Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника



I. Примеры теста




Читайте также:
  1. адрес для расшифровки результатов теста
  2. Аттестации
  3. Аттестация на государственной гражданской службе
  4. Аттестация по итогам практики.
  5. Библиографическая запись. Библиографическое описание документов. Примеры.
  6. БЛИНЫ С НАЧИНКОЙ, ОМЛЕТЫ, ПАШТЕТ В КОРЗИНОЧКАХ ИЗ ТЕСТА разрезают ножом и едят с помощью вилки. Точно так же едятФАРШИРОВАННЫЕ ОВОЩИ.
  7. Відповідає збірнику завдань для державної підсумкової атестації з інформатики для 11 класу, рекомендованому МІНІСТЕРСТВОМ ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ
  8. Глава 4, показывающая, до чего может докатиться человек, или Про дурные примеры, которые заразительны
  9. Д) Примеры. Счет и речь в сновидении.

Учебно-методический комплекс по дисциплине

Интеллектуальные информационные системы

Направление подготовки: 230400 «Информационные системы и технологии»

Профиль «Информационные системы и технологии»

Квалификация (степень) выпускника: специалист

Форма обучения: ОЧНАЯ

Оглавление

I. Примеры теста. 2

Тест №1 по теме «История развития искусственного интеллекта». 2

Тест №2 по теме «Направления и подходы к исследованиям в области искусственного интеллекта». 4

Тест №3 по теме «Классификация интеллектуальных информационных систем». 5

Тест №4 по теме «Представление знаний». 6

Тест №5 по теме «Нейронные сети». 7

Тест №6 по теме «Эволюционное моделирование». 8

Тест №7 по теме «Нечеткие множества и нечеткая логика». 9

Тест № 8 по теме «Экспертные системы». 10

Тест №9 по теме «Системы поддержки принятия решений». 11

II. Глоссарий. 12

Основные определения по теме «История развития искусственного интеллекта». 12

Основные определения по теме «Направления исследований в области искусственного интеллекта». 12

Основные определения по теме «Представление знаний». 13

Основные определения по теме «Нейронные сети». 14

Основные определения по теме «Эволюционное моделирование». 14

Основные определения по теме «Нечеткие множества и нечеткая логика». 15

Основные определения по теме «Экспертные системы». 16

Основные определения по теме «Системы поддержки принятия решений». 18

III. Рекомендованная литература. 18

IV. Вопросы к экзамену по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы». 20

V. Темы лабораторных работ. 21

VI. Задание контрольной работы.. 22

VII. Билеты к экзаменам.. 23

 

 


I. Примеры теста

Тест №1 по теме «История развития искусственного интеллекта»

 

1. Каковы предпосылки возникновения искусственного интеллекта как науки?

a) появление ЭВМ

b) развитие кибернетики, математики, философии, психологии и т.д.

c) научная фантастика

d) нет правильного ответа

2. В каком году появился термин «искусственный интеллект» (artificial intelligence)?

a) 1856

b) 1956

c) 1954

d) 1950

e) нет правильного ответа

3. Кто считается родоначальником искусственного интеллекта?



a) А. Тьюринг

b) Аристотель

c) Р. Луллий

d) Декарт

e) нет правильного ответа

4. Кто создал язык Lisp?

a) В. Ф. Турчин

b) Д. Маккарти

c) М. Минский

d) Д. Робинсон

e) нет правильного ответа

5. Кто разработал язык РЕФАЛ?

a) Д. А. Поспелов

b) Г. С. Поспелов

c) В. Ф. Турчин

d) А. И. Берг

e) нет правильного ответа

6. Кто разработал теорию ситуационного управления?

a) В. Ф. Турчин

b) Г. С. Поспелов

c) Д. А. Поспелов

d) Л. И. Микулич

e) нет правильного ответа

7. Чем знаменателен 1964 год для искусственного интеллекта в России?

a) создан язык РЕФАЛ

b) создана Ассоциация искусственного интеллекта

c) разработан метод обратного вывода Маслова

d) нет правильного ответа

Литература по теме «История развития искусственного интеллекта»

1. Гаврилова, Т. А. Проблемы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] / Т. А. Гаврилова. – Режим доступа: http://www.big.spb.ru/publications/bigspb/km/problems_ai.shtml

2. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – СПб. : Питер, 2001. – 384 с.

3. Лорьер, Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта / Ж.-Л. Лорьер. – М. : Мир, 1991. – 568 с.



4. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. – 2-е изд. – М. : Вильямс, 2006. – 1408 с.

