслового значения текста;

… граф содержит единственную вершину, от которой существует путь к любой вершине графа. +корневой

Главная задача инженера по знаниям - выбрать … и аппаратный инструментарий для проекта, помочь … в данной области членораздельно сформулировать необходимую информацию, а также реализовать её в корректной и эффективной базе ... +программный; эксперту; знаний

Глубинные знания – это ... + Абстракции, образы, аналогии, в которых отражается понимание структуры предметной области и взаимосвязь отдельных понятий

Дополните блок-схему исследовательского цикла разработки экспертной системы: 1 – пусто 2 – пусто 3 - "нет" 4 - "нет" 5 - "да" 6 - "да"

Дополните блок-схему исследовательского цикла разработки экспертной системы: 1 - определение задач и целей 2 - анализ и исправление недостатков 3 - окончательное тестирование

Дополните рисунок «Стандартный взгляд на построение экспертной системы» 1 – опыт 2 - реализованная система 3 - извлечение знаний 4 - машина вывода

Дополните схему: 1 - извлечение знаний 2 - программирование системы 3 – опыт 4 - концептуальная модель 5 - машина вывода 6- реализованная система

Дерево решений «растёт» … +сверху вниз

Жёсткие знания – это+Знания, позволяющие получать однозначно чёткие рекомендации при заданных начальных условиях

Знания заданы … , если они выражены через набор конкретных фактов, соответствующих данному понятию и касающихся предметной области+ экстенсионально

Знания заданы …, если они выражены свойства, соответствующие данному понятию, и схему связей между атрибутами+ интенсионально

Знания могут задаваться +обоими способами (экстенсионально, интенсионально)

ИИС, способная поддерживать модель базы данных с учётом динамики развития предметной области – это … ИИС+жизнеспособная

Каждый концептуальный граф представляет собой … высказывание (-я,-й)+одно

Концептуальный граф– это … граф+конечный, связанный, двудольный

Концепция знаний о данной области, построенная инженером по знаниям - … модель + концептуальная

…. модель не является формальной или исполняемой на компьютере. Это промежуточное проектное решение, шаблон для начала процесса кодирования человеческого опыта.+ концептуальная

Мягкие знания – это +Знания, которые допускают множественные, расплывчатые решения и различные варианты рекомендаций

Начало работы экспертной системы, основанной на правилах (дополните рисунок): +1 – проблема +2 – правила +3 - правила в базе знаний +4 - рабочая память

На рисунке буквой "Х" обозначен +верхний – имитатор ///+нижний - следователь

На рисунке "w" - это +вес..

На рисунке"x" - это +входные сигналы...

На рисунке "->" - это +выходные сигналы.

На рисунке "f" – это + пороговые функции.

На рисунке f (net) – это +уровень активности

На рисунке изображён искусственный +нейрон

Однослойная нейронная сеть, предложенная Ф.Розенблаттом, называлась+персептрон

Основной недостаток теста Тьюринга - ..+ используются, в основном, чисто символьные задачи

Отношение количества транзакций, в которое входит набор, к общему количеству транзакций (DF/D) - это ... набора+поддержка

Параметр, показывающий вероятность того, что из наличия в транзакции набора X следует наличие в ней набора Y - ... .+ достоверность

Первые компьютерные реализации семантических сетей были созданы …+во второй половине ХХ в

Первый искусственный нейрон был разработан в +1943

Первый искусственный нейрон был разработан + Маккалоком и Питсом

Поверхностные знания – это+Совокупность эмпирических ассоциаций и причинно-следственных отношений между понятиями предметной области

Поиск в … – после исследования состояния сначала необходимо оценить все его потомки, а затем исследовать любую из вершин-братьев графа+глубину

Поиск в глубину исследует состояние графа в таком порядке …+ a, b,e,f, c, g, h, i, d, j.

Поиск в ширину исследует состояние графа в таком порядке …+ a, b, c, d, e, f, g, h , i, j.

Последовательность дуг, соединяющих соседние вершины – это … на графе.+путь

Поиск на основе … состоит в следующем. Проанализируем правила или допустимые ходы, ведущие к цели, и определим условия их применения. Эти условия становятся новыми целями, или подцелями, поиска. Поиск продолжается в обратном направлении от достигнутых подцелей до тех пор, пока (если повезёт) мы не достигнем исходных данных задачи. Т.о. определяется путь от данных к цели, который на самом деле строится в обратном направлении.+обратной цепочки

При создании экспертной системы знания о предметной области обеспечивает ...+ эксперт

Процесс поиска текстовой информации состоит из следующих этапов: Правильной является следующая последовательность этапов...+2 - 1 - 4 – 3

Прослойка между человеческим опытом и реализованной программой - … модель+концептуальная

Пусть a, b, c - трёхэлементный набор. На его основе можно создать ассоциативные правила с ... условиями в условной части .+с одним и двумя

Разработка экспертной системы, обычно, начинается с попытки … описать предметную область+инженера по знаниям

Самый первый (верхний) узел дерева решения - это+корень дерева

Свойства знаний: две или более ИЕ (информационные единицы) могут быть связаны отношением «одновременно», две ИЕ отношением «причина - следствие» или отношением «аргумент - функция». Приведённые отношения характеризуют … знания. + декларативные

Свойства знаний: Общая модель представления знаний базируется, в основном, на трёх свойствах знаний: +Структурированность (рекурсивная структурированность) знаний +Связность (взаимосвязь единиц знаний) +Внутренняя интерпретируемость знаний

