Файл: Медицинская информатика. Простые вопросы (с ответами). Модуль 2.pdf

98. К какому виду знаний относятся знания, которые имеют достаточную освещенность в литературе?
A. * фактические
B. логические
C. процедурные
D. стратегические
E. продукционные
99. Знания типа «А это В» называют
A. * декларативными
B. процедурными
C. стратегическими
D. семантическими
E. функциональными
100.

К какому виду знаний относятся знания типа «А это В»?
A. * декларативные
B. процедурные
C. стратегические
D. семантические
E. функциональные
101.
К какому виду знаний относятся знания, содержащие различные способы достижения цели (например, способы лечения у детей рахита различной сложности)?
A. * стратегические
B. декларативные
C. фактические
D. целевые
E. классифицирующие
102.
Знания, содержащие различные способы достижения цели (например, способы лечения у детей рахита различной сложности), относятся
A. * к стратегическим
B. к декларативным
C. к фактическим
D. к целевым
E. к классифицирующим
103.
Синапс – элементарная структура и функциональный узел между
A. * волокном аксона одного нейрона и дендритом другого
B. узлами однослойного перцептрона
C. аксоном одного нейрона и аксоном другого
D. дендритом одного нейрона и дендритом другого
E. ядром и плазмой тела нервной клетки
104.
Нейрокомпьютер – это
A. * вычислительная система с архитектурой аппаратного и программного обеспечения, предназначенная для выполнения алгоритмов, представленных в нейросетевом логическом базисе
B. компьютер для обучения программированию

C. программная оболочка для расчета средних значений некоторых переменных
D. один из блоков аппаратно-программного комплекса для анализа вызванных потенциалов головного мозга
E. большая ЭВМ, предназначенная для обслуживания центров нейрохирургии
105.
Пост-синаптический потенциал нейрона
A. * равен разности между взвешенной суммой входов и его пороговым значением
B. всегда равен 0
C. равен сумме входов нейрона
D. соответствует синаптической активности нейрона
E. равен сигналу активации нейрона, преобразованному с помощью функции активации
106.
В условиях реально функционирующей нейронной сети
A. * число слоев и число нейронов в каждом слое ограничено ресурсами компьютера или специализированной микросхемы
B. количество слоев и число нейронов ничем не ограничивается
C. количество слоев и число нейронов должны совпадать
D. используются только однослойные перцептроны
E. никогда не используются скрытые нейроны
107.
В бинарных нейронных сетях
A. * выход каждого нейрона может принимать только значение логического нуля («заторможенность») или логической единицы («возбуждение»)
B. в каждый момент времени свое состояние меняет лишь один нейрон
C. в каждый момент времени состояние меняется у целой группы нейронов
D. выходные значения нейронов способны принимать непрерывные значения
E. выходные значения отрицательны
108.
В аналоговых нейронных сетях
A. * выходные значения нейронов способны принимать непрерывные значения
B. в каждый момент времени свое состояние меняет лишь один нейрон
C. в каждый момент времени состояние меняется у целой группы нейронов
D. выход каждого нейрона может принимать только значение логического нуля («заторможенность») или логической единицы («возбуждение»)
E. выходные значения отрицательны
109.
Нейрон (нервная клетка) получает сигналы (импульсы) от других нейронов через
A. * дендриты
B. аксоны
C. плазму своего тела
D. ядро клетки
E. сому клетки
110.
Выберите верное утверждение
A. * все утверждения верны
B. интенсивность сигнала, получаемого нейроном зависит от активности синапсов

C. возможность активации нейрона зависит от активности синапсов
D. задачи компрессии и декомпрессии информации возможно решать на базе нейронных сетей
E. величина активации нейрона называется постсинаптическим потенциалом нейрона
111.
Активационная функция нейрона может иметь вид
A. *
B.
C.
D.
E.
112.
Если выход каждого нейрона может принимать только значение логического нуля или логической единицы, то такая нейронная сеть называется
A. * бинарной
B. унарной
C. аналоговой
D. цифровой
E. логической
113.
Если выходные значения нейронов способны принимать непрерывные значения, то такая нейронная сеть называется
A. * аналоговой
B. цифровой
C. логической
D. дискретной
E. непрерывной
114.
Определяющим принципом работы нейронной сети является
A. * параллельная обработка данных
B. последовательная обработка данных
C. обработка данных в соответствии с моделью систем массового обслуживания

D. системы амбулаторной диагностики
E. базы и банки данных медицинских учреждений
115.
Для модели искусственного нейрона на аксоны возложена следующая функция
A. * преобразование обработанных входных сигналов в выходные
B. обработка входных сигналов
C. прием сигналов с других нейронов
D. переключение нейрона в активное состояние
E. торможение активности нейрона
116.

D. принимают значения либо 0 либо 1
E. являются отрицательными
121.
Нейрокомпьютер как вычислительная система реализован
A. * на нейросетевом логическом базисе
B. на базисе булевой алгебры
C. с возможностью прямого программирования задач
D. с использованием четкой логики
E. все варианты ошибочны
122.
Интенсивность сигнала, получаемая искусственным нейроном зависит от
A. * активности синапсов
B. активности дендритов
C. порога чувствительности сомы
D. значения PSP
E. все варианты ошибочны
123.
Величина активации нейрона (PSP) вычисляется следующим образом
A. * вычисляется взвешенная сумма входных сигналов и из нее вычитается пороговое значение
B. из порогового значения вычитается взвешенная сумма входных сигналов
C. из каждого значения входного сигнала вычитается пороговое значение
D. из порогового значения вычитается взвешенная сумма входных сигналов и подставляется в функцию активации
E. все варианты ошибочны
124.
Функция единичного скачка представлена следующим графиком
A. *
B.
C.
D.
E.
125.
Заторможенное состояние искусственного нейрона в бинарных нейронных сетях характеризуется

