软计算多选题

在本文中，我们将讨论与软计算相关的最常见的多选题。

撰写本文的主要目的是针对竞争性考试和面试。通常，软计算涉及模糊逻辑、神经网络和遗传算法的基础知识。在这里，我们将尝试涵盖所有常见软计算问题以及各种选项中的正确答案。

1) 下列哪项与模糊逻辑相关？

1. 精确集合逻辑
2. 多值逻辑
3. 二值逻辑
4. 二进制集合逻辑

2) 传统集合论的真值可以定义为_________，而模糊逻辑的真值被称为_________。

1. 0或1，0或1。
2. 介于0和1之间，0或1。
3. 0或1，介于0和1之间。
4. 介于0和1之间，介于0和1之间。

3) 模糊逻辑是精确集合的扩展，它处理部分真理。

1. true
2. False

4) 模糊逻辑中有多少种随机变量？

1. 2
2. 4
3. 1
4. 3

5) 下列哪项表示集合成员的值？

1. 真度
2. 概率
3. 离散集
4. a & b 都不是

6) 概率密度函数由什么表示？

1. 连续变量
2. 离散变量
3. 连续变量的概率分布
4. 概率分布

7) _________用于概率论语句。

1. 逻辑
2. 命题逻辑的扩展
3. 条件逻辑
4. 以上都不是

8) 下列哪些模糊算子用于模糊集合论？

1. 并且
2. 或
3. NOT
4. 异或

9) 在模糊集合论中，哪种算子本质上是语言学的？

1. 语言变量
2. 模糊变量
3. 修饰语（Hedges）
4. 以上都不是

10) 我们在哪里可以使用贝叶斯规则？

1. 增加复杂性。
2. 降低复杂性。
3. 解决查询
4. 回答概率查询

11) 贝叶斯网络提供了下列哪项？

1. 域的部分描述
2. 域的完整描述
3. 问题的完整描述
4. 以上都不是

12) _________代表模糊逻辑

1. IF-THEN规则
2. IF-THEN-ELSE规则
3. a & b 都不是
4. 以上都不是

13) 不确定性可以用_________表示

1. 熵
2. 模糊逻辑
3. 概率
4. 以上全部。

14) 命名从复杂环境中获取以泛化、近似和简化解决方案逻辑的算法。

1. 生态算法
2. 模糊集
3. 模糊关系数据库
4. 以上都不是

15) 下列哪种条件可以直接影响所有其他变量？

1. 全连接
2. 局部连接
3. 部分连接
4. 以上都不是

16) 感知器可以定义为_________

1. 双层自联想神经网络
2. 带反馈的神经网络
3. 自联想神经网络
4. 带预处理的单层前馈神经网络

17) 自联想神经网络是什么意思？

1. 包含反馈的神经网络
2. 不包含循环的神经网络
3. 具有单个循环的神经网络
4. 包含反馈的单层前馈神经网络

18) 下列哪项是正确的？

I. 与传统计算机相比，神经网络具有更高的计算速率。

II. 神经网络通过示例学习。

III. 神经网络模仿人脑的工作方式

1. 以上全部。
2. (ii) 和 (iii) 是正确的
3. (i)、(ii) 和 (iii) 是正确的
4. 以上都不是

19) 下列哪项对神经网络是正确的？

I. 训练时间取决于网络的大小

II. 神经网络可以在传统计算机上模拟

III. 人工神经元在操作上与生物神经元相同

1. 以上全部。
2. (ii) 是正确的
3. (i) 和 (ii) 是正确的
4. 以上都不是

20) 神经网络相比传统计算机的优势是什么？

I. 神经网络从示例中学习

II. 它们更具容错性

III. 由于其高计算速率，它们非常适合实时操作

1. (i) 和 (ii) 是正确的
2. (i) 和 (iii) 是正确的
3. 仅 (i)
4. 以上全部。

21) 反向传播可以定义为_________

1. 它是感知器中曲线函数的另一个名称。
2. 它是错误通过网络反向传播以调整输入的。
3. 它是错误通过网络反向传播以允许调整权重，从而使网络能够学习。
4. 以上都不是

22) 下列哪项不是人工神经网络的优势？

1. 它可以承受一些节点的故障
2. 它可以处理噪声
3. 它可以解释结果
4. 它具有固有的并行性

23) 拥有多个感知器可以令人满意地解决XOR问题，因为每个感知器可以自己划分空间的线性部分，然后它们可以结合它们的结果。

1. 正确 - 这总是有效，这些多个感知器学习分类甚至复杂的问题。
2. 错误 - 感知器在数学上无法解决线性不可分函数，无论你做什么
3. 正确 - 感知器可以做到这一点，但无法学习如何做到 - 它们必须明确地手动编码
4. 错误 - 仅有一个感知器就足够了

