1
Download Redes neuronales 5. En una RNA la cantidad de neuronas de la
Document related concepts
Transcript
Redes neuronales 5. En una RNA la cantidad de neuronas de la capa de salida… ____ debe ser igual a la cantidad de neuronas de la capa de entrada ____ debe ser menor a la cantidad de neuronas de la capa de entrada ____ debe ser mayor a la cantidad de neuronas de la capa de entrada ____ ninguna de las anteriores En las RNA, el mecanismo de aprendizaje.... ____modifica las conexiones entre las neuronas ____no modifica las conexiones entre las neuronas ____modifica, sin eliminar (W=0), las conexiones entre las neuronas ____ninguna de las anteriores El objetivo del mecanismo de aprendizaje en las RNA es.... ____modificar las conexiones entre las neuronas ____no modificar las conexiones entre las neuronas ____modificar, sin eliminar (W=0), las conexiones entre las neuronas ____ninguna de las anteriores En las RNA, si el aprendizaje es supervisado … ____ entonces la red puede calcular el valor de salida aplicando la solución esperada por el ente externo ____ entonces un ente externo determina los pesos iniciales de las conexiones ____ entonces la función de activación es definida por un ente externo ____ ninguna de las anteriores En el ____ ____ ____ ____ marco de las RNA, la función de activación ... es siempre idéntica a la función fitness puede ser la función identidad es siempre idéntica a la función de transferencia es siempre la función identidad En una RNA la cantidad de neuronas de la capa de entrada… ____ debe ser igual a la cantidad de neuronas de la capa de salida ____ debe ser menor a la cantidad de neuronas de la capa de salida ____ debe ser mayor a la cantidad de neuronas de la capa de salida ____ ninguna de las anteriores En todo SE que se implemente mediante una RNA con aprendizaje por corrección de error, el agente externo que entrena a la red es … ____ el usuario. ____ el experto. ____ el IC. ____ ninguna de las anteriores. En las redes Neuronales, en el entrenamiento supervisado… ____ el controlador es un agente externo ____ el controlador es un agente interno ____ no existe control de ningún tipo ____ ninguna de las anteriores En el marco de las Redes Neuronales, el mecanismo de aprendizaje.... ____es el proceso por el cual una neurona modifica sus pesos en respuesta a una información de entrada ____es el proceso por el cual una neurona siempre modifica sus pesos aleatoriamente ____es el proceso por el cual una neurona incrementa el valor de sus pesos en respuesta a una información de entrada ____ninguna de las anteriores En toda Red Neuronal Artificial con aprendizaje no supervisado … ____ es necesario entrenar a la RNA antes de utilizarla en producción. ____ no es necesario entrenar a la RNA antes de utilizarla en producción. ____ los pesos son siempre definidos de acuerdo a la topología de la red. ____ ninguna de las anteriores Si se desea utilizar una RNA para que pueda resolver una operación matemática (p ej. 1+1=2, 1+2=3, 1+3=4) se recomienda utilizar… ____ Aprendizaje Hebbiano ____ Aprendizaje competitivo/cooperativo ____ Aprendizaje de Hoppfield ____ ninguna de las anteriores En las redes Neuronales, el entrenamiento supervisado… ____ puede ser aprendizaje hebbiano ____ puede ser aprendizaje estocástico ____ puede ser aprendizaje competitivo ____ ninguna de las anteriores En una Neurona Artificial, el estado de activación.... ____ es un valor numérico que tiene una neurona en un instante dado ____ transforma el estado actual de activación en una señal de salida ____ es un parámetro que tiene la neurona para determinar su activación ____ ninguna de las anteriores En una RNA los pesos de las conexiones entre las neuronas se extraen … ____ de la Base de Conocimientos ____ del Motor de Inferencias ____ del Trazador de Consultas ____ ninguna de las anteriores Si se desea utilizar a una RNA para identificar un patrón (ya aprendido) a partir de uno incompleto, se recomienda implementar… ____ Aprendizaje de Hoppfield el aprendizaje se llama hebbiano ____ Aprendizaje competitivo/cooperativo ____ Aprendizaje por corrección de error ____ ninguna de las anteriores Si se desea utilizar a