5. Уитби, Б. Искусственный интеллект: реальна ли Матрица / Б. Уитби. – М. : ФАИР-ПРЕСС, 2004. – 224 с.

6. Чего не может компьютер, или Труднорешаемые задачи искусственного интеллекта [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.algoritmy.info/hardtask.html

7. Ясницкий, Л. Н. Введение в искусственный интеллект / Л. Н. Ясницкий. – М. : Изд. центр «Академия», 2005. – 176 с.

 


Тест №2 по теме «Направления и подходы к исследованиям в области искусственного интеллекта»

 

1. Какое из направлений не придает значения тому, как именно моделируются функции мозга?

a) нейрокибернетика

b) кибернетика черного ящика

c) нет правильного ответа

 

2. Какой подход использует булеву алгебру?

a) структурный

b) имитационный

c) логический

d) эволюционный

e) нет правильного ответа

3. Какой язык программирования разработан в рамках искусственного интеллекта?

a) Pascal

b) C++

c) Lisp

d) OWL

e) PHP

4. Сколько поколений роботов существует?

a) 1

b) 2

c) 3

d) 4

5. Искусственная жизнь имеет следующие направления:

a) мягкая

b) твердая

c) влажная

d) мокрая

e) сухая

f) нет правильного ответа

6. Какие задачи решаются в рамках искусственного интеллекта?

a) распознавание речи

b) принятие решений

c) кодирование

d) создание сред разработки информационных систем

e) создание компьютерных игр

f) нет правильного ответа

7. Экспертные знания активно используются в следующих направлениях?

a) экспертные системы



b) когнитивное моделирование

c) распознавание образов

d) компьютерная лингвистика

e) нет правильного ответа

8. Принцип организации социальных систем используется в направлении:

a) эволюционное моделирование

b) когнитивное моделирование

c) нейронные сети

d) нет правильного ответа

Литература по теме «Направления и подходы к исследованиям в области искусственного интеллекта»

1. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – СПб. : Питер, 2001. – 384 с.

2. Подходы к построению систем искусственного интеллекта [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ai.obrazec.ru/podhody.html

3. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. – 2-е изд. – М. : Вильямс, 2006. – 1408 с.

4. Ясницкий, Л. Н. Введение в искусственный интеллект / Л. Н. Ясницкий. – М. : Изд. центр «Академия», 2005. – 176 с.


Тест №3 по теме «Классификация интеллектуальных информационных систем»

 

1. Интеллектуальная информационная система – это система…

a) основанная на знаниях

b) в которой логическая обработка информации превалирует над вычислительной

c) отвечающая на вопросы

d) нет правильного ответа

2. К каким интеллектуальным системам относится система, использующая генетические вычисления и базы данных?

a) жестким

b) мягким

c) гибридным

3. Системы генерации музыки можно отнести к:

a) системам общения

b) творческим системам

c) системам управления

d) системам распознавания

e) нет правильного ответа

4. Какие системы являются системами общего назначения?

a) системы идентификации

b) экспертные системы

c) нейронные сети

d) робототехнические системы

e) нет правильного ответа

5. К самоорганизующимся системам относятся:

a) системы распознавания

b) игровые системы

c) системы реферирования текстов

d) нейронные сети

e) нет правильного ответа

6. На знаниях основываются системы:

a) нейронные сети

b) системы распознавания текста

c) экспертные системы

d) интеллектуальные пакеты прикладных программ

e) нет правильного ответа

7. Эвристический поиск используется в:

a) нейронных сетях

b) экспертных системах

c) игровых системах

d) нет правильного ответа

8. К системам компьютерной лингвистики относятся:

a) система реферирования текстов

b) система распознавания речи

c) система генерации музыки

d) машинный перевод

e) нет правильного ответа

Литература по теме «Классификация интеллектуальных информационных систем»

1. Балдин, К. В. Информатика : учебник для вузов / К. В. Балдин, В. Б. Уткин. – М. : Проект, 2003.–304 с.

2. Гаскаров, Д. В. Интеллектуальные информационные системы : учебник для вузов / Д. В. Гаскаров. – М. : Высшая школа, 2003. – 431 с.

3. Ясницкий, Л. Н. Введение в искусственный интеллект / Л. Н. Ясницкий. – М. : Изд. центр «Академия», 2005. – 176 с.


