1. Финансовая компания хочет прогнозировать колебания курса акций на основе исторических данных, учитывая сложные нелинейные зависимости и временные паттерны. Какой тип нейронной сети лучше всего подойдет для прогнозирования колебаний курса акций на основе исторических данных?
2. Исследовательский центр проводит опрос перед выборами, чтобы спрогнозировать результаты. Данные включают возраст, доход, политические предпочтения и географическое положение респондентов. Какой тип нейронной сети лучше всего подойдет для анализа и кластеризации этих данных?
3. Команда разработчиков создает чат-бота для службы поддержки. Бот должен понимать контекст диалога, запоминать предыдущие реплики пользователя и генерировать осмысленные ответы. Требуется выбрать подходящую архитектуру нейронной сети. Какой тип нейронной сети наиболее подходит для этой задачи?
4. На производстве требуется создать систему контроля качества, которая должна обнаруживать дефекты на движущихся деталях конвейера. Система должна анализировать видео в реальном времени, выделяя дефекты на основе их пространственных характеристик. Какую нейронную сеть лучше применить для решения этой задачи?
5. При обучении нейронной сети методом обратного распространения ошибки обнаружено, что ошибка на валидационной выборке перестала уменьшаться, хотя до глобального минимума еще далеко. Как можно модифицировать процесс обучения нейронной сети?
6. Разработчику нейронных сетей требуется создать нейронную сеть, способную восстанавливать полные образы по их частичным или зашумленным версиям. Датасет не размечен. Какой метод обучения позволит восстановить полные образы?
7. На химическом производстве требуется управлять сложным реактором с нелинейной динамикой. Традиционные ПИД-регуляторы не справляются с резкими изменениями параметров. Руководство рассматривает внедрение нейросетевого управления. Какой аргумент можно привести в пользу внедрения нейроупарвления?
8. Компания разрабатывает автономный грузовик для работы в условиях нестабильных дорожных условий (снег, гололед, грунтовые дороги). Стандартные алгоритмы управления на основе жестких правил часто дают сбои. По какой причине нейросетевое управление будет предпочтительнее для компании?
9. В резервуаре с жидкостью используется ПИД-регулятор для поддержания заданного уровня. При резком изменении расхода жидкости регулятор долго выходит на уставку, хотя насос уже работает на максимальной мощности. В чем заключается причина такого поведения системы?
10. Компании разработать систему управления скоростью вращения турбины, КПД которой зависит от нагрузки нелинейно и имеет явный максимум. Известно, что оптимальная скорость соответствует максимальному КПД, но точная математическая модель системы отсутствует. Какой метод нейроуправле обеспечит оптимальное решение задачи?
11. При обучении нейросети для идентификации динамического объекта ошибка на обучающей выборке очень мала (MSE ≈ 1e-5), но на тестовых данных ошибка возрастает в 100 раз. При каких условиях можно устранить эту проблему?
12. Для того, чтобы обученная нейросеть была встроена в систему управления электродвигателем, требуется: — учесть инерционность объекта (задержка 0.5 с); — сравнить работу нейрорегулятора с классическим ПИД. Какие блоки Simulink обязательны для этой модели?
13. Разработчики улучшают нейросеть для распознавания речи. Им необходимо, чтобы система анализировала аудиопоток в реальном времени, учитывая контекст предыдущих фраз для более точного предсказания слов. Какой метод управления наиболее подойдет в данном случае?
14. Беспилотный автомобиль движется по городу, где условия постоянно меняются: погода, дорожная обстановка. Требуется, чтобы на основе изменяющихся данных система могла самостоятельно и мгновенно корректировть параметры управления: скорость, траекторию. Какой принцип организации управляющей системы предпочтителен для беспилотного автомобиля, движущегося в условиях меняющейся городской обстановки?
