• Главная
• Тесты НМО
• Тест с ответами по теме «Нечеткая логика для решения задач дифференциальной диагностики в медицине»

Тест с ответами по теме «Нечеткая логика для решения задач дифференциальной диагностики в медицине»

Вашему вниманию представляется Тест с ответами по теме «Нечеткая логика для решения задач дифференциальной диагностики в медицине» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинских работников (врачи, медсестры и фармацевты). Тест с ответами по теме «Нечеткая логика для решения задач дифференциальной диагностики в медицине» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинского персонала высшего и среднего звена (врачи, медицинские сестры и фармацевтические работники) позволяет успешнее подготовиться к итоговой аттестации и/или понять данную тему.

• нечеткая
• логика
• для
• решения
• задач
• дифференциальной
• диагностики
• медицине

---

1. Алгоритм нечёткого вывода, который требует меньших вычислительных затрат для дефаззификации – это

1) Цукамото;
2) Ларсена;
3) Сугено;+
4) Мамдани.

2. Атомарные термы лингвистической переменной «температура» – это термы

1) очень холодная;
2) ни холодная, ни горячая;
3) холодная;+
4) очень горячая;
5) горячая.+

3. В нечеткой логике степень истинности высказывания может принимать

1) значения 1 и 0 и промежуточные значения;+
2) значение от 0 до 9;
3) значения не входящие в промежуток от 0 до 1;
4) только значение 1 или 0.

4. В формальное определение лингвистической переменной L = (B, T, X, G, M) входят

1) B - Биологический параметр, T - Тип данных;
2) B - База правил, T - Таксономия;
3) B - Бинарный оператор, T - Температура;
4) B - Имя переменной, T - Множество термов.+

5. В формальное определение лингвистической переменной входит

1) синтаксический генератор (G);+
2) универсум (X);+
3) база правил (P);
4) семантический интерпретатор (M).+

6. Высота нечеткого множества – это

1) четкое подмножество универсального множества, на котором функция принадлежности равна единице;
2) разность между наибольшим и наименьшим значением функции принадлежности;
3) наибольшее значение функции принадлежности;+
4) наименьшее значение функции принадлежности.

7. Для агрессивного суммирования (например, в экстренных случаях) используется t-конорма

1) Эйнштейна;
2) MAX (Гёделя);
3) алгебраическая сумма;
4) Lukasiewicz.+

8. Дополнение нечеткого множества A вычисляется как

1) μA'(x) = 1 - μA(x);+
2) μA'(x) = μA(x)²;
3) μA'(x) = 1 / μA(x);
4) μA'(x) = log(μA(x)).

9. Значения, которые может принимать функция принадлежности

1) [-1, +1];
2) [-∞, +∞];
3) [0, ∞];
4) [0, 1];+
5) [-∞, 0].

10. Компонент нечёткой системы, который связывает входные и выходные лингвистические переменные – это

1) механизм вывода;
2) база правил;+
3) блок дефаззификации;
4) блок фаззификации.

11. Метод активации, который использует "отсечение" функции принадлежности по уровню истинности правила – это

1) импликация по Ларсену (умножение);
2) импликация по Мамдани (min);+
3) импликация по Гёделю;
4) импликация по Лукасевичу.

12. Метод дефазификации «первый максимум» заключается в

1) нахождении среднего арифметического элементов универсального множества, имеющих максимальные степени принадлежностей;
2) нахождении минимума функции принадлежности с наименьшей абсциссой;
3) нахождении центра тяжести плоской фигуры, ограниченной осями координат и графиком функции принадлежности нечеткого множества;
4) нахождении максимума функции принадлежности с наименьшей абсциссой.+

13. Метод дефазификации «правого модального значения» заключается в

1) нахождении центра тяжести плоской фигуры, ограниченной осями координат и графиком функции принадлежности нечеткого множества;
2) нахождении минимума функции принадлежности с наименьшей абсциссой;
3) нахождении среднего арифметического элементов универсального множества, имеющих максимальные степени принадлежностей;
4) нахождении максимума функции принадлежности с наибольшей абсциссой.+

14. Метод дефазификации «центр тяжести» заключается в

1) нахождении минимума функции принадлежности с наименьшей абсциссой;
2) нахождении максимума функции принадлежности с наименьшей абсциссой;
3) нахождении центра тяжести плоской фигуры, ограниченной осями координат и графиком функции принадлежности нечеткого множества;+
4) нахождении среднего арифметического элементов универсального множества, имеющих максимальные степени принадлежностей.

15. Метод полярных свойств подразумевает

1) использование только бинарных функций принадлежности (0 или 1);
2) разделение объектов на четкие классы без промежуточных значений;
3) исключение нечетких множеств из анализа;
4) одновременная оценка объекта по двум противоположным свойствам (например, «высокий-низкий»).+

16. Метод, который позволяет объекту принадлежать нескольким классам одновременно с разными степенями – это

1) метод четкой классификации;
2) метод полярных свойств;
3) метод частичной принадлежности;+
4) метод бинарного разделения.

17. Нормальное нечеткое множество – это

1) нечеткое множество, определенное на множестве действительных чисел;
2) у которого носителем является непустое множество;
3) у которого высота равна 1;+
4) у которого высота меньше единицы.

18. Пример T-конормы – это

1) max(a,b);+
2) a+b−a⋅b;
3) 1−min(a,b);
4) min(a,b).