una RNA para identificar un patrón (ya aprendido) a partir de uno incompleto, se recomienda implementar… ____ Aprendizaje Hebbiano ____ Aprendizaje competitivo/cooperativo ____ Aprendizaje por corrección de error ____ ninguna de las anteriores En toda Red Neuronal Artificial … ____ no es necesario entrenar a la RNA antes de utilizarla en producción. ____ se deben definir siempre manualmente los pesos iniciales. ____ es necesario entrenar a la RNA antes de utilizarla en producción. ____ ninguna de las anteriores. Las redes Backpropagation tienen como característica que … ____ ____ ____ ____ su funcionamiento es en un solo paso y su aprendizaje es iterativo. su funcionamiento es iterativo y aprende en un solo paso. tanto su funcionamiento como su aprendizaje son en un solo paso. tanto su funcionamiento como su aprendizaje son iterativos. La RN de Hopfield posee … ____ más de cinco niveles de neuronas. ____ dos niveles de neuronas. ____ un nivel de neuronas. ____ ninguna de las anteriores. Cualquier neurona en una Red Neuronal Artificial … ____ contiene todo el conocimiento necesario para resolver el problema. ____ contiene parte del conocimiento educido en forma explícita. ____ sólo interactúa con el resto de las neuronas cuando lo considera necesario. ____ ninguna de las anteriores. En el marco de las RNA, la función de activación... ____ es siempre idéntica a la función de transferencia ____ es siempre la que se aplica directamente a la entrada neta ____ es siempre idéntica a la función fitness ____ ninguna de las anteriores En todo SE en el que se implemente una RNA con aprendizaje hebbiano, el agente externo que entrena a la red es … ____ el usuario. ____ el experto. ____ el SW existente utilizado por el experto. ____ ninguna de las anteriores Algoritmos genéticos En un Algoritmo Genético, el cromosoma … ____ contiene toda la información necesaria para resolver el problema. ____ contiene parte del conocimiento educido en forma explícita. ____ es una estructura genérica que sirve para cualquier problema. ____ ninguna de las anteriores. En los AG, como resultado de la reproducción …. ____ es posible generar un nuevo individuo distinto a los candidatos ingresados a dicha reprodución ____ sólo se generan individuos diferentes a los candidatos ingresados a dicha reproducción ____ no es posible generar un nuevo individuo distinto a los candidatos ingresados a dicha reproducción ____ ninguna de las anteriores En un AG, el cruzamiento se realiza… ____ sólo en las primeras iteraciones ____ en todas las iteraciones ____ siempre que la función de aptitud supere un límite ____ ninguna de las anteriores En un algoritmo genético, cuando se cumple el criterio de paro…. ____ se establece el conjunto de individuos dentro del cual se encuentra el resultado ____ se establece el individuo solución ____ se establece el conjunto de individuos de la población inicial ____ ninguna de las anteriores En todo SE que se implemente mediante un Algoritmo Genético, la persona que puede definir la estructura del cromosoma es … ____ el usuario. ____ el experto. ____ el IC. ____ ninguna de las anteriores En los AG, como resultado de la selección … ____ es posible generar un nuevo individuo distinto a los candidatos ingresados a dicha selección ____ es posible generar más de un nuevo individuo distinto a los candidatos ingresados a dicha selección ____ no es posible generar un nuevo individuo distinto a los candidatos ingresados a dicha selección ____ ninguna de las anteriores En un AG, un cromosoma representa … ____ el problema ____ una posible solución ____ el mejor individuo ____ ninguna de las anteriores En un AG, el cruzamiento se utiliza para… ____ elegir mejores individuos ____ evitar soluciones incorrectas ____generar nuevos individuos ____ninguna de las anteriores 6. En todo AG la población que egresa del operador de cruzamiento… ____ debe poseer individuos diferentes a la población que ingresa a dicho operador (para esa misma vuelta) ____ es, en todos los casos, idéntica a la población que ingresa a dicho operador (para esa misma vuelta) ____ difiere en un bit de la población que ingresa a dicho operador (para esa misma vuelta, si