15. Основным структурным и функциональным элементом нервной системы является …
16. Математическая функция, определяющая выход искусственного нейрона на основе взвешенной суммы входов, — это …
17. Расположите основные этапы передачи сигнала в биологическом нейроне в хронологическом порядке:
18. Сети для обработки временных данных называются … сетями
19. Установите соответствие между типом нейронной сети и областью ее применения:
20. Расположите этапы работы искусственного нейрона в хронологическом порядке:
21. Говоря о свойствах и применении искусственных нейронных сетей, можно утверждать, что … (Укажите 2 варианта ответа)
22. Для прогнозирования финансовых временных рядов наиболее подходит …
23. Соотнесите задачу и метод ее решения с помощью нейронных сетей:
24. Химические вещества, передающие сигналы между биологическими нейронами, называются …
25. Для обработки последовательных данных (временных рядов или текста) используется …
26. Для ассоциативной памяти используется …
27. Тип нейронной сети, использующийся для ассоциативной памяти, — это сеть …
28. Сеть, где выходы могут подаваться обратно на входы, называется …
29. Установите соответствие между типом нейронной сети и ее применением:
30. Расположите в правильной последовательности этапы работы рекуррентной нейронной сети (RNN) при обработке последовательности:
31. Говоря о специфических типах нейронных сетей и областях их применения, можно утверждать, что … (Укажите 2 варианта ответа)
32. Для классификации с радиальными базисными функциями применяют …
33. Соотнесите нейронную сеть и ее ключевую особенность:
34. Тип сети, минимизирующий энергетическую функцию, — сеть …
35. Расположите в правильном порядке этапы работы искусственного нейронного слоя при прямом проходе (feedforward):
36. Основной принцип обучения, в котором синапсы усиливаются при одновременной активности нейронов, — …
37. Алгоритм обучения, требующий знания целевых значений на выходе, — …
38. Основной проблемой алгоритма обратного распространения ошибки можно назвать наличие локальных …
39. Метод оптимизации, имитирующий процесс кристаллизации — …
40. Установите соответствие между методом обучения и его характеристикой:
41. Расположите этапы коррекции весов в алгоритме обратного распространения ошибки в правильной последовательности:
42. Говоря о характеристиках алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей, можно утверждать, что … (Укажите 2 варианта ответа)
43. Для обучения с частичным подкреплением лучше подходит …
44. Соотнесите проблему обучения и методом ее решения:
45. Эволюционный метод оптимизации весов — это … алгоритм
46. Расположите в правильной последовательности этапы обучения искусственной нейронной сети методом обратного распространения ошибки (backpropagation):
47. Ключевым преимуществом нейронных сетей в управлении по сравнению с классическими методами является то, что они …
48. В числе имен ученых, кто внес значительный вклад в развитие теории нейронных сетей — … (Укажите 2 варианта ответа)
49. Фамилия основоположника теории перцептронов — …
50. Тип управления, где нейросеть полностью заменяет традиционный регулятор, называется … нейроуправлением
51. Установите соответствие между терминами и их определениями:
52. Расположите этапы разработки системы нейроуправления в хронологическом порядке:
53. Говоря о характеристиках нейронных сетей и нейроуправления, можно утверждать, что … (Укажите 2 варианта ответа)
54. Для управления объектами с нечеткой математической моделью рекомендуется использовать …
55. Соотнесите области применения нейроуправления с примерами применения:
56. Метод управления, сочетающий нейросеть с традиционными алгоритмами — это … управление
57. Расположите шаги работы нейросети по обработке сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ) в правильной последовательности:
58. Компонент ПИД-регулятора, который устраняет статическую ошибку, называется …
59. При слишком большом коэффициенте Kd в ПИД-регуляторе …
60. Тип управления, автоматически подстраивающий параметры регулятора, — это … управление
61. Для компенсации интегрального … в регуляторах используют метод Anti-Windup
62. Установите соответствие между типом системы и его примером:
63. Расположите правильном порядке этапы настройки ПИД-регулятора методом Циглера-Николса:
64. Говоря о регулировании процессов в системах автоматического управления, можно утверждать, что … (Укажите 3 варианта ответа)
65. Для систем с нелинейными характеристиками наиболее подходит …
66. Установите соответствие между составляющими ПИД-регулятора и их назначением:
67. Тип системы, поддерживающий параметр на максимальном/минимальном значении, называется … системой
68. Установите в правильном порядке этапы обработки сигнала ПИД-регулятором:
69. Основная функция для создания многослойного перцептрона в MATLAB — это …
70. Блок … в Simulink позволяет сохранять данные в рабочую область MATLAB
71. Функция MATLAB … обучает нейронную сеть
72. Блок Simulink … предназначен для визуализации сигналов в процессе моделирования
73. Установите соответствие между алгоритмами обучения искусственной нейронной сети и их характеристиками:
74. Расположите этапы обучения нейронной сети в MATLAB в правильной последовательности:
75. Говоря о возможностях нейронных сетей и особенностях моделирования динамических систем, можно утверждать, что … (Укажите 3 варианта ответа)
76. Для предотвращения переобучения наиболее важен такой параметр, как …
77. Установите соответствие между блоком Simulink с его основной функцией:
78. В скрытых слоях современных нейронных сетей чаще всего используется функция …
79. Расположите действия настройки нейросетевого регулятора в правильном порядке:
80. … предполагает поэтапную обработку информации, где каждый следующий блок зависит от предыдущего следующий тип схемы управления
81. … использует несколько независимых блоков обработки информации одновременно
82. Ключевой алгоритм для временных рядов в рекуррентных сетях обозначается английской аббревиатурой …
83. Механизм автоматической подстройки параметров модели в реальном времени в процессе ее работы называют … (Укажите 3 варианта ответа)
84. Установите соответствие между схемами управления и их характеристиками.
