Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
1.База данных. 2.Электронная таблица. 3.СУБД. 4.Экспертная система. |
1.Признак объекта, участвующего в высказывании. 2.Свойство предмета высказывания. 3.Алгоритм поиска факта. 4.Отношения между объектами. |
1.Алгоритмический язык программирования. 2.Язык тиражирования знаний. 3.Язык запросов. 4.Язык логического программирования. |
1.База данных 2.Программа 3.База знаний с эмпирическими знаниями специалистов. 4.Способ отражения сущностей. |
1.Pascal. 2.C++. 3.Prolog. 4.Lisp. |
1.Часть экспертной системы. 2.База знаний экспертной системы. 3.Программа логического поиска фактов. 4.База данных с запросами по признакам. |
1.Способность мышления и рационального познания. 2.Способность компьютера выявлять закономерности. 3.Программа выявления закономерностей и составление модели среды на ЭВМ. 4.Распознавание образов. |
1.Явления внешнего мира и материальной действительности. 2.Носитель совокупности свойств, интересных для потребителей информации. 3.Понятие, объединяющее предметы с заданными свойствами. 4.Атрибуты, составляющие первичный ключ. |
1. Явления внешнего мира и материальной действительности. 2.Носитель совокупности свойств, интересных для потребителей информации. 3.Понятие, объединяющее предметы с заданными свойствами. 4.неключевой атрибут.
|
1.Это явление внешнего мира и материальной действительности. 2.Носитель совокупности свойств, интересных для потребителей информации. 3.Понятие, объединяющее предметы с заданными свойствами. 4.Сущность информационного объекта. |
1.имитирует в первом приближении свойства биологического нейрона. 2. имитирует во втором приближении свойства биологического нейрона. 3. имитирует работу мозга. 4.Модель нервной системы. |
1.Модель нейрона. 2.Биологический нейрон. 3.Модель синапса. 4.Устройство для вывода информации. |
1.Локальная сеть искусственного интеллекта. 2.Программа для анализа данных и распознавания образов. 3.Многослойный персептрон. 4.Сеть распространения информации. |
1.динамическое преобразование во времени входного сигнала. 2.сеть встречного распространения. 3.сеть для решения задач классификации. 4.сеть аппроксимации функций и прогноза. |
1.сбор информации по предметной области для баз знаний. 2.конструирование программ для искусственного интеллекта. 3.Генетические алгоритмы. 4.Семантические схемы для моделирования баз знаний и их наполнение. |
1.Закономерности предметной области, полученные в результате практической деятельности. 2.Поле знаний. 3. Отдельные факты, характеризующие объекты и процессы. 4.Элемент баз данных. |
1.Отдельные факты, характеризующие объекты и процессы. 2. Элемент баз данных 3. Закономерности предметной области, полученные в практической деятельности. 4.Харошо структурированные данные, метаданные. |
1. динамическое преобразование во времени входного сигнала. 2.сеть для решения задач классификации. 3.сеть встречного распространения. 4. сеть аппроксимации функций и прогноза. |
1. сеть для решения задач классификации. 2.динамическое преобразование во времени входного сигнала. 3.сеть аппроксимации функций и прогноза. 4. сеть встречного распространения |
1.сеть встречного распространения. 2. динамическое преобразование во времени входного сигнала 3. сеть для решения задач классификации. 4.сеть аппроксимации функций и прогноза. |
1.C++. 2.Visual Basic 3.Prolog. 4.Java. |
1.Цикл без условий. 2.Вызов функции из тела этой же функции. 3.Повторение для вычисления факториала. 4.Циклические повторения с вызовом предыдущего значения. |
|
Язык ПРОЛОГ. Отметить правила: 1. likes (bill, U):- likes (U, Something). 2.green(Kermit). 3. likes (bill, Something):- likes (cindi, Something). 4. myfail:-fail. |
1. likes (bill cindi). 2.green(Kermit). 3. likes (bill, Something):- likes (cindi, Something). 4.male=symbol |
1. fater (person) 2. person = symbol 3. likes (bill, Something):- likes (cindi, Something). 4.male = integer |
1. принадлежит (b,[a,b,c,d,e] ). 2. принадлежит (b, [a,[b,c],[d,e]]). 3. принадлежит ([b,c] ,[a,[b,c],d,e]). 4. принадлежит (a, ,[a,b],[c,d,e]]). |
1.Способность распознавать геометрические образы. 2.Сходимость процесса обучения. 3.Решение задачи «исключающего или». 4.Процесс обратного распространения ошибки. |
1.Разработка моделей баз знаний для экспертных систем. 2.Составление электронных таблиц для фактов и правил. 3.Разработка интеллектуальных СУБД. 4.Составление списков предикатов. |
PAGE 6