A. * логическим нулем на выходе нейрона
B. логической единицей на выходе нейрона
C. логическим нулем на входе нейрона
D. отрицательными входными сигналами
E. тем, что в этом случае значение PSP<0 126.
Возбужденное состояние искусственного нейрона в бинарных нейронных сетях характеризуется
A. * логической единицей на выходе нейрона
B. логическим нулем на выходе нейрона
C. логическим нулем на входе нейрона
D. отрицательными выходными сигналами
E. тем, что в этом случае значение PSP=0 127.
Обучение нейронных сетей подразумевает
A. * поиск оптимальных значений всех переменных весовых коэффициентов
B. вычисление функций активаций
C. вычисление постсинаптического потенциала
D. изменение структуры нейронной сети
E. подбор порога активации нейронов
128.
Нейронная сеть называется рекуррентной, если
A. * присутствуют связи, ведущие назад от более дальних к более ближним нейронам
B. сигналы проходят от входов через скрытые элементы на выходные
C. связи проходят от ближних нейронов к более дальним
D. в структуре сети используются перцептроны
E. все варианты ошибочны
129.

Какие из следующих задач возможно решать на базе нейронных сетей?
A. * все варианты верны
B. задачи управления системами
C. задачи диагностики неисправностей оборудования
D. задачи прогнозирования
E. задачи компрессии и декомпрессии информации
130.

Какие из следующих задач возможно решать на базе нейронных сетей?
A. * все варианты верны
B. задачи управления системами
C. задачи диагностики неисправностей оборудования
D. задачи прогнозирования
E. задачи компрессии и декомпрессии информации
131.
Выберите ложное утверждение
A. *возбужденное состояние нейрона соответствует логической единице в аналоговых нейронных сетях
B. перцептрон является классической нейронной сетью
C. в сети с прямой передачей сигнала входной слой служит для ввода значений входных переменных
D. возможность активации нейрона зависит от активности синапсов

E. величина активации нейрона называется постсинаптическим потенциалом нейрона
132.
Активационная функция нейрона соответствует
A. * сигмоидальной униполярной функции
B. сигмоидальной монополярной функции
C. функции единичного скачка
D. ступенчатой функции
E. линейной функции
133.
По определению статические знания экспертной системы – это
A. * знания о предметной области, которые после их выполнения не изменяются
B. знания о предметной области, которые обновляются по мере выявления новой информации
C. временный набор знаний, применяемый для решения конкретной задачи, или проведения консультации
D. база данных экспертной системы
E. гипотезы, которые выдвигаются при решении задач
134.
Статические знания экспертной системы – это
A. * знания о предметной области, которые после их выполнения не изменяются
B. знания о предметной области, которые обновляются по мере выявления новой информации
C. временный набор знаний, применяемый для решения конкретной задачи, или проведения консультации
D. база данных экспертной системы
E. гипотезы, которые выдвигаются при решении задач
135.

Какие знания экспертной системы называют статическими?
A. * знания о предметной области, которые после их выполнения не изменяются
B. знания о предметной области, которые обновляются по мере выявления новой информации
C. временный набор знаний, применяемый для решения конкретной задачи, или проведения консультации
D. база данных экспертной системы
E. гипотезы, которые выдвигаются при решении задач
136.
По определению динамические знания – это
A. * знания в предметной области, которые обновляются по мере выявления новой информации
B. временный набор знаний, применяемый для решения конкретной задачи, или проведения консультации
C. знания о предметной области, которые не изменяются с течением времени
D. база данных экспертной системы
E. гипотезы, которые выдвигаются при решении задач
137.
Динамические знания – это

A. * знания в предметной области, которые обновляются по мере выявления новой информации
B. временный набор знаний, применяемый для решения конкретной задачи, или проведения консультации
C. знания о предметной области, которые не изменяются с течением времени
D. база данных экспертной системы
E. гипотезы, которые выдвигаются при решении задач
138.

Какие знания называют динамическими?
A. * знания в предметной области, которые обновляются по мере выявления новой информации
B. временный набор знаний, применяемый для решения конкретной задачи, или проведения консультации
C. знания о предметной области, которые не изменяются с течением времени
D. база данных экспертной системы
E. гипотезы, которые выдвигаются при решении задач
139.
По определению интерфейс – это часть экспертной системы, которая
A. * обеспечивает общение пользователя с экспертной системой в удобной для него форме
B. хранит данные проблемной области связь, между которыми задается правилами в базе знаний
C. определяет порядок функционирования экспертной системы, планирует порядок постановки и достижения целей
D. строит логические выводы, исходя из сведений, размещенных в базе знаний
E. содержит все имеющиеся сведения о проблемной области, записанные с помощью определенных структур представления данных
140.
Интерфейс – это часть экспертной системы, которая
A. * обеспечивает общение пользователя с экспертной системой в удобной для него форме
B. хранит данные проблемной области, связь между которыми задается правилами в базе знаний
C. определяет порядок функционирования экспертной системы, планирует порядок постановки и достижения целей
D. строит логические выводы, исходя из сведений, размещенных в базе знаний
E. содержит все имеющиеся сведения о проблемной области, записанные с помощью определенных структур представления данных
141.
В состав типичной экспертной системы входит интерфейс, который
A. * обеспечивает общение пользователя с экспертной системой в удобной для него форме
B. хранит данные проблемной области, связь между которыми задается правилами в базе знаний
C. определяет порядок функционирования экспертной системы, планирует порядок постановки и достижения целей
D. строит логические выводы, исходя из сведений, размещенных в базе знаний
E. содержит все имеющиеся сведения о проблемной области, записанные с помощью определенных структур представления данных