МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ “ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА”
іНСТИТУТ КОМП’ютерних НАУК та ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ
Кафедра “Системи автоматизованого проектування”
         Запитання до теоретичної частини модульного контролю № 2
з навчальної дисципліни “Моделювання систем”
для спеціальності інженерної підготовки 7.080402 
“Інформаційні технології проектування” 
для денної та заочної форм навчання.
Варіант 8
 
Львів-2008 
     1. Архітектури штучних нейронних мереж грубо можуть бути поділені на такі категорії:|із|:: 
     А - багатошарові мережі без зворотніх зв'язків, мережі із зворотніми зв'язками, клітинні (сотові) мережі |із|вектором-стовпцем;|точкою| 
     Б - багатошарові мережі без зворотніх зв'язків, рекурентні мережі із зворотніми зв'язками, клітинні (сотові) мережі;|точкою| 
     В - мережі без зворотніх зв'язків, рекурентні мережі із зворотніми зв'язками, клітинні (сотові) мережі. |точкою|
     2. Нейронна мережа типу “feedforward ” містить:|із|:: 
     А - прості обробляючі одиниці  (без динамічних елементів) |із|вектором-стовпцем;|точкою| 
     Б - прості обробляючі одиниці  (без статичних елементів);|точкою| 
     В - прості обробляючі одиниці  (без складних елементів). |точкою|
     3. Нейронні мережі із зворотнім зв'язком (рекурентні) містять:|із|:: 
     А - обробляючі елементи з статичними будівельними блоками |із|вектором-стовпцем;|точкою| 
     Б - обробляючі елементи з динамічними будівельними блоками;|точкою| 
     В - обробляючі елементи з складними будівельними блоками. |точкою|
     4. Як правило, нейрони активізуються у нормалізованому регіоні:|із|:: 
     А - від  +1 до 0  |із|вектором-стовпцем;|точкою| 
     Б - від  0 до -1;|точкою| 
     В - від  +1 до -1. |точкою|
     5. Достатньою умовою стабільності такої мережі (тобто, збіжності її станів до встановленого режиму) є:|із|:: 
     А - асиметричність синаптичних ваг |із|вектором-стовпцем;|точкою| 
     Б - |точкою|симетричність синаптичних ваг |із|вектором-стовпцем;|точкою|
     В - несиметричність синаптичних ваг. |точкою|
     6. Стабільні точки (точки рівноваги) мережі точно відповідають:|із|:: 
     А - локальним мінімумам енергетичної функції |із|вектором-стовпцем;|точкою| 
     Б - глобальним мінімумам енергетичної функції;|точкою| 
     В - локальним максимумам енергетичної функції. |точкою|
     7. |із|::Мережа Хопфілда другого порядку реалізується у сучасній схемній елементній базі,  використовуючи такі традиційні електронні компоненти, як;|точкою|
     А - резистори, конденсатори, суматори,   підсилювачі,   інтегратори неперервного часу та  джерела струму |із|вектором-стовпцем;|точкою| 
     Б - резистори, конденсатори, суматори,   підсилювачі,   інтегратори неперервного часу та  джерела напруги;|точкою| 
     В - резистори, конденсатори, суматори,   підсилювачі,   інтегратори неперервного часу та  джерела напруги або струму. |точкою|
     8. Генетичні алгоритми відрізняються від традиційних оптимізаційних та пошукових процедур тим, що:|із|:: 
     А - 1) функціонують з кодами параметрів, а не з самими параметрами; 2) пошук ведеться  за множиною точок, а не за однією точкою; 3) використовують інформацію цільової функції, а не похідних або іншу додаткову інформацію; 4) використовують імовірнісні, а не детерміністичні правила переходів |із|вектором-стовпцем;|точкою| 
     Б - 1) функціонують з кодами параметрів, а не з самими параметрами; 2) пошук ведеться  за множиною точок, а не за однією точкою; 3) використовують інформацію цільової функції, а не її похідних; 4) використовують імовірнісні, а не детерміністичні правила переходів;|точкою| 
     В - 1) функціонують з кодами параметрів, а не з самими параметрами; 2) пошук ведеться  за множиною точок, а не за однією точкою; 3) використовують інформацію цільової функції, а не похідних або іншу додаткову інформацію; 4) використовують детерміністичні правила переходів. |точкою|
     9. Одним з найпростіших методів побудови  апроксимаційної енергетичної функції є:|із|:: 
     А - метод бар’єрних функцій |із|вектором-стовпцем;|точкою| 
     Б - метод штрафних функцій;|точкою| 
     В - метод штрафів. |точкою|
     10. Мережа, призначена  для обробки EMBED Equation.3 вхідних сигналів, з послідовно-паралельною структурою внутрішніх зв’язків описується:|із|:: 
     А - EMBED Equation.3 звичайними диференційними рівняннями другого порядку та  EMBED Equation.3  логічними умовами |із|вектором-стовпцем;|точкою| 
     Б - EMBED Equation.3 звичайними диференційними рівняннями другого порядку та  EMBED Equation.3  логічними умовами;|точкою| 
     В - EMBED Equation.3 звичайними диференційними рівняннями другого порядку та  EMBED Equation.3  логічними умовами. |точкою|
     11. Модель штучного нейрона Гросберга.
.  .
     12. Узагальнена модель штучного нейрона.
.
.
    
  
Бланк відповідей на тестові запитання 
модульного контролю №2 з навчальної дисципліни 
“Моделювання систем”
     Група _______  № в групі за списком _______ № варіанту _______  
В кожного студента повинно бути 10 тестових і 2 звичайних питання).
     Прізвище та ініціали ____________________ Дата _____________ Підпис ___________ 
     /Номери питань вписуються у лівий стовпчик великими розбірливими цифрами без виправлень. Відповіді вписуються у правий стовпчик розбірливими великими літерами A, Б, В без виправлень./
     При неповному або неправильному заповненні бланку результати тесту анулюються до 0 балів.  
     Оцінювання результатів тесту здійснюється за 20 бальною шкалою (за одну правильну відповідь на тестове питання – 1 бал, а на звичайне питання – 5 балів). За захищену і здану лабораторну (практичну) роботу -  5 балів. Шкала сумарних оцінок за теорію і практику:  44-50 “відмінно”, 36-43 “добре”, 25-35 “задовільно”, 0-24 “незадовільно”.