Тест на 5 балів з дисципліни "Системи і методи прийняття рішень" (Вхідний математичний опис системи прийняття рішень. Навчальна матриця системи підтримки прийняття рішень)

Тести з дисципліни „Системи і методи прийняття рішень”

(на „задовільно”)

1. Вхідний математичний опис системи прийняття рішень -

·  основні характеристики системи у визначений момент або інтервал часу її функціонування;

·  модель даних, що відбивають характеристики та властивості функціональних станів системи;

·  множина допустимих оптимальних рішень.

2. Залишкову невизначеність після прийняття рішень характеризує

·  Апостеріорна ентропія

·  Безумовна ентропія

·  Умовна ентропія

3. Допишіть формулу критерію функціональної ефективності

·      

·     

·     +++++++++++

4. Метод функціонально статистичних випробувань є

·  Параметричним

·  Слабоформалізованим

·  Непараметричним

5. В чому відмінність біонічного та нейромережного підходів до аналізу та синтезу СППР?

·  Це різні назви одного підходу до проектування СППР

·  Біонічний подає вирішальні правила в геометричній формі, а нейромережний – в алгебраїчній

·  Біонічний подає вирішальні правила в алгебраїчній формі, а нейромережний –в геометричній

6.Блок первинної обробки інформації системи підтримки прийняття рішень (СППР)

·  функціонує лише в режимі навчання СППР

·  функціонує лише в режимі екзамену СППР

·  функціонує в режимі навчання та екзамену СППР

7. При оцінці функціональної ефективності можуть мати місце такі допущення

·  Рішення є двоальтернативним

·  Гіпотези про належність реалізацій є рівноймовірними

·  Апостеріорні ймовірності можна виразити через апріорні за формулою Байеса

8. Допишіть формулу критерію функціональної ефективності

·  +++++

·   

· 

·   

· 

9. Відбиття властивостей функціонального стану системи в рамках методом функціонально-статистичних випробувань називається

·  Реалізацією

·  Класом

·  Ознакою

10. В чому відмінність структурного та лінгвістичного підходів до аналізу та синтезу СППР?

·  Лінгвістичний, на відміну від структурного підходу, здатен оперувати нечіткими даними

·  Структурний, на відміну від лінгвістичного підходу, здатен оперувати статистичними даними

·  Це різні назви одного підходу до проектування СППР

11. Навчальна матриця за методом функціонально-статистичних випробувань може мати

·  Різну кількість реалізацій для різних класів, але однакову кількість ознак

·  Різну кількість ознак для різних класів, але однакову кількість реалізацій

·  Однакову кількість ознак для різних класів, і однакову кількість реалізацій

12. Максимально-дистанційний принцип МФСВ вимагає

·  максимальної міжцентрової відстані між класами

·  максимальної середньої відстані реалізацій від центру свого класу

·  максимального значення критерію функціональної ефективності в робочій області

13. Метод функціонально статистичних випробувань здатен оцінити

·  Інформаційну здатність системи

·  Функціональну ефективність системи

·  Загальну ефективність системи

14. Метод функціонально статистичних випробувань використовується для

·  Проектування СППР

·  Аналізу і синтезу систем керування

·  Оцінки статистичних параметрів навчальної вибірки

15. Функціональний стан -

·  характеристики системи у визначений момент часу її функціонування у заданому режимі

·  модель технічного стану системи, при використанні її за призначенням

·  алгоритм оцінки впливу на систему контрольованих та неконтрольованих факторів

16. За методом функціонально статистичних випробувань

·  Для кожного класу відтворюються декілька контейнерів

·  Для кожного класу відтворюється один контейнер

·  Для декількох класів відтворюється один контейнер

17. Точнісні характеристики при обчисленні критерію функціональної ефективності виражаються

·  Через апріорні ймовірності

·  Через повні ймовірності

·  Через відношення апріорних ймовірностей до повних

18. Множина класів, які здатна розпізнавати система прийняття рішень, називається

·  Словником класів

·  Простір класів

·  Алфавіт класів

19. Навчальна матриця системи підтримки прийняття рішень складається з

·  Ознак реалізацій класу розпізнавання

·  Реалізацій класу розпізнавання

·  Ознак класу розпізнавання

20. Відношення повної ймовірності правильного прийняття рішення про належність реалізацій до повної ймовірності помилкового прийняття рішень є складовою

·  Інформаційної міри Кульбака

·  Ентропійної міри Шеннона

·  Як інформаційної міри Кульбака, так і ентропійної міри Шеннона