Свойства знаний: Семантическая метрика (… пространство знаний с метрикой). На множестве ИЕ в некоторых случаях полезно задавать отношение, характеризующее ситуационную близость ИЕ, т.е. ассоциативную связь между ИЕ. Такое отношение даёт возможность выделять в информационной базе некоторые типовые ситуации (например, «покупка», «регулирование движения на перекрёстке»). Отношение такого вида при работе с ИЕ позволяет находить знания, … к уже найденным. (ответ дать в следующем формате: ответ1; ответ2)+ семантическое; близкие

Свойства знаний: Структурированность (… структурированность) знаний. ИЕ должны обладать гибкой структурой. Для них должен выполняться «принцип матрёшки», т.е. рекурсивная вложимость одних ИЕ в другие. Каждая ИЕ может быть включена в состав любой другой, а из каждой ИЕ можно выделить некоторые составляющие её ИЕ. Другими словами, должна существовать возможность произвольного установления между отдельными ИЕ отношений типа «часть» - «целое», «род» - «вид» или «элемент» - «…». (рекурсивная; рекурсивная; часть; вид; класс). (ответ дать в следующем формате: ответ1; ответ2)+рекурсивная; класс

Свойства знаний: Внутренняя … знаний. Каждая информационная единица (ИЕ) должна иметь уникальное имя , по которому ИИС находит её, а также отвечает на … , в которых оно упомянуто. (ответ дать в следующем формате: ответ1; ответ2)+ интерпретируемость; запросы

Свойства знаний: Связность (взаимосвязь единиц знаний). В информационной базе между ИЕ должна быть предусмотрена возможность установления … различного типа. Прежде всего, они могут характеризовать отношения между ИЕ. Семантика отношений может носить декларативный или … характер (ответ дать в следующем формате: ответ1; ответ2)+связей; процедурный

Свойства знаний: Связность (… единиц знаний). В информационной базе между ИЕ должна быть предусмотрена возможность установления … различного типа. Прежде всего, они могут характеризовать отношения между ИЕ. Семантика отношений может носить декларативный или процедурный характер. (ответ дать в следующем формате: ответ1; ответ2;)+взаимосвязь; связей

Связность (взаимосвязь единиц знаний). В информационной базе между ИЕ должна быть предусмотрена возможность установления связей различного типа. Прежде всего, эти связи могут характеризовать отношения между ИЕ. Семантика отношений может носить декларативный или процедурный характер. Например, две или более ИЕ могут быть связаны отношений «одновременно», две ИЕ отношением «причина - следствие» или отношением «аргумент - функция».

Семантическая метрика (семантическое пространство знаний с метрикой)+Структурированность (рекурсивная структурированность) знаний

… сеть представляет знания в виде графа, узлы которого соответствуют фактам или понятиям, а дуги – отношениям или ассоциациям между понятиями +семантическая

Система взаимосвязанных искусственных нейронов - … сеть.+нейронная

Системы фреймов поддерживают наследование … .+ классов

Сложность структуры знаний и структуры данных … +знания устроены сложнее

Способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение - ... .+дерево решений

С точки зрения теории концептуальных графов конкретными будут следующие понятия:+стул+камень+дерево

С точки зрения теории концептуальных графов абстрактными будут следующие понятия: +верность +красота (+любовь???)

Совокупность средств, обеспечивающих работу со знаниями, образует …+систему управления базой знаний

… состоит из множества вершин и дуг, соединяющих пары вершин+ граф

Структурированное представление, описывающее стереотипную последовательность событий в частном контексте – это+сценарий

Структурированность (рекурсивная структурированность) знаний. ИЕ должны обладать гибкой структурой. Для них должен выполнятся «принцип матрёшки», т.е. рекурсивная вложимость одних ИЕ в другие. Каждая ИЕ может быть включена в состав любой другой, а из каждой ИЕ можно выделить некоторые составляющие её ИЕ. Другими словами, должна существовать возможность произвольного установления между отдельными ИЕ отношений типа «часть» - «целое», «род» - «вид» или «элемент» - «класс».

Сценарии были предложены … + во второй половине ХХ в

Термин ... получил свое название из двух понятий: поиска ценной информации в большой базе данных и добычи горной руды. + Data Mining

Термин «семантическая сеть» обозначает семейство представлений, основанных на …+ графах

Тест Тьюринга изначально предполагалось использовать для определения ... машины+разумности

Узлы концептуального графа бывают двух видов – это +понятия или концептуальные +отношения

Узлы концептуального графа бывают двух видов – это конкретные или +абстрактные

Укажите типы отношений 1 – унарное +2 – бинарное +3 – тернарное

Фреймы позволяют организовывать … знаний.+ иерархию

Целью поиска ассоциативных правил является нахождение ... между связанными событиями в базах данных.+закономерностей

Часто при создании экспертной системы инженер по знаниям изначально … с прикладной областью.+не знаком

Чтобы представить различные отношения графически, на графах И/ИЛИ различают узлы и и или. Дуги, идущие от …-узлов, соединяются кривой. +U

Эксперт в предметной области отвечает за передачу своих навыков … по знаниям+инженера

Экспертные системы строят методом последовательных+приближений

Экспертом предметной области обычно является тот человек, который … в этой области и … принципы решения её задач, знает приёмы решения, может обеспечить управление неточными данными, оценку частичных решений и имеет другие навыки, делающие его экспертом.

(ответ дать в следующем формате: ответ1; ответ2) + работал; понимает

... - это множество событий, которые произошли одновременно.+транзакция

... - это набор товаров, приобретенных покупателем в рамках одной отдельно взятой транзакции.+рыночная корзина

... - это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности (Григорий Пиатецкий-Шапиро)+ Data Mining

Ядром экспертной системы является база …+ знаний