Файл: И системного анализа.pdf

Основы теории систем и системного анализа 111 г) комплекс исследований общих тенденций и факторов развития органи- зации
4. Параметры, исследуемые в первую очередь при системном анализе: а) параметры «входа»; б) параметры «процесса»; в) количественные параметры; г) параметры «выхода».
5. Макроскопическое представление системы дает основание рассматри- вать систему как __________________ (закончите предложение) взаимодейст- вующее с внешней средой.
6. Установите правильную последовательность, которая определяет ос- новные теоретические проблемы систем искусственного интеллекта: а) разработка компьютерных методов и алгоритмов; б) компьютерная логика; в) проблема представления знаний; г) разработка компьютерных игр.
7. Установите соответствие между термином и его характеристикой
Термин
Определение
1. Внешняя сре- да системы
k) множествотехэлементов, которые остались за пределами границы изучения, образуют множество, называемое в тео- рии систем «системным окружением».
2. Кибернетиче- ская система
f) представляет собой сложную упорядоченную совокупность взаимодействующих элементов, объединенных определенной функцией и способных обмениваться информацией.
3. Обратные свя- зи
e) выполняют осведомляющие функции, отражая изменение состояния системы в результате управляющего воздействия на нее.
Вариант 2
1. Техническая самоорганизация системы как явление – это:
1) набор альтернативных интеллектуальных адаптивных систем, обеспечиваю- щих заданную работоспособность, вне зависимости от условий функциониро- вания
2) набор систем, усиливающих связи между соседними нейронами;
3) набор систем, устанавливающих постоянные связи между соседними нейронами, которые не изменяются;
4) набор систем, устанавливающих связи между соседними нейронами, которые нарушаются и разрываются.
2. Отличительной чертой интеллектуальных систем является:
112 Основы теории систем и системного анализа
1) использование моделирования знаний для решения задачи из конкрет- ной проблемной области;
2) использование статистической обработки данных;
3) наличие распределенной базы данных;
4) полный перебор возможных решений задач.
3. Что понимается под структурой системы:
1) множество отношений, которое сохраняется в течение интервала на- блюдения;
2) научных методов;
3) эмпирических методов;
4) методов абстракций.
4. Предприятие как система, взаимодействующая с внешней средой, представляется как:
1) избирательная и адаптивная;
2). закрытая полностью.
3. открытая и целенаправленная
.
4. автономная и целенаправленная.
5. Способность системы в отсутствии внешних воздействий сохранять своё состояние сколь угодно долго определяется поняти- ем___________________ (закончите предложение)
6. Установите правильную
последовательность, которая устанавливает этапы перестройки системы управления:
1) анализ действующей системы управления;
2) изучение организационных процедур принятия решения;
3) построение блок-схемы процедур принятия решения;
4) разработка документации.
7. Установите соответствие между термином и его характеристикой
Термин
Определение
1. Системный подход
k) Предполагает исследование любого объекта как сложной целостной кибернетической социально-экономической систе- мы.
2. Методы ис- кусственного интеллекта
f) Применяются для решения плохо формализуемых задач на
ЭВМ используются методы
3. Ситуацион- ный подход
e) Проведение исследований в зависимости от сложившейся ситуации с учетом влияния на нее факторов внутренней и внешней среды.

