Будь умным!


У вас вопросы?
У нас ответы:) SamZan.net

Данные и знания Представления знаний

Работа добавлена на сайт samzan.net:


КОНТРОЛЬНІ ПИТАННЯ КСИИ

1.Данные и знания. Представления знаний.

2.Формальные системы представления знаний.

3.Логические модели.

4.Метод резолюции.

5.Унификация – процедура нахождения решения.

6.Семантические модели. Типы объектов.

8.Фреймы и скрипты.

9.Продукции. Блок-схема продукционной модели.

10.Экспертные системы. Блок-схема.

11.Представление нечетких знаний.

12.Нечеткие множества.

13.Лингвистические переменные.

  1.  Классы систем Data Mining.
  2.  Архитектура и основные составные части систем интеллектуального анализа данных.
  3.  Хранилища данных. Особенности построения.
  4.  Данные: значение понятий объект, атрибут, выборка, зависимая и независимая переменная. Типы шкал.
  5.  Меры близости многомерных данных в пространстве разнотипных признаков.
  6.  Классификация. Основные алгоритмы и методы решения.
  7.  Четкая кластеризация: метод к-средних.
  8.  Нечеткие множества и их свойства.
  9.  Операции на нечетких множествах
  10.  Функции принадлежности и их типы.
  11.  Нечеткая кластеризация : метод нечетких К-средних (FCM).
  12.   Предобработка данных.
  13.  Системы распознавания образов. Обучение и самообучение. Адаптация.
  14.  Постановка задачи регрессии. Основные алгоритмы и методы решения.
  15.  Проблема распознавания образов. Классификация и характеристика основных задач распознавания образов.
  16.  Метод главных компонент.
  17.  Сингулярное розложение.
  18.  Нейронные сети. Основные понятия.
  19.  Архитектура и назначение многослойных нейронных сетей.
  20.   Правила обучения нейронных сетей.
  21.   Сети с обратным распространением ошибки.
  22.   Перцептрон.
  23.   Самоорганизующаяся сеть  Кохонена: назначение  и алгоритм обучения.
  24.  Особенности языков искусственного интеллекта.
  25.  Структура программы Visual Prolog.
  26.  Представление фактов и правил.
  27.  Основные понятия языка Visual Prolog.
  28.  Механизм поиска решений системы Visual Prolog: унификация и откат.
  29.  Visual Prolog: Использование предиката fail.
  30.  Использование предиката cut (!).




1. Як-15 истребитель
2. ЛЕКЦИЯ 6 Тромбоз и эмболия
3. Сыктывкарский государственный университет ОСНОВНАЯ ОБРАЗОВАТЕ
4. і. Відхилення від оптимуму визначають зони песимуму
5. то съедобный корешок
6. Тема- матрицы и определители Вопросы- Понятие матрицы и виды матриц Квадратные матрицы и их определ
7. Учет и анализ собственного капитала
8. то в истории болезни
9. Лабораторная работа 12 ФУНКЦИИ РАБОТЫ С МАТРИЦАМИ
10. Булат Окуджава
11. задание- 1015 минут Волобуев Денис Скаленко Настя Колосова Настя Старикова Юля Форова В
12. ДОКЛАД муниципального бюджетного общеобразовательного учреждения средней общеобразовательно
13. РЕФЕРАТ дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата фармацевтичних наук Київ ~
14. . Анамнез. Доистория этногpaфичеcкoй науки Глава 2
15. КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА по дисциплине Уголовный процесс Приговор- понятие значение структура
16. 1 Описание конструкции изготовленного устройства РЭС Крепление печатной платы производится с помощью от
17. Отчет по лабораторной работе 1 По курсу Физические основы электротехники
18. Башкирский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации1
19. Изучение лирики в начальной школе
20.  М.- Аспект Пресс 1999