se ejecuta el operador) ____ ninguna de las anteriores En los AG, si todos los individuos de la población inicial comparten una misma característica… ____ entonces nunca la población final tendrá esa misma característica ____ entonces siempre la población final tendrá esa misma característica ____ entonces siempre las poblaciones intermedias tendrán esa misma característica ____ ninguna de las anteriores 7. En todo AG si utilizo cruza binomial al azar… ____ si un hijo tiene una característica completa de un padre, el otro hijo posee la característica completa del otro padre ____ se genera un random por cada posición para definir valores de un hijo y luego se puede aplicar al otro hijo el contrario al random obtenido por cada posición ____ si en la posición i de un hijo se utiliza el bit del padre A, entonces siempre en esa misma posición del otro hijo se utiliza el bit del padre B ____ ninguna de las anteriores En un AG, el cruzamiento se utiliza para:… ____ elegir mejores individuos ____ evitar soluciones incorrectas ____generar nuevos individuos ____ninguna de las anteriores En un algoritmo genético, la función de aptitud…….…. ____no depende del problema ____depende del problema ____en algunos casos se encuentra relacionada con el problema y en otros casos no ____ninguna de las anteriores En un algoritmo genético, si corresponde mutar….. ____se modifica la población obtenida en la etapa de reproducción ____no se modifica la población obtenida en la etapa de reproducción ____se modifica la población inicial ____ninguna de las anteriores En todo AG si aplico selección de control sobre el número esperado, en la población que ingresa al operador… ____ todo individuo cuya función fitness sea menor que el promedio podrá ser elegido sólo al aplicar ruleta ____ los individuos seleccionados al comparar contra la función fitness dividido el promedio, no serán individuos de la población a la que se le aplica ruleta ____ los individuos con menor función fitness no podrán ser elegidos ____ ninguna de las anteriores En un AG, el cruzamiento se utiliza para:… ____ elegir mejores individuos ____ evitar soluciones incorrectas ____generar nuevos individuos ____ninguna de las anteriores En todo AG si utilizo cruza binomial al azar… ____ si un hijo tiene una característica completa de un padre, el otro hijo posee la característica completa del otro padre ____ se genera un random por cada posición para definir valores de un hijo y luego se puede aplicar al otro hijo el contrario al random obtenido por cada posición ____ si en la posición i de un hijo se utiliza el bit del padre A, entonces siempre en esa misma posición del otro hijo se utiliza el bit del padre B ____ ninguna de las anteriores En todo AG la población que egresa del operador de cruzamiento… ____ puede poseer individuos diferentes a la población que ingresa a dicho operador (para esa misma vuelta) ____ es, en todos los casos, idéntica a la población que ingresa a dicho operador (para esa misma vuelta) ____ debe poseer individuos diferentes a la población que ingresa a dicho operador (para esa misma vuelta) ____ ninguna de las anteriores Para AG, el método de control sobre el número esperado está basado en… ____ los métodos de ranking y torneo ____ el método de ruleta ____ el método de torneo ____ ninguna de las anteriores En todo AG si aplico selección de control sobre el número esperado, en la población que ingresa al operador… ____ todo individuo cuya función fitness sea mayor que el promedio podrán ser pre-elegidos sin necesidad de utilizar ruleta ____ los individuos seleccionados al comparar contra la función fitness dividido el promedio, no serán individuos de la población a la que se le aplica ruleta ____ los individuos con menor función fitness no podrán ser elegidos ____ ninguna de las anteriores En todo AG la población que egresa del operador de selección… ____ no puede poseer individuos diferentes a la población que ingresa a dicho operador (para esa misma vuelta) ____ posee individuos diferentes a la población que ingresa a dicho operador (para esa misma vuelta) ____ puede poseer individuos diferentes a la población que ingresa a dicho operador (para esa misma vuelta) ____ ninguna de las anteriores En todo AG si utilizo cruza binomial al azar… ____ los hijos poseen todas las características de ambos padres ____ si un hijo tiene un bit de un padre, el otro hijo siempre posee esa posición de bit del otro padre ____ se utiliza una máscara para determinar de que padre se obtiene el bit de cada posición ____ ninguna de las anteriores En un algoritmo genético, si corresponde mutar….. ____se modifica la población obtenida en la etapa de reproducción ____no se modifica la población obtenida en la etapa de reproducción ____se modifica la población inicial ____ninguna de las anteriores En todo AG los individuos de la población inicial… ____ son candidatos a encontrarse en la población final de esa corrida ____ son todas las soluciones posibles para esa corrida ____ puede ser vacío ____ ninguna de las anteriores En todo AG la población que egresa del operador de selección… ____ tiene al menos un bit de algún individuo diferente a la población que ingresa a dicho operador (para esa misma vuelta) ____ tiene al menos un individuo diferente a la población que ingresa a dicho operador (para esa misma vuelta) ____ posee individuos diferentes a la población que ingresa a dicho operador (para esa misma vuelta) ____ ninguna de las anteriores En todo AG si utilizo cruza binomial con máscara doble… ____ los hijos siempre poseen las mismas características de ambos padres ____ si un hijo tiene una característica completa de un padre, siempre el otro hijo posee la característica completa del otro padre. ____ si en la posición i de un hijo tengo al bit del padre A, entonces esa misma posición en el otro hijo tengo el bit del padre B. ____ ninguna de las anteriores En todo AG los individuos de la población inicial… ____ deben ser siempre los mismos para todas las corridas de dicho AG ____ deben tener un valor de aptitud mayor a la media de la función aptitud ____ deben ser siempre elegidos a partir del operador de selección ____ ninguna de las anteriores En un AG, la función de aptitud se define dependiendo del … ____ método de selección. ____ método para generar la población inicial. ____ problema. ____ ninguna de las anteriores La formalización tiene como objetivo ... ____ la expresión de los conceptos y las relaciones de una manera formal en el marco sugerido por un entorno de construcción. ____ el entendimiento del dominio del problema y de la terminología formal utilizada. ____ expresar los conocimientos sobre el problema y su resolución en estructuras que puedan ser utilizadas por una máquina. ____ ninguna de las anteriores. Dentro de la formalización, podemos encontrar … ____ formalismos basados en conceptos, atributos y valores ____ formalismos basados en reglas, acciones y conceptos ____ formalismos basados en modelos estáticos y modelos dinámicos ____ ninguna de las anteriores Un AG siempre converge más rápido … ____ si la población inicial se eligió luego de un análisis previo. ____ si la población inicial se eligió al azar. ____ si la población inicial es lo más pequeña posible. ____ ninguna de las anteriores. En todo SE que se implemente mediante un Algoritmo Genético, la función fitness … ____ la define el usuario. ____ la define el experto. ____ se obtiene de libros especializados sobre Algoritmos Genéticos. ____ ninguna de las anteriores Metodologia para la contrccion de un SE o INCO Dentro de la Adquisición de Conocimientos, cuando busco obtener las estrategias de resolución del experto, es recomendable utilizar como técnica de educción… ____ la entrevista estructurada ____ el análisis de protocolos ____ la entrevista abierta ____ ninguna de las anteriores En el ____ ____ ____ ____ análisis de protocolos, antes de comenzar… el IC debe explicar al experto el dominio de aplicación el IC debe explicar al experto qué se espera de él el IC debe explicar al experto los casos de prueba ninguna de las anteriores En el ____ ____ ____ ____ análisis de protocolos, antes de comenzar… el IC debe explicar al experto el dominio de aplicación el IC debe explicar al experto los casos de prueba el IC debe explicar el objetivo de la técnica ninguna de las anteriores El