Основы теории систем и системного анализа 113
Тема 3. Самоорганизующиеся системы
Вариант 1
1. Какая система называется самоорганизующейся системой?
1) сети с радиальной базисной функцией, в которых нейроны реализуют функции, радиально изменяющиеся вокруг выбранного центра;
2) кибернетическая адаптивная система, в которой запоминание инфор- мации выражается в изменении структуры системы;
3) сети с радиальной базисной функцией, в которых нейроны реализуют квадратичные функции;
4) любая система, изменяющая свое состояние.
2. Файловая система является:
1) структурной моделью;
2) логической моделью;
3) материальной моделью самоорганизующейся системы;
4) словесной моделью любой системы.
3. Открытой системой называется система с:
1) нетривиальным входным сигналом или неоднозначность их реакции нельзя объяснить разницей в состояниях;
2) отсутствием взаимодействия с внешней средой;
3) ограниченными связями;
4) наличием декомпозиции и анализа.
4. Какие принципы относятся к принципам системного анализа:
1) баланс погрешностей различных видов;
2) блочное строение;
3) принцип единства;
4) принцип приоритета.
5. Техническая самоорганизация как процесс представляет собой автома- тическую смену программы или алгоритма действия при изменении
_________________ (закончите определение) управляемого объекта.
6. Установите правильную
последовательность, соответствующую алго- ритму графического интерфейса пользователя
NNTool
A. - назначение графических управляющих элементов;
B. - подготовка данных;
C. - создание нейронной сети;
D. - обучение сети;
E. - прогон сети.
114 Основы теории систем и системного анализа а) B, C, A, E, D; б) В, A, C, D, E; в) A, B, C, D, E; г) E, C, D, B, A.
7. Установите соответствие между термином и его характеристикой
Термин
Характеристика
1. Эпоха обучения системы
k) однократное представление всех обучающих вход- ных данных на входы системы
2. Информация обуче-
ния (
Training info)
f) набор обучающих данных в поле "Входы" (Inputs)
3. Время обучения
(
time)
e) по истечении указанного временного интервала, вы- раженного в секундах, обучение прекращается
Вариант 2
1. Основные признаки самоорганизующихся систем:
1) наличие структурированных элементов, функциональных связей между ними и окружающей средой:
2) наличие элементов, обладающих самостоятельностью по отношению к системе;
3) наличие зависимостей между элементами;
4) наличие поверхности второго порядка.
2. Целью обучения сети с самоорганизацией на основе конкуренции ней- ронов является
1) подбор значений весов нейронов, минимизирущих значение ожидаемо- го искажения, оцениваемого погрешностью аппроксимации входного вектора
x значениями весов нейрона-победителя;
2) подбор значений весов нейронов, максимизирующих значение ожи- даемого искажения, оцениваемого погрешностью аппроксимации входного век- тора
x значениями весов нейрона-победителя;
3) увеличение значений весов нейронов, не изменяющих значение ожи- даемого искажения, оцениваемого погрешностью аппроксимации входного век- тора
x значениями весов нейрона-победителя;
4) не изменяется значения весов нейронов, оцениваемого погрешностью аппроксимации входного вектора
x значениями весов нейрона-победителя.
3. Обучение самоорганизующихся сетей невозможно производить в слу- чае:
1) наличия избыточности обучающих данных;
2) минимального количества обучающих данных;
3) повторяющегося количества обучающих данных;
4) одной обучающей выборки.

Основы теории систем и системного анализа 115 4. Техническая самоорганизация системы как явление
– это:
1) набор альтернативных интеллектуальных адаптивных систем, обеспе- чивающих заданную работоспособность, вне зависимости от условий функцио- нирования
2) набор систем, усиливающих связи между соседними нейронами;
3) набор систем, устанавливающих постоянные связи между соседними нейронами, которые не изменяются;
4) набор систем, устанавливающих связи между соседними нейронами, которые нарушаются и разрываются.
5. Самоорганизующиеся системы - это открытые системы, которые сво- бодно обмениваются с внешней средой энергией, веществом и ______________
(закончите определение).
6. Установите п
равильную последовательность действий, котораяпри- ведет к определению нейрона- победителя в самоорганизующейся системе:
1) вычисление скалярного произведения и нахождения максимального из возможных значений max

W
X
;
2) вычисление скалярного произведения и нахождения минимального из возможных значений min

W
X
;
3) на вычислении предельного значения скалярного произведения


W
X
;
4) вычисление скалярного произведения и нахождения максимального из всех минимальных возможных значений max
X W
min
 
