Файл вопросов находится в папке: Mbc-server\Students\ТОК

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЕ ВОПРОСЫ

по курсу теоретические основы кибернетики. ( 4 курс, весенний сем.)

I. ТЕОРИЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ.

1. Основные понятия теории распознавания образов. Виды признаков.

2. Задачи и методы теории распознавания образов.

3. Расстояние и мера сходства.

4. Расстояние от точки до множества. Внутримножественное расстояние в евклидовом пространстве (вывод формулы).

5. Линейные дискриминантные функции. Понятие обобщенных ЛДФ.

6. Случаи линейной разделимости объектов на классы.

7. Классификация объектов по принципу минимума расстояния.

8. Модель перцептрона обучения распознаванию.

9. Кластеризация. Оценка результатов кластеризации

10. Алгоритмы максиминного расстояния и М - групповых средних.

11. Статистический подход к распознаванию образов. Байесовский классификатор.

12. Байесовский классификатор в случае нормального закона распределения признаков.

13. Последовательный анализ Вальда в задачах медицинской диагностики.

14. Информативность признаков. Оценка информативности в случаях статистического и геометрического подходов к распознаванию.

15. Информационная мера Кульбака. Методы устранения нулевых частот.

16. Представление зрительной информации. Методы сглаживания и выделения контура изображения.

17. Сравнение с эталоном при геометрическом подходе к распознаванию изображений. Функция взаимной корреляции.

18. Понятие о методах потенциальных функций и коллективов решающих правил при распознавании образов.

19. Основные понятия теории формальных языков и ее применение для решения задач распознавания образов.

20. Методы описания линий и областей.

II. МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ И ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА.

1. Теория планирования эксперимента, как наука. Типовые задачи и черты эксперимента.

2. Общая характеристика объекта исследования в теории планирования эксперимента.

3. Принципы планирования оптимального эксперимента.

4. Постановка задачи оптимизации и оценки параметров. Виды критериев оптимизации.

5. Минимаксный критерий оценки эффективности прямых методов поиска экстремума.

6. Методы пассивного поиска экстремума в одно- и многомерном случае.

7. Методы последовательного поиска экстремума в одномерном случае.

8. Градиентные методы поиска экстремума функции многих переменных.

9. Рельеф функции. Поиск экстремума в случае овражного рельефа функции.

10. Оптимальный план факторного эксперимента.

11. Построение планов полного и дробного факторного эксперимента первого порядка.

12. Метод обобщенных определяющих контрастов для проверки оптимальности плана факторного эксперимента.

13. Понятие о планах факторного эксперимента высших порядков. Структура центрально-композиционного плана факторного эксперимента второго порядка.

14. Реализация плана факторного эксперимента.

15. Планирование отсеивающих экспериментов.

16. Планирование отсеивающего эксперимента на примере задачи поиска биологически активных препаратов.

17. Основные понятия линейного программирования. Геометрический метод и метод перебора вершин решения задач линейного программирования.

18. Двойственная задача линейного программирования. Алгоритм симплекс-метода решения задач линейного программирования.

19. Виды измерений.

20. Составляющие погрешностей и способы их суммирования.

Файл вопросов находится в папке: Mbc-server\Students\ТОК