análisis de protocolos sirve principalmente para… ____obtener las reglas que utiliza el experto para la resolución de casos ____preparar al experto para la fase de educción de conocimientos ____obtener casos de prueba ____ninguna de las anteriores En la educción de conocimientos, el conocimiento obtenido... ____proviene de una fuente escrita ____proviene de una fuente humana ____proviene de libros y manuales ____ninguna de las anteriores La AC… ____ es una actividad incluida dentro del desarrollo de los prototipos ____ es una etapa de la Metodología IDEAL ____ se desarrolla en paralelo a las etapas de la espiral de la metodología IDEAL ____ ninguna de las anteriores Durante la Adquisición de Conocimientos, el IC busca definir … ____ cómo el experto se capacitó para resolver la tarea. ____ las actividades realizadas por el experto para resolver la tarea. ____ la visión que el experto tiene sobre el mundo. ____ ninguna de las anteriores La AC… ____ es una actividad incluida dentro del desarrollo de los prototipos ____ es una etapa de la Metodología IDEAL ____ se desarrolla en paralelo a las etapas de la espiral de la metodología IDEAL ____ ninguna de las anteriores El conocimiento es siempre … ____ completo. ____ impreciso. ____ lingüístico. ____ ninguna de las anteriores Los conocimientos del experto son … ____ ubicuos. ____ permanentes. ____ completos. ____ ninguna de las anteriores La experiencia natural siempre … ____ se adquiere gradualmente. ____ se puede extraer de libros especializados del dominio. ____ es fácil de documentar. ____ ninguna de las anteriores Durante el Estudio de Viabilidad se define si el SBC es … ____ posible, ajustado, justificado y preciso. ____ posible, adecuado, justificado y exitoso. ____ posible, justificado, eficiente y eficaz. ____ ninguna de las anteriores. La plausabilidad define … (posible) ____ si el problema se justifica para implementar un SE ____ si el problema es adecuado para implementar un SE ____ si el SE implementado tendrá éxito ____ ninguna de las anteriores Para poder efectuar el Estudio de Viabilidad sólo se consideran … ____ los conocimientos públicos relacionados al dominio. ____ los conocimientos privados educidos del experto. ____ las características de la tarea a automatizar. ____ ninguna de las anteriores. Las etapas de la identificación de la tarea son...(estudio de viabilidad) ____ conceptualización, formalización e implementación de la base de conocimientos ____ plan de requisitos, selección del problema y definición de las características del problema ____ análisis y síntesis de los conocimientos adquiridos ____ ninguna de las anteriores La formalización tiene como objetivo... ___ expresar los conocimientos sobre el problema y su resolución en estructuras que puedan ser utilizadas por una máquina ____ la expresión de los conceptos y las relaciones de una manera formal en el marco sugerido por un entorno de construcción ____el entendimiento del dominio del problema y de la terminología formal utilizada ____ ninguna de las anteriores Los modelos estáticos y dinámicos se definen durante la… ____ Identificación de la Búsqueda ____ Adquisición de Conocimientos ____ Conceptualización Entender el dominio y la terminología ____ ninguna de las anteriores Dentro de la conceptualización, los conocimientos tácticos... ____ especifican lo qué el sistema debe hacer, dónde y por qué hacerlo ___ especifican cómo y cuándo el sistema puede añadir a sus conocimientos genéricos información actual acerca del caso ____ especifican las entradas y salidas del sistema ____ ninguna de las anteriores Dentro de la conceptualización, los conocimientos estratégicos... ____ especifican cómo y cuándo se puede añadir al conocimiento genérico información actual acerca del caso de prueba ____ especifican los datos de entrada y salida ____ especifican qué hacer, dónde y por qué hacerlo ____ ninguna de las anteriores La conceptualización... ____ consiste básicamente en la expresión de los conceptos y las relaciones de una manera formal en el marco sugerido por un entorno de construcción ____consiste básicamente en el entendimiento del dominio del problema y de la terminología usada ____ consiste en la expresión de los conocimientos sobre el problema y su resolución en estructuras que pueden ser usadas por una máquina ____ ninguna de las anteriores Sistema experto tradicional En un sistema experto tradicional, el principio del universo cerrado … ____ establece que toda la información necesaria no se encuentra definida en el sistema ____ establece que todo el conocimiento necesario no se encuentra definido en el sistema ____ establece que toda la información necesaria se encuentra definida en el sistema ____ ninguna de las anteriores En un SE, el principio de universo abierto … ____ establece que toda la información necesaria se encuentra definida en el sistema. ____ establece que todas las reglas que usa el experto se encuentran definidas en el sistema. ____ establece que toda la información necesaria no se encuentra definida en el sistema. ____ ninguna de las anteriores. En la arquitectura de un SE tradicional, es posible implementar... ____ Algoritmos Genéticos ____ Redes Neuronales Artificiales ___ Lógica Difusa ____ ninguna de las anteriores Sistema experto Los sistemas expertos… ____ no usan reglas heurísticas ____ usan reglas heurísticas para evitar la búsqueda ciega ____ usan reglas heurísticas, pero realizan búsqueda a ciegas ____ ninguna de las anteriores Los metaconocimientos son … ____ una descripción de los conocimientos fundamentales ya refinados. ____ los conocimientos que son usados para tomar decisiones acerca de cómo otros conocimientos pueden emplearse en el proceso de razonamiento. ____ los que se aprenden bien a través de la experiencia. ____ ninguna de las anteriores. En toda sesión de educción de conocimientos nunca se debe … ____ definir de antemano el contenido de la sesión. ____ definir de antemano cuál es la técnica de educción a utilizar. ____ realizar luego una revisión de los conocimientos educidos con el experto. ____ ninguna de las anteriores Durante las primeras sesiones del proceso de educción de conocimientos... ____ es posible obtener principalmente conocimientos específicos ____ el procedimiento es idéntico al proceso de extracción de conocimientos ____ se busca una visión general del dominio ____ ninguna de las anteriores Los SE … ____ no pueden expresar sus conclusiones a los usuarios. ____ pueden o no expresar sus conclusiones a los usuarios. ____ deben poder expresar sus conclusiones a los usuarios. ____ ninguna de las anteriores. La Pericia es … ____ la capacidad de generar resultados satisfactorios pero no óptimos. ____ la capacidad de generar resultados en poco tiempo. ____ la capacidad de generar resultados óptimos en poco tiempo. ____ ninguna de las anteriores. Para lograr el éxito de un proyecto de INCO, se debe considerar … ____ poseer más de un experto para realizar la educción de conocimientos. ____ que el esfuerzo de desarrollo esté justificado. ____ una adecuada transferencia tecnológica. ____ ninguna de las anteriores La INCO ____ es una forma de ver la IA como ciencia ____ no aplica los principios de IA ____ es una forma de aplicar IA ____ permite construir solamente software tradicional Inteligencia artificial 16. Una de las razones por las cuales podríamos decir que la experiencia artificial es preferible a la experiencia humana es que… ____es fácil de documentar ____ es difícil de documentar ____ se adapta a situaciones cambiantes rápidamente ____ ninguna de las anteriores Una de las razones por las cuales podríamos decir que la experiencia artificial es preferible a la experiencia humana ya que… ____permanece ____es perecedera ____examina todos los aspectos de un problema ____ ninguna de las anteriores Dentro de la IA, en un problema, el espacio de estados del sistema… ____ es siempre finito ____ es siempre infinito ____ puede ser finito o infinito ____ninguna de las anteriores Una de las razones, por las cuales los SE son preferibles frente a la experiencia natural, es que … ____ pueden ser utilizados por usuarios sin conocimiento del dominio. ____ son difíciles de reproducir y robar. ____ son adaptativos y creativos. ____ ninguna de las anteriores. Los problemas tratados por la Ing de Software son…. ____ básicamente procedimentales y sistemáticos ____ básicamente procedimentales y no sistemáticos ____ básicamente sistemáticos y no procedimentales ____ ninguna de las anteriores Una de las razones por las cuales podríamos decir que la experiencia artificial es preferible a la experiencia humana ya que… ____ es perecedera ____ examina todos los aspectos de un problema ____ evoluciona ____ ninguna de las anteriores Métodos de busquedas Dentro de los métodos de búsqueda…….