Вопросы для тестирования по дисциплине "Интеллектуальный анализ данных"

1. Чем  определяется число слоев  и  нейронов в модели  персептрона?
2. Что  такое  дефаззификация?
3. Основные  генетические  операторы.
4. Построить, обучить  и показать  действие  НС  на  таких  объектах:  4 признака;  2  класса;  данные  моделируются  самостоятельно.

1. Схема  построения  прогноза  временного  ряда  с  помощью  НС.
2.  Как  строится  база  правил  в  НЛ?  Можно  ли  формализировать  этот этап?
3. Как   решается  задача  оптимизации  с  помощью  ГА?
4. Сформировать  совокупность  данных:  5 признаков;  20 объектов.  Используя сеть Кохонена,  разделить  совокупность  на  4  группы.

1.  Схема  обучения   без учителя.  Как  подбираются веса  при  обучении  этим методом?

2.  Что  такое  функция  принадлежности,  как  она  определяется,  ее предельные  значения.

3.  Как  оценивается  качество хромосомы?

4. Разыграть  20  значений  случайной  нормально распределенной величины (параметры  взять  произвольными).  Построить  из  этих значений  временной  ряд  по такой  схеме:  каждое  следующее  значение  определяется последовательным суммированием  предыдущего члена ряда.   Построить  нейросетевой  прогноз  этого  ряда  на  5 шагов  вперед.

1. Алгоритм обратного  распространения ошибки.
2. Этапы решения  задачи  с  помощью  НЛ.
3. Как решается задача  оптимизации  с помощью  ГА?
4. Сформировать  совокупность  данных:  5 признаков;  30 объектов;  3  класса.  Показать работу сети  на новых  объектах.

     1.  Какие  задачи  могут решать  НС    в  области менеджмента?

     2.   Что  является входами и выходами  в  системе НЛ?

     3.    Разновидности  эволюционных  вычислений.  Определение  ГА.

     4.     Сформировать  совокупность  данных:  5 признаков;  20 объектов;  2  класса.

            Построить  НС  двух типов:  персептрон и сеть Кохонена.  Проверить на новых  объектах  возможность  классификации двумя  сетями.

1. Как  лучше  разделить  на группы  список  из  100  банков с помощью  НС?
2. Основные  принципы  НЛ.
3. Что  такое популяция,  поколение,  родители,  потомки, фитнесс?
4. Построить  НС  для решения  задачи  оценки  кредитоспособности клиента.

1. Чем  определяется число слоев  и  нейронов в  сети  Кохонена?
2. Сходство  и  различие  между  НС  и  НЛ.  Можно  ли решать одну  и ту  же  задачу  различными технологиями?
3. Что  такое  ГА?  Для  решения  каких задач  предназначен ГА  в  первую очередь? 
4. Построить  систему НЛ  для решения  задачи  оценки  кредитоспособности клиента.

1. Парадигмы  обучения  НС.
2. Лингвистические  переменные и  их градации  в  НЛ.
3. В  чем  сходство  ГА  с эволюционной теорией Дарвина?
4. Разыграть  30  значений  случайной  нормально распределенной величины (параметры  взять  произвольными).  Построить  из  этих значений  временной  ряд  по такой  схеме:  каждое  следующее  значение  определяется последовательным суммированием  предыдущего члена ряда.   Построить  нейросетевой  прогноз  этого  ряда  на  5 шагов  вперед.

1.  Идея  обучения с учителем  в  НС.

2.  Что такое нейронечеткая  система?

3.  Как решается задача  оптимизации  с помощью  ГА?  Чем  определяется  длина  хромосомы?

4.  Построить  НС  для решения  задачи  оценки  качества  продукции.

1. Что  такое  эпоха  обучения  в  НС? 
2. Сформулировать  5  задач  из области  менеджмента,  которые  можно решитьс помощью НЛ.
3. Критерии  остановки  в  ГА.
4. Сформировать  совокупность  данных:  5 признаков;  100 объектов.  Используя сеть Кохонена,  разделить  совокупность  на  4  группы.

1. Принцип  работы  искусственного  нейрона.
2. Этапы решения  задачи  с  помощью  НЛ.
3. Что  такое популяция,  поколение,  родители,  потомки, фитнесс?
4. Сформировать  совокупность  данных:  4 признака ;  30 объектов;  3  класса.  Показать работу сети  на новых  объектах.