ГОСУДАРСТВЕННОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «БЕЛОРУССКО-РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

ГОСУДАРСТВЕННОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«БЕЛОРУССКО-РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Кафедра «Автоматизированные системы управления»
ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ
Вопросы к экзамену
Утверждены на заседании кафедры АСУ
протокол № 4 от 3 12.2014
Могилев 2014
Ответы на вопросы могут быть записаны от руки в рабочей тетради по дисциплине.
Итоговая оценка определяется как сумма рейтинга выполненных вопросов:
Оценка
10
9
8
7
6
5
4
3
Баллы
>94
93-87 86- 0 79-72 71-65 64-58 57-51 50-34
№
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
2
33-17
Вопрос
Запуск визуальной среды разработки приложений Visual Prolog и
создание проекта. Утилита Test Goal
Основные конструкции языка Visual Prolog. Понятие предиката.
Стандартные предикаты. Структура программы
Visual Prolog: Сопоставление и унификация, свободные и связанные переменные
Visual Prolog: Поиск с возвратом, точка отката, четыре правила поиска с возвратом
Механизм управления в программах на Прологе. искусственный
возврат (fail)
Механизм управления в программах на Visual Prolog. Рекурсия.
Хвостовая рекурсия. Оптимизация рекурсии
Visual Prolog: Механизм управления в программах. Повторение Отсечение.
Visual Prolog: Структура данных Списки. Проверка принадлежности элемента списку. Удаление заданного элемента из списка Добавление элемента в конец списка
Visual Prolog: Структура данных Пролога-Списки. Поиска максимального элемента списка
Visual Prolog: Арифметические вычисления и сравнения.
Основные понятия: объект управления (ОУ), окружающая среда,
вектор входных воздействий, вектор показателей качества, лицо
принимающее решение.
Виды рисков. Методы уменьшения последствий рисков: коллективное принятие решений, утверждение документированных процедур, диверсификация, страхование
Моделирование объектов управления как основа для принятия решений. Виды моделей. Детерминированные и случайные воздействия.
Принятие решений как оптимизационный процесс. Цель, управляемые и случайные входные воздействия, ограничения, математическая модель объекта управления, процедура поиска оптимального значения вектора управляемых параметров.
Роль и структура систем поддержки принятия решений (СППР) при
принятии решений. Обобщенная структура СППР: блок сбора данных, база данных, интерпретатор, база знаний как математическая
модель ОУ, механизмы вывода решения.
Вычислительный эксперимент. Зависимость частоты появления событий от числа опытов на примере лабораторной работы №1
Определение «относительной частоте появления событий», «веро-
1
16-1
Рейтинг
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
2
1
0
0
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
ятности появления событий», вероятность достоверного и невозможного события.
Вычислительный эксперимент. Моделирование рычажных механизмов на примере лабораторной работы №2. Определение «кинематическая пара». Определение «число степеней свободы»
Кинематический анализ входного звена и структурной группы
первого вида
Кинематический анализ входного звена и структурной группы
второго вида
Кинематический анализ входного звена и структурной группы третьего вида
Кинематический анализ входного звена и структурной группы
четвертого вида
Имитационное моделирование. Система оптимизации закупок на
основе модели Уитсона
Системы оптимизации распределения имеющихся ресурсов на основе линейного моделирования.
Игровое моделирование как метод представления знаний Конфликтные сит уации. Платёжная матрица. Верхняя и нижняя цена игры.
Принцип чистых стратегий. Критерий Лапласа, Вальда,
Принцип чистых стратегий. Критерий Сэвиджа, Гурвица.
Статистические модели. Классическое, геометрическое и статистическое определение вероятности.
Элементы теории множеств на примере лабораторной работы №3
Определение «пересечения и дополнения множеств»
Определения «коммутативного, ассоциативного и дистрибутивного
законов»
Теоремы сложения вероятностей несовместимых событий.
Теоремы сложения вероятностей совместимых событий.
Определение условной вероятности и формулы Байеса
Принцип практической уверенности
Случайные величины. дискретной и непрерывной случайной величины и указать способы их задания.
Моменты и квантили случайных величин. Определение начального
момента k-го порядка случайной величины.
Числовые характеристики случайной величины определяющие
положение на примере лабораторной работы №4.Мода, медиана,
среднее значение
Числовые характеристики случайной величины определяющие
асимметрию и эксцесс на примере лабораторной работы №4
Числовые характеристики случайной величины коэффициент вариации на примере лабораторной работы №4
Определение репрезентативной выборки.
определения несмещенной и состоятельной оценки характеристик
случайной величины
Определение функции распределения и указать три ее основных
свойств на примере лабораторной работы №5
Определение плотности распределения на примере лабораторной
работы №5
Формула Ньютона—Лейбница и ее геометрическое толкование
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
1
1
1
1
2
1
2
2
2
2
2
1
1
2
2
1
Записать формулу плотности при нормальном законе распределения и пояснить смысл, входящих в нее величин.
47
Дать определение понятию «квантили случайной величины» на
примере лабораторной работы №5
48
Показать как изменяется кривая распределения нормального закона
для различных значений а и b на примере лабораторной работы №5
49
Определение гарантированной долговечности оборудования на
примере лабораторной работы №6.
50
Определение вероятности безотказной работы оборудования на
примере лабораторной работы №6.
51
Определение доверительных границ на примере лабораторной работы №6.
52
Разработка диагностической СППР на основе нормального законов
распределения случайных величин на примере лабораторной работы №7.База фактов. База знаний. Механизм вывода
53
Формирование графика эмпирической функции плотности распределения на примере лабораторной работы №8
54
Формирование графика функции распределения на примере лабораторной работы №8
55
База фактов. База знаний. Механизм вывода на примере лабораторной работы №8
56
Сплайн-интерполяция полиномами второй степени графика функции распределения на примере лабораторной работы №8
57
Формула определения коэффициента корреляции и пояснить смысл
всех переменных на примере лабораторной работы №9
58
Формула выборочных дисперсий и пояснить смысл всех переменных на примере лабораторной работы №9
59
Понятие «значимость коэффициента корреляции» на примере лабораторной работы №9
60
Определение уравнения регрессии по методу наименьших квадратов и вывод формул на примере лабораторной работы №10
61
Формула расчетного критерия Фишера и пояснить смысл его составляющих на примере лабораторной работы №10
62
Определение коэффициентов нелинейных моделей путем минимизации дисперсии адекватности модели на примере лабораторной
работы №11
63
Многокритериальная оптимизация. Составление базы данных.
Нормирование. Формирование комплексного критерия качества на
примере лабораторной работы №12
64
Многокритериальная оптимизация. Определение множества
Парето Формирование экспертной системы на основе
многокритериальной оптимизации на примере лабораторной
работы №12.
Список литературы по адресу asu.bru.by/Учебно-методические материалы\ Дисциплины кафедры\ Экспертные системы
46
1
1
1
2
2
2
4
3
2
1
3
2
2
2
2
2
2
2
2