Экзаменационные вопросы по дисциплине ИБД

Экзаменационные вопросы по дисциплине «Интеллектуальные базы данных»

1.Основные понятия и модели баз данных.

2.Особенности современных информационных распределенных систем.

3.Реляционная модель данных.

4.Основы программирования реляционных данных на языке SQL.

5.Понятие интеллектуальной базы знаний (ИБЗ). Принцип организации общения между пользователем и ИБЗ.

6.Модели машинного понимания входных текстов. Типовая структура интеллектуальной базы знаний. Режимы работы интеллектуальной базы знаний.

7.Языковые средства представления знаний.

8.Технологии представления знаний (основные понятия о представлении знаний ролевыми фреймами и представлении знаний концептуальными семантическими сетями).

9.Технологии представления знаний (основные понятия о представлении знаний терминальными семантическими сетями и технологии построения процедурной компоненты базы знаний).

10.Нейросетевые методы представления знаний. Идеи нейроинформатики.

11.Базовые элементы и архитектура нейросетей.

12.Типовые методы поиска решений в интеллектуальных базах знаний. Основные понятия поиска решений на семантических сетях.

13.Типовые методы поиска решений в интеллектуальных базах знаний. Основные понятия ситуационного поиска решений.

14.Типовые методы поиска решений в интеллектуальных базах знаний. Основные понятия многокритериального поиска решений.

15.Типовые методы поиска решений в интеллектуальных базах знаний. Основные понятия генетического алгоритма информационной безопасности телекоммуникационных систем.

16.Методы оценки качества интеллектуальных баз знаний. Критерии качества интеллектуальных баз знаний. Оценка качества интеллектуальных баз знаний по локальным критериям.

17.Основы управления проектами по созданию интеллектуальных баз знаний, главные понятия, особенности управления проектами, концепция управления проектами.

18.Основы управления проектами по созданию интеллектуальных баз знаний, технология управления проектами, виды неопределенностей при управлении проектами и способы их учета, приемка проекта.

19.Технология Data Mining. Мотивы для создания технологии. Этапы в процессе интеллектуального анализа данных.

20.Компоненты систем интеллектуального анализа, области применения, виды получаемых паттернов.

21.Элементы теории информации: энтропия, Теорема сложения энтропий, количество информации.

22.Классификация с обучением, деревья решений и Байесовская классификация, основные понятия и примеры.

23.Поиск ассоциативных правил. Алгоритм A priori. Генерация ассоциативных правил.

24.Кластерный анализ (классификация без обучения). Матрица данных. Матрица различий. Основные понятия.

25.Типы данных в кластерном анализе. Вещественнозначные переменные. Бинарные переменные.

26.Типы данных в кластерном анализе. Номинальные переменные. Порядковые переменные. Комбинация переменных разных типов.

27.Кластерный анализ (классификация без обучения). Алгоритм k- средних. Алгоритм k-медоидов.

28.Введение в теорию нечетких множеств. Нечеткие множества.

29.Операции над нечеткими множествами. Алгоритм нечетких k-средних.

30.Особенности проектирования ИБД. Представление моделей анализа данных в базах данных.

31.Интеллектуальные системы и технологии в инженерии знаний. Понятие интеллектуальной информационной системы. Направления исследований в области интеллектуальных систем.

32.Классификация интеллектуальных информационных систем по типам систем.

33.Классификация интеллектуальных информационных систем по решаемым задачам.

34.Классификация интеллектуальных информационных систем по методам. Классификация интеллектуальных систем по назначению

35.Понятие интеллектуальной информационной технологии.

36.Архитектура интеллектуальных систем. Свойства знаний. Классификация знаний. Базы знаний.

Литература:

1.Яшина М.В., Мосева М.С. Интеллектуальные базы данных. Учебнометодическое пособие для направления 09.04.01 / МТУСИ. – М., 2018.

– 42 с.

2.Балан В.П., Душкин А.В., Новосельцев В.И., Сумин В.И. Введение в системное проектирование интеллектуальных баз знаний / Под ред. В.И. Новосельцева – М.: Горячая линия – Телеком, 2016. – 107 с.

3.Степанов Р.Г. Технология Data Mining: Интеллектуальный Анализ Данных. – Казань: Изд-во Казанского Государственного Университета им. В.И.Ульянова-Ленина, 2008. – 57 с.

4.Интеллектуальные системы / А.В. Остроух. – Красноярск: Научноинновационный центр, 2015. – 110 с.

В экзаменационном билете дается 2 вопроса из списка. Подготовка составляет 20-25 минут. Обязательно предоставление при ответе основных понятий по заданному вопросу в письменном виде и сдаче их экзаменатору после выставления оценки.