85. Расположите в правильном порядке этапы работы последовательной схемы управления:
86. Говоря о структурах и методах организации нейронных сетей, можно утверждать, что … (Укажите 3 варианта ответа)
87. Для обучения схемы с самонастройкой чаще всего используется …
88. Установите соответствие между терминами и их определениями:
89. Техника … разнородных нейросетевых моделей называется ансамблевое обучение (ensemble learning) или ансамблирование
90. Схема управления, в которой выход предыдущего блока является входом следующего, называется … схемой
91. Условие, необходимое для работы схемы нейронного управления с самонастройкой — …
92. … — тип схемы управления, которая автоматически корректирует свои параметры в реальном времени без вмешательства оператора
93. Метод обучения для рекуррентных нейросетей — … распространение
94. Установите соответствие между типами схем управления и их характеристиками:
95. Расположите этапы обратного распространения ошибки в правильной последовательности:
96. Говоря о характеристиках различных схем управления и методов обработки сигналов, можно утверждать, что … (Укажите 3 варианта ответа)
97. Для наиболее результативного управления динамическими системами с памятью рекомендуется использовать …
98. Установите соответствие между типами сигналов и их назначением в схемах управления:
99. Схема, в которой нейросеть корректирует свои параметры в процессе работы, называется … схемой
100. Инженер Иванов К. разрабатывает систему управления роботом-манипулятором, который должен выполнять сложные последовательные действия (например, захват детали → перемещение → установка). При этом важно, чтобы каждое следующее движение начиналось только после завершения предыдущего. Какую схему должен выбрать Иванов К. для реализации поставленной задачи? Поясните ответ.
101. Основной командой MatLab для создания нейронной сети прямого распространения является …
102. … — это блок Simulink для введения временной задержки в систему
103. Тип данных, сохраняемых блоком To Workspace, — … данных
104. Как называется стандартный блок Simulink для экспорта данных в рабочую область MATLAB?
105. Установите соответствие между блоками Simulink и их назначением:
106. Расположите этапы построения S-модели нейронной сети в Simulink в правильном порядке:
107. Говоря о возможностях нейроуправления в MATLAB, можно утверждать, что … (Укажите 3 варианта ответа)
108. Для создания сигнала с линейно нарастающим значением используется блок …
109. Соотнесите функции MATLAB с их назначением:
110. … — функция MATLAB для преобразования обученной нейросети в Simulink-блок
111. Требуется разработать нейросетевой регулятор для управления температурой в промышленной печи с нелинейной динамикой. Известно, что система имеет временную задержку 2-3 секунды, а также гистерезис. Какой нейросетевой регулятор наилучшим образом подойдёт для данной задачи?
112. … компонент ПИД-регулятора отвечает за скорость реакции системы на ошибку
113. В случае если коэффициент интегральной составляющей установить слишком большим, то …
115. Тип системы, поддерживающий выходной параметр на экстремальном значении, — … система
116. Установите соответствие между типом системы и ее характерным признаком:
117. Расположите этапы настройки ПИД-регулятора в хронологическом порядке:
118. Говоря о методах и принципах интеллектуального управления и моделирования, можно утверждать, что … (Укажите 2 варианта ответа)
119. Для управления объектами с изменяющимися параметрами применяют … П-регуляторы
120. Соотнесите термин и его определение:
121. … — стандартный метод компенсации интегрального насыщения в системах автоматического управления
122. На производстве используется ПИД-регулятор для поддержания температуры в печи. После запуска системы наблюдаются следующие проблемы:
температура долго выходит на заданное значение (уставку); при изменении нагрузки (например, при загрузке новой партии изделий) появляются значительные колебания температуры.
Что следует сделать, чтобы устранить эти проблемы?
