Екзаменаційний контроль

Екзаменаційний контроль

Завдання № 1

1. Математичні моделі алгебричних операцій над нечіткими множинами. Наведіть приклади. (5 балів)

2. Означення і характеристика лінгвістичних змінних. (5 балів).

3. Основні переваги використання нейрорегуляторів по відношенню до кластичних регуляторів в системах автоматичного керування електромеханічних систем. (5 балів)

4. Загальна структура і варіативні параметри багатошарових нейромереж прямого поширення. (5 балів)

5. Опишіть послідовність дій для формування навчальної вибірки для тренування нейромережі. (10 балів)

6.Опишіть дії та наведіть результати операції селекції хромосом для знаходження екстремуму функції одної змінної для для такої початкової популяції організмів: ; ; ; ; ; ; ; при зміні з точністю до сотих на двох популяціях (35 балів).

7. Як здійснити навчання нейронної мережі з використанням генетичного алгоритму (5 балів).

Затверджено на засіданні кафедри ЕАП, протокол № 1 від 30.08.2011.

Лектор (Я.Паранчук)

_________________________________________________________________________________________

Кафедра “Електропривод та автоматизація промислових установок”

Навчальна дисципліна “Інтелектуальне керування в електромеханічних системах”

Екзаменаційний контроль

Завдання № 2

1. За якими критеріями (обгрунтуваннями) і на основі якої інформації вибирають функції приналеж­ності термів? (5 балів).

2. Як візуалізувати функцію вхід-вхід, яку відтворює нечітка система вводу-виводу?(5 балів)

3.Структури, призначення та алгоритм роботи штучних нейронних мереж прямого поширення сигналу. (5 балів).

4. Сутність процедури агрегування при реалізації алгоритму нечіткого виведення і її приклад. (5 балів)

5. Послідовність дій для формування тестової вибірки з метою оцінки точності навчання НМ (10 балів)

6. Отримайте та обґрунтуйте структуру і значення хромосом початкової популяції для задачі знаходження глобального екстремуму функції двох змінних на такій області зміни її аргументів: , з точністю до сотих та обчисліть їх функції пристосованості (35 балів).

7. Математична моделі кодування значень варіативних параметрів оптимізаційних задач, що розв’язуються з використанням ГА. Наведіть приклад. (5 балів)

Затверджено на засіданні кафедри ЕАП, протокол № 1 від 30.08.2011.

Лектор (Я.Паранчук)

_________________________________________________________________________________________

Кафедра “Електропривод та автоматизація промислових установок”

Навчальна дисципліна “Інтелектуальне керування в електромеханічних системах”

Екзаменаційний контроль

Завдання № 3

1. Основні переваги використання нейрорегуляторів по відношенню до кластичних регуляторів в систе­мах автоматичного керування електромеханічних систем. (5 балів)

2. Для яких умов та особливостей об’єкта керування доцільно використовувати нейрорегулятори? (5 балів)

3. Варіативні параметри нейронних мереж і їх вплив на ефективність навчання і нейронних мереж.(5 балів)

4. Сутність процедури акумуляції при реалізації алгоритму нечіткого виведення і її приклад. (5 балів)

5. Опишіть послідовність дій з побудови графіка похибки після тестування нейронної мережі. (10 балів)

6. Опишіть дії та наведіть результати для одного покоління при виконанні двох генетичних операцій (схрещування і мутації) для задачі знаходження екстремуму функції двох змінних методом ГА на відрізку для такої початкової популяції організмів: ; ; ; ; ; ; ; (35 балів).

7. Для розв’язування яких задач штучних нейронних мереж доцільно використовувати генетичні алгоритми (5 балів).

Затверджено на засіданні кафедри ЕАП, протокол № 1 від 30.08.2011.

Лектор (Я.Паранчук)

_________________________________________________________________________________________

Кафедра “Електропривод та автоматизація промислових установок”

Навчальна дисципліна “Інтелектуальне керування в електромеханічних системах”

Дата добавления: 2015-10-26