Тест №4 по теме «Представление знаний»

 

1. Что понимается под представлением знаний?

a) кодирование информации на каком-либо формальном языке

b) знания, представленные в программе на языке С++

c) знания, представленные в учебниках по математике

d) моделирование знаний специалистов-экспертов

2. Какие определения, представленные ниже, не являются моделями представления знаний?

a) продукционные модели

b) фреймы

c) имитационные модели

d) семантические сети

e) формально-логические модели

3. Что представляет собой семантическая сеть?

a) сетевой график, вершины которого – сроки выполнения работ

b) нейронная сеть, состоящая из нейронов

c) ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги – отношения между ними

4. Какой из основных типов отношений семантической сети, представленных ниже, может быть назван как АКО (A - Kind - Of)?

a) это

b) элемент класса

c) имеет частью

d) принадлежит

e) функциональная связь

5. Чем отличаются семантические сети и фреймы?

a) элемент модели состоит из множества незаполненных значений некоторых атрибутов, именуемых «слотами»

b) наследование по AKO-связям

c) элемент модели – структура, использующаяся для обозначения объектов и понятий

6. Что объединяет семантические сети и фреймы?

a) организация процедуры вывода

b) наследование свойств

c) множества незаполненных значений некоторых атрибутов, именуемых слотами

d) структуры, использующиеся для обозначения объектов и понятий

7. Какие из выражений, представленных ниже, являются структурной частью фрейма?

a) значение N-го слота

b) шаблон

c) примитивные типы данных

8. На каком формализме не основаны логические модели?

a) исчисление высказываний

b) пропозициональная логика

c) силлогизмы Аристотеля

d) правильно построенные формулы

e) нечеткие системы (fuzzy set)

Литература по теме «Представление знаний»

1. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – СПб. : Питер, 2001. – 384 с.

2. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А. А. Барсегян и др. – СПб. : БХВ-Петербург, 2004. – 336 с.

3. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. – 2-е изд. – М. : Вильямс, 2006. – 1408 с.


Тест №5 по теме «Нейронные сети»

 

1. Кто разработал первый нейрокомпьютер?

a) У. Маккалок

b) М. Минский

c) Ф. Розенблатт

d) нет правильного ответа

2. Какие задачи не решают нейронные сети?

a) классификации

b) аппроксимации

c) памяти, адресуемой по содержанию

d) маршрутизации

e) управления

f) кодирования

3. Какую функцию не может решить однослойная нейронная сеть?

a) логическое «не»

b) суммирование

c) логическое «исключающее или»

d) произведение

e) логическое «или»

4. Что из нижеперечисленного относится к персептрону?

a) однослойная нейронная сеть

b) нейронная сеть прямого распространения

c) многослойная нейронная сеть

d) нейронная сеть с обратными связями

e) создан Ф. Розенблаттом

f) создан У. Маккалоком и В. Питтом

5. Кто написал книгу «Персептроны»?

a) У. Маккалок и В. Питт

b) М. Минский и С. Паперт

c) Ф. Розенблатт

6. Какую нейронную сеть обучают с помощью дельта-правила?

a) однослойную нейронную сеть

b) нейронную сеть прямого распространения

c) нейронную сеть с обратными связями

d) сеть Хопфилда

e) нет правильного ответа

7. Какую нейронную сеть обучают с помощью алгоритма обратного распространения ошибки?

a) однослойную нейронную сеть

b) многослойную нейронную сеть прямого распространения

c) многослойную нейронную сеть с обратными связями

d) нет правильного ответа

8. Какие из перечисленных сетей являются рекуррентными?

a) персептрон

b) сеть Хопфилда

c) сеть радиальных базисных функций

d) нет правильного ответа

Литература по теме «Нейронные сети»

1. Джейн, Анил К. Введение в искусственные нейронные сети / Анил К. Джейн, Мао Жианчанг, К М. Моиуддин // Открытые системы. – 1997. – № 4. – С. 16 – 24.

2. Заенцев, И. В. Нейронные сети: основные модели : учеб. пособие к курсу «Нейронные сети» для студентов 5 курса магистратуры / И. В. Заенцев. – Воронеж, 1999. – 76 с.

3. Миркес, Е. М. Нейроинформатика : учеб. пособие для студентов / Е. М. Миркес. – Красноярск : ИПЦ КГТУ, 2002. – 347 с.

4. Миркес, Е. М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта / Е. М. Миркес. – Новосибирск : Наука : Сибирская издательская фирма РАН, 1998.

5. Нейроинформатика / А. Н. Горбань и др. – Новосибирск : Наука : Сибирское предприятие РАН, 1998. – 296 с.