123. Первая математическая модель нейрона была предложена в …
124. Наиболее значимым преимуществом нейроуправления является …
125. Первая модель искусственного нейрона была предложена …
126. Основным структурным и функциональным элементом нервной системы является …
127. … — это ключевой принцип, который лежит в основе адаптивных систем управления и позволяет им автоматически подстраивать параметры для работы в изменяющихся условиях
128. Установите соответствие между типом управления и его характеристиками:
129. Расположите этапы внедрения нейроуправления в промышленную систему в хронологическом порядке:
130. Говоря об особенностях работы нейросетей, можно утверждать, что … (Укажите 3 варианта ответа)
131. В наибольшей степени развитию нейроуправления в 1980-х годах способствовало …
132. Соотнесите область применения нейронных сетей с преимуществом нейроуправления:
133. Тип управления, в котором нейросеть имитирует работу традиционного регулятора, — …
134. На предприятии обсуждается замена традиционной системы управления температурой в печи на нейросетевую. Скептики утверждают, что ПИД-регуляторы надежнее. Какое утверждение можно привести в качестве преимущества нейроуправления для данной ситуации?
135. Метод обучения, основанный на корреляции активности нейронов, — это …
139. Установите соответствие между методом обучения и его характеристикой:
140. Расположите шаги коррекции весов в методе обратного распространения в правильной последовательности:
141. Говоря о характеристиках алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей, можно утверждать, что … (Укажите 2 варианта ответа)
142. Метод обучения, использующий принципы естественного отбора, — …
143. Соотнесите проблему обучения и метод ее решения:
144. Тип обучения, использующий вероятностное принятие решений, — … подход
145. Разрабатывается нейронная сеть для классификации рукописных цифр. Имеется размеченный датасет (60 000 изображений с правильными ответами). Требуется выбрать алгоритм обучения, обеспечивающий высокую точность при разумном времени обучения. Какой алгоритм обучения следует выбрать?
146. Сеть, состоящая только из входного и выходного слоев, — это …
147. Архитектура нейронной сети с обратными связями называется …
148. Тип сети, использующий радиальные базисные функции, — это …
149. Сеть, применяемая для решения задач ассоциативной памяти, — это сеть …
150. Соотнесите тип нейронной сети с ее основным применением:
151. Упорядочите архитектуры нейронных сетей от простейшей к наиболее сложной:
152. Говоря о характеристиках различных видах нейронных сетей, можно утверждать, что … (Укажите 3 варианта ответа)
153. Для обработки временных последовательностей оптимально подходит применяют …
154. Тип сети, использующий принцип минимального расстояния, сеть …
155. Соотнесите функцию активации с типом нейронной сети, где она чаще всего используется.
156. Команда «Data Science» разрабатывает систему прогнозирования спроса на товары для сети супермаркетов. Исходные данные:
ежемесячные продажи за 3 года (временной ряд с сезонностью); внешние факторы: праздники, акции, средний доход в регионе; протестировали только нейросетевые модели.
Результаты:
линейная регрессия: базис (R2 = 0,45); полносвязная сеть (MLP): (R2 = 0,72), но долгая настройка гиперпараметров; 1D-CNN: (R2 = 0,75), но плохо улавливает долгосрочные тренды.
Какую архитектуру целесообразно добавить в тестирование, чтобы улучшить прогноз, особенно для резких изменений спроса?
157. Биологический нейрон — это …
158. Математическая модель, имитирующая работу биологического нейрона, — это …
159. Биологический нейрон состоит из дендрита, аксона и …
160. Место соединения между нейронами, где происходит передача сигналов, — это …
161. Сопоставьте задачи нейронных сетей с областями их применения:
162. Расположите этапы передачи нервного импульса в хронологической последовательности:
163. Говоря о характеристиках нейронных сетей, можно утверждать, что … (Укажите 3 варианта ответа)
164. Функция, преобразующая сумму входов в нейроне, — это …
165. Электрический сигнал в биологическом нейроне — это … действия
166. Для обработки временных рядов используются … нейронные сети
167. Говоря о биологических и искусственных нейронах, можно утверждать, что …
168. Студент сравнивает биологический и искусственный нейроны. Он отмечает, что в биологическом нейроне существует рефрактерный период — временной интервал после генерации импульса, когда нейрон не может активироваться. Какая концепция искусственного нейрона наиболее точно соответствует свойству рефрактерного периода биологического нейрона?