24) 基于_________成员函数可以用于解决经验问题。

1. 知识
2. 学习
3. 示例
4. 经历

25) 一个3输入神经元被训练成当输入为110时输出0，当输入为111时输出1。泛化后，当且仅当输入为_________时，输出为0。

1. 000或110或011或101
2. 000或010或110或100
3. 100或111或101或001
4. 010或100或110或101

答案： b) 000或010或110或100

解释： 泛化前的真值表如下

这里，$表示“不知道”的情况，输出是随机的。

泛化后，真值表将为

26) 一个4输入神经元的权重分别为1、2、3和4。传输函数是线性的，比例常数等于2。输入分别为4、10、5和20。输出将是

1. 76
2. 238
3. 123
4. 119

27) 神经软件可以定义为

1. 一个强大而简单的神经网络
2. 用于分析神经元的软件
3. 神经外科医生使用的软件
4. 旨在协助现实世界专家的软件

28) 包含从输出到输入以及隐藏层的反向链接的网络叫什么？

1. 感知器
2. 自组织映射
3. 多层感知器
4. 循环神经网络

29) 下列哪项对于无监督学习是正确的？

1. 披露了一些特定的输出值
2. 未披露一些特定的输出值
3. 未指定相关输入值
4. 指定了输入和输出
5. 既没有给出输入也没有给出输出

30) 归纳学习涉及什么？

1. 不一致假设
2. 一致假设
3. 估计假设
4. 不规则假设
5. 规则假设

31) 下列哪项陈述是正确的？

1. 并非所有形式语言都是上下文无关的
2. 所有形式语言都是上下文无关的
3. 所有形式语言都像自然语言
4. 自然语言是面向上下文的自由语言
5. 自然语言是正常的

32) 下列哪项是错误的？

1. 两个上下文无关语言的并集和交集是上下文无关的。
2. 上下文无关语言的反向是上下文无关的，但其补集不必是。
3. 每种正则语言都是上下文无关的，因为它可以通过正则文法轻松解释。
4. 上下文无关语言与正则语言的交集总是上下文无关的。
5. 两个上下文无关语言的交集是上下文无关的。

33) 自动驾驶汽车是_________的应用

1. 无监督学习
2. 监督学习
3. 强化学习
4. 主动学习

34) _________不计入不同的学习方法。

1. 类比
2. 记忆化
3. 引言
4. Deduction (扣除额)

35) 下列哪些模型用于学习？

1. 神经网络
2. 决策树
3. 命题和一阶逻辑规则
4. 以上全部。

36) 下列哪项是主动学习的正确示例？

1. 除尘机
2. 新闻推荐系统
3. 自动驾驶汽车
4. 以上都不是

37) 下列哪项被称为探索性学习？

1. 主动学习
2. 监督学习
3. 强化学习
4. 无监督学习

38) _________有助于修改性能元素，协助做出更好的决策。

1. 学习元素
2. 性能元素
3. 改变元素
4. 以上都不是

39) 在确定学习问题的性质时会考虑下列哪项？

1. 问题
2. 反馈
3. 环境
4. 以上全部。

40) 在多个一致假设中选择哪一个？

1. 奥卡姆剃刀
2. 学习元素
3. 剃刀
4. 以上都不是

41) 下列哪项将由一组属性描述的对象作为输入？

1. Graph
2. 决策图
3. Tree
4. 决策树

42) 神经网络可以回答

1. For循环问题
2. If-Then-Else分析问题
3. 假设分析（What-if questions）
4. 以上都不是

43) 人工神经网络的特征，其中人工神经网络在学习期间创建自己的信息表示组织是

1. 自适应学习
2. 假设分析
3. 自组织
4. 监督学习

44) 在人工神经网络中，相互连接的处理单元被称为_________

1. 权重
2. 节点或神经元
3. 轴突
4. 胞体

45) 人工神经网络中的每个连接链路都与_________相关联，其中包含有关输入信号的静态信息。

1. 神经元
2. 激活函数
3. 权重
4. 偏见

46) 人工神经元能够充分模拟人脑中发现的原始神经网络

1. true
2. False

47) 神经元接收的输入函数是什么？它也被称为神经元的内部状态。

1. 权重
2. 偏见
3. 激活或神经元活动水平
4. 以上都不是

48) 代表DNA修饰元素的过程叫什么？

1. 选拔
2. 突变
3. 重组
4. 以上都不是

49) 下列哪项最好地表示个体基因？

1. 编码
2. 转换
3. 编码
4. 以上都不是

50) 对种群进行操作的算子叫什么？

1. 重组
2. 繁殖
3. 突变
4. 以上都不是

51) 命名噪音较小的选择方法。

1. 玻尔兹曼解
2. 余数解
3. 随机余数解
4. 以上都不是

52) 交叉算子分多少步进行？

1. 2
2. 3
3. 4
4. 5

53) 下列哪项最能与强化学习相关？

1. 基于错误的学习
2. 反向传播学习
3. 基于输出的学习
4. 以上都不是

54) _________通过使用逻辑位操作将给定的位模式转换为另一个位模式。

1. Masking
2. 分离
3. 转换
4. 反转

55) _________导致第一个操作数中的所有位向左移动由第二个操作数指示的位置数。

1. 右移
2. 左移
3. 移位运算符
4. 以上都不是

56) 下列哪项不是用于选择父代的指定方法？

1. 锦标赛选择
2. 稳态
3. 精英主义
4. 玻尔兹曼选择

57) _________以其自身的优缺点处理不确定性问题

1. 神经模糊
2. 神经遗传
3. 模糊遗传
4. 无

58) FAM代表什么？

1. 模糊关联记忆
2. 模糊联想记忆
3. 模糊辅助记忆
4. 以上都不是

59) 下列哪项以任何所需的精度展示非线性函数？

1. 神经模糊
2. 神经遗传
3. 模糊遗传
4. 以上都不是

60) 矩阵交叉也称为_________

1. 一维
2. 二维
3. 三维
4. 以上都不是