…. ____ es peor no tener heurística a tener una mal definida ____es peor tener una mala heurística a no tenerla ____ es imprescindible tener definida al menos una heurística ____ninguna de las anteriores Dado el árbol de búsqueda, el recorrido que se obtiene utilizando el método “El Primero Mejor” es el mismo que se logra al aplicar … ____ Escalada Simple (recorriendo el árbol de derecha a izquierda). ____ A* (considerando que el costo de cada transición de nodo a nodo es igual a 1). ____ Primero en Profundidad (recorriendo el árbol de izquierda a derecha). ____ ninguna de las anteriores. Dado el árbol de búsqueda, el método que encuentra una solución con la menor cantidad de nodos visitados es … ____ Escalada Simple (recorriendo el árbol de derecha a izquierda). ____ Primero en Amplitud (recorriendo el árbol de izquierda a derecha). ____ Primero en Profundidad (recorriendo el árbol de derecha a izquierda). ____ Escalada por Máxima Pendiente. Método del emparrillado En una parrilla evaluativa, con rangos de valores [0,5], el cero significa… ____ el menor grado de satisfacción de la característica respecto de cada elemento ____ el mayor grado de satisfacción de la característica respecto de cada elemento ____ que la característica no está presente en los elementos de la parrilla ____ ninguna de las anteriores En un emparrillado, si utilizo una matriz clasificatoria... ____ pueden existir varios elementos que tengan igual valor para la misma característica ____ deben existir, al menos, dos elementos que tengan igual valor para la misma característica ____ deben existir todos los valores posibles de 1 a n, donde n es la cantidad de elementos participantes en dicha matriz En el ____ ____ ____ ____ emparrillado, las características de los elementos definidos... pueden poseer valores bipolares no deben poseer valores bipolares deben poseer valores bipolares ninguna de las anteriores 10. Si en una matriz de distancias de elementos (utilizando el criterio de mínima distancia) se encuentran dos mínimas distancias en la misma iteración, eso quiere decir que siempre en el árbol ordenado de elementos encontraré como mínimo… ____ dos grupos de elementos ____ dos grupos de características ____ dos elementos iguales ____ ninguna de las anteriores En toda parrilla dicotómica siempre se cumple que … ____ sólo la lista de los elementos son educidos del experto. ____ sólo la lista de las características son educidas del experto. ____ el IC sólo define los valores para cada combinación de elemento y característica. ____ ninguna de las anteriores En el emparrillado... ____ se validan las reglas definidas en el análisis de protocolos ____ se obtienen las metarreglas definidas en el análisis de protocolos ____ siempre se reducen las incertidumbres encontradas en el análisis de protocolos ___ ninguna de las anteriores nada que ver AP con emparrillado La técnica del emparrillado permite obtener un modelo mental … ____ de los metacomentarios que utiliza el experto en la resolución de los casos de prueba. ____ de una parte de los elementos que utiliza el experto. ____ de los operadores que utiliza el experto en la resolución de los casos de prueba. ____ ninguna de las anteriores. Sistemas basados en conocimiento (SBC) El Motor de Inferencias … ____ es el principal componente de una RNA. ____ es un componente general de resolución de problemas. ____ debe ser definido durante la etapa de Formalización. ____ ninguna de las anteriores. El Motor de Inferencias … ____ es el principal componente de una RNA. ____ es un componente que permite obtener la trazabilidad de las consultas realizadas al usuario. ____ debe ser definido durante la etapa de Formalización. ____ ninguna de las anteriores.