19. Пример T-нормы – это

1) 1−min(a,b);
2) a+b−a⋅b;
3) max(a,b);
4) min(a,b).+

20. Прямой метод построения функции принадлежности для группы экспертов состоит в том, что

1) экспертам предлагается набор стимулов, которые нужно разбить на конечное число категорий в зависимости от частоты проявления этих стимулов;
2) эксперты оценивают в процентах в данном объекте проявление каждого свойства из данного перечня;
3) каждый эксперт проводит парные оценки всех изучаемых объектов;
4) эксперты "голосуют" за принадлежность объекта одному из перечисленных классов объектов.+

21. Пустое нечеткое множество называется – это множество

1) субнормальное выпуклое множество;
2) нормальное выпуклое множество;
3) высота которого равна 0.+

22. Синтаксическое правило описывает

1) процедуру моделирования структуры терм множества;
2) процедуру построения лингвистической переменной;
3) процедуру вычисления смысла лингвистических значений;
4) процедуру вычисления значений лингвистической переменной;
5) процедуру порождения новых значений лингвистической переменной.+

23. Составные термы лингвистической переменной «температура» – это термы

1) очень холодная;+
2) горячая;
3) очень горячая;+
4) ни холодная, ни горячая;+
5) холодная.

24. Степень принадлежности элемента при объединении двух нечетких множеств вычисляется как

1) μA(x) · μB(x);
2) μA(x) + μB(x);
3) min(μA(x), μB(x));
4) max(μA(x), μB(x)).+

25. Степень принадлежности элемента при пересечении двух нечетких множеств вычисляется как

1) μA(x) + μB(x) - μA(x)·μB(x);
2) 1 - μA(x);
3) min(μA(x), μB(x));+
4) max(μA(x), μB(x)).

26. Степенью принадлежности элемента X называется

1) количество элементов нечеткого множества, эквивалентных X;
2) вероятность обладания элементом Х свойством, характеризующим данное нечеткое множество;
3) характеристика, показывающая в какой степени Х является элементом данного нечеткого множества;+
4) значение функции принадлежности, вычисленной на аргументе Х.+

27. Субнормальное нечеткое множество – это

1) у которого высота равна 1;
2) у которого носителем является непустое множество;
3) нечеткое множество, определенное на множестве действительных чисел;
4) у которого высота меньше единицы.+

28. Терм-множеством лингвистической переменной называется

1) множество функций принадлежности, использующиеся при определении данной лингвистической переменной;
2) множество значений лингвистической переменной;+
3) множество значений нечеткой переменной, входящей в данную лингвистическую переменную;
4) универсальное множество, на котором определена данная лингвистическая переменная;
5) множество действительных чисел.

29. Точкой перехода нечеткого множества называется

1) элемент, не принадлежащий носителю данного нечеткого множества;
2) элемент, степень принадлежности которого равна половине высоты данного нечеткого множества;
3) элемент, степень принадлежности которого равна высоте данного нечеткого множества;
4) элемент, степень принадлежности которого равна 0,5.+

30. Функция принадлежности в нечётком множестве определяет

1) количество элементов в множестве;
2) степень соответствия элемента множеству;+
3) чёткие границы множества;
4) вероятность попадания элемента в множество.

31. Функция принадлежности используется для

1) выражения степени принадлежности элемента данному нечеткому множеству;+
2) выражения вероятности попадания данного элемента в заданное нечеткое множество;
3) определения четких границ между классами объектов;
4) выражения степени принадлежности нечеткого множества данному классу объектов.

32. Функция принадлежности, которая имеет «плато» (постоянное значение) – это

1) Гауссова;
2) трапециевидная;+
3) сигмоидная;
4) треугольная.

33. Функция принадлежности, которая используется для монотонных зависимостей (например, «высокий») – это

1) S-образная (сигмоидная);+
2) треугольная;
3) Гауссова;
4) прямоугольная.

34. Этап агрегации заключается в том, что

1) преобразование нечеткого вывода в четкое значение;
2) вычисление степени истинности условий для каждого правила;
3) объединение результатов активации всех правил в одно нечеткое множество;+
4) определение функций принадлежности для входных переменных.

35. Этап дефаззификации заключается в

1) объединении всех частных выводов в итоговый результат;
2) построении четкого вывода на основании нечеткого вывода;+
3) вычислении нечеткой импликации для каждого правила;
4) построении нечеткого множества, являющегося выходным значением данной экспертной системы.

36. Этап непосредственного нечеткого вывода заключается в

1) построении нечетких множеств вывода для каждого правила базы знаний;+
2) определении функций принадлежности входных переменных;
3) объединении всех частных выводов в итоговый результат;
4) вычислении степени истинности условий для каждого правила.

37. Этап нечёткого вывода, который следует сразу после фаззификации – это

1) построение базы правил;
2) агрегация подусловий;+
3) дефаззификация;
4) активация заключений.

38. Этап фазификации заключается в

1) определении степени уверенности, что входные переменные принимают конкретные значения;
2) преобразовании четких входных значений в степени принадлежности нечетким множествам;+
3) построении функции принадлежности для выходных переменных;
4) оптимизации параметров нечеткой системы.

39. Этап, который отсутствует в алгоритме Сугено по сравнению с Мамдани – это

1) дефазификация;
2) агрегация подусловий;
3) активация нечётких множеств;+
4) фаззификация.

Специальности для предварительного и итогового тестирования:

Медицинская биофизика.

Ответы: Файлы с выделенными ответами вы можете получить в боте. Выбираете свою специальность и открываете доступ тут: Telegrаm

---