7. Установите соответствие между видом самоорганизующейся системы и принципом функционирования
Вид
Принцип функционирования
1.
Биологиче- ская самоорга- низация
k) по принципу сохранения вида и на дарвиновской триаде: изменчивость, наследственность, отбор
2. Полносвязные нейронные сети
f) попринципу непрерывного функционирования
3. Техническая самоорганизация
e) по принципу автоматической смены программы или алго- ритма действия при изменении свойств управляемого объекта
116 Основы теории систем и системного анализа
Тема 4. Моделирование систем
Вариант 1
Изменение объектов в системе во времени описывается с помощью:
1) динамической модели;
2) материальной модели
3) логической модели;
4) всеобщей.
1. В чём состоит основа самоорганизации нейронных сетей
:
1) глобальное упорядочение сети на основе операций, проводимых в раз- личных локальных сегментах сети;
2) глобальное упорядочение сети в процессе движения окна;
3) глобальное упорядочение сети на основе определения размеров окна;
4) глобальное упорядочение сети на основе операций, проводимых в раз- личных локальных секторах сети.
2. Обучение самоорганизующихся сетей невозможно производить в слу- чае:
1) наличия избыточности обучающих данных;
2) минимального количества обучающих данных;
3) повторяющегося количества обучающих данных;
4) одной обучающей выборки.
4. Моделирование систем – представляет собой метод, основанный на принципе:
1) подобия объектов;
2) полного сходства объектов;
3) полного различия объектов;
4) формализации объектов.
5. Основной принцип работы самоорганизующихся нейронных сетей за- ключается в том, что в правило обучения нейрона введена __________________
(закончите предложение)
6. Установите
правильную последовательность, которая задает поло- жительную обратную связь между нейронами в процессе обучения?
1) более мощные возбуждающие импульсы → более высокие значения весов → большая активность нейронов;
2) слабо выраженные возбуждающие импульсы → более высокие значе- ния весов → большая активность нейронов;
3) слабо выраженные возбуждающие импульсы → менее высокие значе- ния весов → меньшая активность нейронов;

Основы теории систем и системного анализа 117 4) слабо выраженные возбуждающие импульсы → более высокие значе- ния весов → менее заметная активность нейронов.
7. Установите соответствие между правилом уточнения весов и соответ- ствующей формулой между входным вектором и вектором весов нейронов.
Правило
Формула уточнения весов
1. Техническая само- организация системы как явление
k) набор альтернативных интеллектуальных адаптивных систем, обеспечивающих заданную работоспособность, вне зависимости от условий функционирования
2. Для построения теоретической моде- ли системы необхо- димо обоснование и выбор
f) абстрактные объекты, находящиеся в определенных связях и отношениях
3. Основные призна- ки самоорганизую- щихся систем:
e) наличие структурированных элементов, функциональ- ных связей между ними и окружающей средой
118 Основы теории систем и системного анализа
Вариант 2
1. Техническая самоорганизация системы как явление
– это:
1) набор альтернативных интеллектуальных адаптивных систем, обеспе- чивающих заданную работоспособность, вне зависимости от условий функцио- нирования
2) набор систем, усиливающих связи между соседними нейронами;
3) набор систем, устанавливающих постоянные связи между соседними нейронами, которые не изменяются;
4) набор систем, устанавливающих связи между соседними нейронами, которые нарушаются и разрываются.
2. Целью обучения сети с самоорганизацией на основе конкуренции ней- ронов является:
1) подбор значений весов нейронов, минимизирущих значение ожидаемо- го искажения, оцениваемого погрешностью аппроксимации входного вектора
x
значениями весов нейрона-победителя;
2) подбор значений весов нейронов, максимизирующих значение ожи- даемого искажения, оцениваемого погрешностью аппроксимации входного век- тора
x
значениями весов нейрона-победителя;
3) увеличение значений весов нейронов, не изменяющих значение ожи- даемого искажения, оцениваемого погрешностью аппроксимации входного век- тора
x
значениями весов нейрона-победителя;
4) не изменяется значения весов нейронов, оцениваемого погрешностью аппроксимации входного вектора
x
значениями весов нейрона-победителя.
3. В чем состоит назначение имитационной модели:
1) воспроизводит поведение системы во времени или при различных ус- ловиях;
2) предполагает поведение системы;
3) назначает поведение системы;
4) регулирует поведение системы.
4. Какие виды моделей не относятся к символическим моделям:
1) вербальные;
2) табличные;
3) математические;
4) компьютерные.
5. Синтаксическая мера информации оперирует с обезличенной инфор- мацией, не выражающей _________________ (закончите предложение) отношения к объекту.

Основы теории систем и системного анализа 119 6. Установите п
равильную последовательность действий, котораяне- обходима для проведения НИР:
1) изучение проблемы→ проведение исследований→ оформление и вне- дрение;
2) обсуждение→ консультирование→рецензирование работы;
3) выявление предпосылок→установление связей→обоснование резуль- тата;
4) создание проблемы→ выводы→ предложения.
7. Установите соответствие между правилом и способом его реализации:
Правило
Способ реализация
1. Роль эксперимента в процессе формирования системы
Обоснование и проверка выявленных зависимостей, свойств
2. Классификация систем в соответствии с приме- няемыми методами ис- следований
Теоретические, экспериментальные, теоретико- экспериментальные;
3. Основа регулирования отношений между субъек- тами системы
Признание науки социально значимой отраслью