6. Терехов, С. А. Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей [Электронный ресурс] / С. А. Терехов. – Снежинск : ВНИИТФ, 1998. – Режим доступа:

http://alife.narod.ru/lectures/neural/Neu_ch03.htm

7. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика : пер. с англ. / Ф. Уоссермен. – 1992. – 118 с.


Тест №6 по теме «Эволюционное моделирование»

 

1. Кто считается «отцом» генетических алгоритмов?

a) Д. Голдберг

b) Д. Холланд

c) К. Де Йонг

d) нет правильного ответа

2. Какие методы относятся к направлению «Эволюционное моделирование»?

a) метод группового учета аргументов

b) нейронные сети

c) генетические алгоритмы

d) эволюционное программирование

e) эвристическое программирование

3. Какие понятия относятся к генетическим алгоритмам?

a) особь

b) фенотип

c) ген

d) ДНК

e) нейрон

f) функция активации

4. Какие виды отбора в генетических алгоритмах существуют?

a) дискретный отбор

b) ранговый отбор

c) поэтапный отбор

d) дуэльный отбор

e) турнирный отбор

f) рулетка

5. Какие бывают операторы генетического алгоритма?

a) кроссинговер

b) скрещивание

c) транслитерация

d) транслокация

e) мутация

f) конверсия

6. Какие виды генетического алгоритма подразумевают параллельную обработку?

a) genitor

b) CHC

c) гибридные алгоритмы

d) островная модель

e) нет правильного ответа

7. Из какого числа особей можно выбирать пару (второго родителя) для особи в островной модели?

a) m, где m – число особей в популяции

b) m-1, где m – число особей в популяции

c) 4

d) 8

e) t, выбирается случайным образом, чаще всего t = 2

f) нет правильного ответа

8. Какой оператор применен к особи (0001000 → 0000000)?

a) инверсии

b) кроссовер

c) скрещивания

d) нет правильного ответа

Литература по теме «Эволюционное моделирование»

1. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г. К. Вороновский и др. – Харьков : ОСНОВА, 1997. – 112 с.

2. Исаев, С. А. Популярно о генетических алгоритмах [Электронный ресурс] / С. А. Исаев. – Режим доступа: http://algolist.manual.ru/ai/ga/ga1.php

3. Каширина, И. Л. Введение в эволюционное моделирование : учеб. пособие / И. Л. Каширина. – Воронеж, 2007. – 40 с.

4. Стариков, А. Лаборатория BaseGroup. Генетические алгоритмы – математический аппарат [Электронный ресурс] / А. Стариков. – Режим доступа: http://www.basegroup.ru/genetic/

5. Фогель, Л. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование / Л. Фогель, А. Оуэнс, М. Уолш. – М. : Мир, 1969. – 230 с.

6. Яминов, Б. Генетические алгоритмы [Электронный ресурс] / Б. Ями-нов. – СПб. : Санкт-Петербургский гос. ун-т, 2005. – Режим доступа: http://rain.ifmo.ru/cat/view.php/theory/unsorted/genetic-2005

Тест №7 по теме «Нечеткие множества и нечеткая логика»

1. Кто заложил основы теории нечетких множеств?

a) И. Мамдани

b) М. Блэк

c) Л. Заде

d) Б. Коско

e) нет правильного ответа

2. Какие значения может принимать функция принадлежности?

a) [0, ∞]

b) [-∞, +∞]

c) [0, 1]

d) нет правильного ответа

3. Множество точек, для которых значение функция принадлежности равно 1, называется:

a) носителем

b) ядром

c) -срезом

d) нет правильного ответа

4. Какая формула определяет объединение нечетких множеств А и В?

a)

b)

c)

d)

e) нет правильного ответа

5. В случае ограниченных операций не будут выполняться:

a)

b)

c)

d) нет правильного ответа

6. На рисунке показаны графики функции принадлежности нечетких множеств – «Высокий рост» и – «Средний рост». Определить степень принадлежности человека ростом 180 см к первому ( /180) и второму ( /180) множествам:

a) /180 = /180 =min {0.75; 1}

b) /180 = /180 =max {0.75; 1}

c) /180 = /180 =0.5*( /180 + /180)=0.875

d) /180 =0.75, /180=1

e) нет правильного ответа

7. Пусть (u), (u) – функции принадлежности нечетких множества А и В на универсальном множестве U. Пусть также С – нечеткое множество с функцией принадлежностиmС(u), которое является объединением А и В. Определить значение принадлежности uÎU нечеткому множеству С, еслиmА(u)=0.5 иmВ(u) = 0:

а) mС(u) = max{mВ(u), mА(u)} = 0.5

b) mС(u) = min{mВ(u), mА(u)} = 0

c) mС(u) = 1 - min{ mВ(u), mА(u)} = 1

d) нет правильного ответа

8. Пусть (u), (u) – функции принадлежности нечетких множества А и В на универсальном множестве U. Пусть также С – нечеткое множество с функцией принадлежностиmС(u), которое является пересечение А и В. Определить значение принадлежности uÎU нечеткому множеству С, если mА(u)=0.5 и mВ(u) = 0:

a) mС(u) = max{mВ(u), mА(u)} = 0.5

b) mС(u) = min{mВ(u), mА(u)} = 0

c) mС(u) = 1- max{mВ(u), mА(u)} = 0.5

d) mС(u) = 1- min{mВ(u), mА(u)} = 1

e) нет правильного ответа

Литература по теме «Нечеткие множества и нечеткая логика»

1. Круглов, В. В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети /
В. В. Круглов, М. И. Дли, Р. Ю. Голунов. – М. : ФИЗМАТЛИТ, 2001. – 224 с.

2. Паклин, Н. Нечеткая логика – математические основы [Электронный ресурс] / Н. Паклин. – Режим доступа:

http://www.basegroup.ru/library/analysis/fuzzylogic/math/

3. Пивкин, В. Я. Нечеткие множества в системах управления : учеб. пособие [Электронный ресурс] / В. Я. Пивкин, Е. П. Бакулин, Д. И. Кореньков ; под ред. проф. Ю. Н. Золотухина. – Режим доступа: http://www.vevivi.ru/best/Nechetkie-mnozhestva-v-sistemakh-upravleniya-ref41397.html

4. Прикладные нечеткие системы : пер. с япон. / К. Асаи и др. ; под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. – М. : Мир, 1993. – 368 с.

5. Штовба, С. Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику [Электронный ресурс] / С. Д. Штовба. – Режим доступа: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/index.php

Тест № 8 по теме «Экспертные системы»

 

1. Как называлась первая экспертная система?

a) MACSYMA

b) EMYCIN

c) PROSPECTOR

d) нет правильного ответа

2. Какую задачу решала экспертная система PROSPECTOR?

a) определение наиболее вероятной структуры химического соединения

b) поиск месторождений на основе геологических анализов

c) диагностика глазных заболеваний

d) распознавание слитной человеческой речи

e) нет правильного ответа

3. Какие подсистемы являются для экспертной системы обязательными?

a) база знаний

b) интерфейс системы с внешним миром

c) алгоритмические методы решений

d) интерфейс когнитолога

e) контекст предметной области

4. Какая экспертная система имеет базу знаний размером от 1000 до 10000 структурированных правил?

a) простая

b) средняя

c) сложная

5. Какая экспертная система разрабатывается 1-1,5 года?

a) исследовательский образец

b) демонстрационная

c) коммерческая

d) нет правильного ответа

6. Для решения каких задач предназначены статические оболочки экспертных систем?

a) для управления и диагностики в режиме реального времени

b) для решения статических задач

c) для решения задач анализа и синтеза с разделением времени

d) для разработки динамических систем

e) нет правильного ответа

7. Гибридная экспертная система подразумевает:

a) использование нескольких средств разработки

b) использование различных подходов к программированию

c) использование нескольких методов представления знаний

d) нет правильного ответа

8. Кто создает базу знаний экспертной системы?

a) программист

b) пользователь

c) когнитолог

d) эксперт

Литература по теме «Экспертные системы»

1. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – СПб. : Питер, 2001. – 384 с.

2. Джарратано, Д. Экспертные системы: принципы разработки и программирование : пер. с англ. / Д. Джарратано, Г. Райлт. – 4-е изд. – М. : ООО «И.Д. Вильямс», 2007. – 1152 с.

3. Кобринский, Б. А. Ретроспективный анализ медицинских экспертных систем / Б. А. Кобринский // Новости искусственного интеллекта. – 2005. – № 2. – С. 6 – 18.

4. Попов, Э. В. Экспертные системы реального времени / Э. В. Попов // Открытые системы. – 1995. – № 2(10). – Режим доступа: http://www.masters.donntu.edu.ua/2007/kita/kostanda/library/Open_Systems_Magazine.htm

5. Рот, М. Интеллектуальный автомат: компьютер в качестве эксперта / М. Рот. – М. : Энергоатомиздат, 1991. – 80 с.

6. Частиков, А. П. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS / А. П. Частиков, Т. А. Гаврилова, Д. Л. Белов. – СПб. : БХВ-Петербург, 2003. – 608 с.

7. Элти, Дж. Экспертные системы: концепции и примеры / Дж. Элти, М. Кумбс ; пер. с англ. и предисл. Б. И. Шитикова. – М. : Финансы и статистика, 1987. – 191 с.

Тест №9 по теме «Системы поддержки принятия решений»

 

1. Что характерно для ранних систем поддержки принятия решений?

a) возможность оперировать неструктурированными или слабоструктурированными задачами, в отличие от задач, с которыми имеет дело исследование операций

b) оперирует слабоструктурированными решениями;

c) поддерживает разнообразные стили и методы решения, что может быть полезно при решении задачи группой лиц, принимающих решения;

d) нет правильного ответа

2. Какие подсистемы входят в системы поддержки принятия решений?

a) системы поддержки генерации решений

b) системы поддержки выбора решений

c) системы управления базами данных

d) системы имитационного моделирования

e) нет правильного ответа

3. Какие методы используют в системах поддержки принятия решений?

a) метод аналитических иерархических процессов

b) метод Гаусса

c) математическое моделирование

d) метод аналитических сетевых процессов

e) нет правильного ответа

4. Как можно классифицировать систему поддержки принятия решений?

a) на уровне пользователя

b) в зависимости от языка программирования

c) на концептуальном уровне

d) в зависимости от области применения

5. Какие системы поддержки принятия решений позволяют модифицировать решения системы, опирающиеся на большие объемы данных из разных источников?

a) активные

b) кооперативные

c) стратегические

d) оперативные

e) управляемые данными

f) нет правильного ответа

6. К какому классу относится система поддержки принятия решения, чья база знаний сформирована многими экспертами?

a) первому

b) второму

c) третьему

7. Какие бывают архитектуры систем поддержки принятия решений?

a) независимые витрины данных

b) зависимые витрины данных

c) трехуровневое хранилище данных

d) одноуровневое хранилище данных

8. При какой архитектуре данные хранятся в единственном экземпляре?

a) трехуровневое хранилище данных

b) двухуровневое хранилище данных

c) функциональная система

d) четырехуровневое хранилище данных

Литература по теме «Системы поддержки принятия решений»

1. Абдрахимов, Д. Поддержка принятия решений: взгляд на место информационно-аналитических технологий поддержки принятия решений в арсенале банковского аналитика [Электронный ресурс] / Д. Абдрахимов, А. Иоффин. – Режим доступа: http://www.bizcom.ru/rus/bt/1997/nr4/10.htm

2. Горский, П.Мифы и реальность использования научных методов принятия решений в банковском бизнесе / П.Горский// Банковское дело. – 2002. –№ 5. – Режим доступа: http://www.bizcom.ru/bank_business/2002-05/02.html

3. Кравченко, Т. К. Современные информационные технологии в развитии компьютерных систем поддержки принятия решений [Электронный ресурс] / Т. К. Кравченко, Н. Л. Наумова. – Режим доступа: http://www.mesi.ru/ksit/k4sem24.zip

4. Ларичев, О. И. Качественные методы принятия решений / О. И. Ларичев, Е. М. Мошкович. – М. : Наука : Физматлит, 1996.

5. Лисянский, К. Архитектуры систем поддержки принятия решений [Электронный ресурс] / К. Лисянский. – Режим доступа: http://lissianski.narod.ru/index.html

6. Моисеев, Н. Н. Предисловие к книге Орловского С.А. «Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации» / Н. Н. Моисеев. – М. : Наука, 1981.

7. Пауэр, Д. Д. Краткая история развития систем поддержки принятия решений [Электронный ресурс] / Д. Д. Пауэр. – Режим доступа: CorpSite.ru. http://corportal.ru/History/DataTech/DSS/DSS.aspx

8. Принятие решения: основные понятия и концепции [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://de.nwpi.ru/courses/man/main.htm

9. Тоценко, В. Системы поддержки принятия решений – ваш инструмент для правильного выбора / В. Тоценко // Компьютера. – 1998. – № 34. – Режим доступа: http://www.computerra.ru/offline/1998/262/1520/

10. Трахтенгерц, Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений / Э. А. Трахтенгерц. – М. : СИНТЕГ, 1998.


Дата добавления: 2015-09-14; просмотров: 88; Нарушение авторских прав







lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2021 год. (0.105 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты