simulado av MODELAGEM E SIMULAÇÃO DE SISTEMAS

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04/12/2020 Estácio: Alunos
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Disc.: MODELAGEM E SIMULAÇÃO DE SISTEMAS 
Aluno(a): JEFERSON DE OLIVEIRA CARDOSO 201707015104
Acertos: 10,0 de 10,0 21/10/2020
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Mesmo que a Inteligência Artificial produza notáveis benefícios para sociedade, o seu desenvolvimento
apresenta objetivos definidos, bem como difucldades em seu apromoramento.
Assinale a alternativa que apresenta um objetivo na implementação de Inteligência Artificial na indústria.
 Suplementar das capacidades humanas, superando seus limites.
Nunca ser possível substituir a ação humana em nenhuma área.
Ser totalmente dependente da ação humana.
Ser obsoleta em comparação à ação humana.
Garantir a continuidade do trabalho humano.
Respondido em 21/10/2020 20:51:45
 
 
Explicação:
A suplementação das capacidades humanas, tornado o Ser Humano obsoleto, tanto para produção industrial, ou
até mesmo na existência. Não se sabe qual o futuro do trabalho da humanidade, em relação ao trabalho
realizado por inteligência artificial, o que leva a crises nesse tema. A Inteligência Artificial se mostra promissora
nessa substituição, mesmo que ainda seja, em seu desenvolvimento, dependente da ação humana.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
A Teoria Fuzzy foi inicialmente sugerida em 1930 por Jan Lukasiewicz para análise de problemas específicos.
Que tipo de problema a Teoria Fuzzy busca solucionar?
Problemas discritivos.
 Problemas de múltiplicade de valores de possibilidades simultâneas.
Problemas de controle multiobjetivo.
Problemas de regressão linear de funções.
Problemas exclusivamente teóricos.
Respondido em 21/10/2020 20:49:48
 
 
Explicação:
A análise que era feita antes da Teoria Fuzzy era capaz de expressar resultados simples, como
¿verdadeiro¿ e ¿falso¿, não sendo capaz de propor valores de intensidade, como ¿maior¿, ¿menor¿,
¿melhor¿ ou ¿pior¿. Para esse tipo de problemas foi proposta a Teoria Fuzzy.
 Questão1
a
 Questão2
a
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04/12/2020 Estácio: Alunos
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Acerto: 1,0 / 1,0
Os elementos de conjuntos diferentes podem interagir entre si pelas operações de conjuntos. Dentre todas as
operações dos conjuntos que levam às definições de conjuntos fuzzy, identifique a alternativa que apresenta
uma dessas operações.
Exponenciação.
 Interseção.
Tradução.
Interpretação.
Multiplicação.
Respondido em 21/10/2020 20:52:37
 
 
Explicação:
Interseção ¿ Elementos comuns a diferentes conjuntos são os elementos de interseção, definida pelo conectivo
lógico ¿e¿, pois os elementos devem pertencer a um conjunto e outro conjunto.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Determinar a relação composta fuzzy R, das relações fuzzy A e B, utilizando
o método max-produto.
Sendo
 
Respondido em 21/10/2020 20:53:57
 
A =
⎡
⎢
⎣
0.1 0.1
0.5 0.3
0.2 0.3
⎤
⎥
⎦
B = [ 0.3 0.2 0.4 0.1
0.4 0.1 0.2 1.0
]
μR(x, y) = max[μA(x, y) ⋅ μB(x, y)]
R =
⎡
⎢
⎣
0.3 0.4
0.5 0.4
0.3 0.4
⎤
⎥
⎦
R =
⎡
⎢
⎣
0.4 0.2 0.4 1, 0
0.5 0.3 0.5 1.0
1.0 1.0 1.0 1.0
⎤
⎥
⎦
R =
⎡
⎢
⎣
0.04 0.02 0.04 0.10
0.15 0.10 0.20 0.30
0.12 0.04 0.08 0.30
⎤
⎥
⎦
R =
⎡
⎢
⎣
0.3 0.4
0.5 0.3
0.4 0.3
⎤
⎥
⎦
R =
⎡
⎢
⎣
0.3 0.2 0.4 0.1
0.5 0.5 0.5 0.5
0.4 0.3 0.3 0.3
⎤
⎥
⎦
 Questão3
a
 Questão4
a
04/12/2020 Estácio: Alunos
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Explicação:
 
 
 
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Pelo princípio da não contradição da lógica tradicional a surge a noção de exclusividade mútua. Os conectivos
lógicos utilizados para a determinação dos valores lógicos das funções compostas são definidos em disjunção,
conjunção, negação, implicação e equivalência.
Assinale a alternativa que apresenta o conceito com sua definição correta.
Conjunção de uma proposição é o complemento a um da pertinência da proposição.
 Disjunção é dada pela união entre as proposições, logo é o máximo das pertinências ao conjunto
verdade de duas proposições.
Equivalência é a interseção das duas proposições, por isso, o mínimo das pertinências das proposições
ao conjunto verdade.
Negação é dada pela união entre a negação de uma proposição e a outra proposição, logo o máximo
das pertinências da negação da primeira proposição com a segunda.
Implicação é a determinação que a pertinência de uma proposição ao conjunto verdade é idêntica a
pertinência de outra proposição ao conjunto verdade.
Respondido em 21/10/2020 20:55:46
 
 
Explicação:
Implicação é dada pela união entre a negação de uma proposição e a outra proposição, logo o máximo das
pertinências da negação da primeira proposição com a segunda.
Conjunção é a interseção das duas proposições, por isso, o mínimo das pertinências das proposições ao
conjunto verdade.
Negação de uma proposição é o complemento a um da pertinência da proposição.
Equivalência é a determinação que a pertinência de uma proposição ao conjunto verdade é idêntica a
pertinência de outra proposição ao conjunto verdade.
Disjunção é dada pela união entre as proposições, logo é o máximo das pertinências ao conjunto verdade de
duas proposições.
μR(x, y) = max[0.1 × 0.3; 0.1 × 0.4] = 0.04
μR(x, y) = max[0.1 × 0.2; 0.1 × 0.1] = 0.02
μR(x, y) = max[0.1 × 0.4; 0.1 × 0.2] = 0.04
μR(x, y) = max[0.1 × 0.1; 0.1 × 1.0] = 0.10
μR(x, y) = max[0.5 × 0.3; 0.3 × 0.4] = 0.15
μR(x, y) = max[0.5 × 0.2; 0.3 × 0.1] = 0.10
μR(x, y) = max[0.5 × 0.4; 0.3 × 0.2] = 0.20
μR(x, y) = max[0.5 × 0.1; 0.3 × 1.0] = 0.30
μR(x, y) = max[0.2 × 0.3; 0.3 × 0.4] = 0.12
μR(x, y) = max[0.2 × 0.2; 0.3 × 0.1] = 0.04
μR(x, y) = max[0.2 × 0.4; 0.3 × 0.2] = 0.08
μR(x, y) = max[0.2 × 0.1; 0.3 × 1.0] = 0.30
R =
⎡
⎢
⎣
0.04 0.02 0.04 0.10
0.15 0.10 0.20 0.30
0.12 0.04 0.08 0.30
⎤
⎥
⎦
 Questão5
a
04/12/2020 Estácio: Alunos
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Acerto: 1,0 / 1,0
As funções de pertinência permitem que se limite valores que representem o quanto cada expressão fuzzy
possível pode ser aplicada a um determinado valor discreto. Para essa caracterização, utilizam-se gráficos que
representam as funções de pertinência. As funções de pertinência mais utilizadas na lógica nebulosa são:
Interpretação, definição e composição.
Grande, médio e pequeno.
Entrada, inferência e saída.
 Triangular, Trapezoidal, Gaussiana e Sino Generalizada.
Baixo, médio e alto.
Respondido em 21/10/2020 20:53:23
 
 
Explicação:
As funções de pertinência podem ser definidas geometricamente de diversas formas, as quais são determinadas
pela suavidade das bordas, que representa a possibilidade de uma variável pertencer a mais de uma função de
pertinência. Tais funções assumem as formas Triangular, Trapezoidal, Gaussiana e Sino Generalizada.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Muito embora a técnica de defuzzificação Centro de Área seja extremamente útil em diversas aplicações de
lógica fuzzy, deve-se observar, porém, que há algumas desvantagens em sua aplicação. A alterantiva que
apresenta limitação ao emprego desse método é
Nunca haverá interseção entre conjuntos de pertinência.
As áreas de representação gráfica são sempre bem comportadas.
Os conjuntos de pertinência nunca estarão suficientemente separados.
Os conjuntos de pertinência são sempre contínuos, o que demanda a utilzação de métodos numéricos
robustos.
 Pode haver sobreposição de superfícies quando regras de inferência apresentarem a mesma saída de
variável linguística.
Respondido em 21/10/2020 20:54:02
 
 
Explicação:
Se mais de uma regra de inferência aplicadas ao problema apresentarem a mesma saída de variável linguística,
pode-se perceber que haveria uma sobreposição de superfícies que leva a um processamento equivocado de
defuzzificação.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Em linguística, os termos atômicos fundamentais são frequentemente modificados por partículas conhecidas
como modificadores linguísticos.
Assinale a alternativa que NÃO contém um modificador linguístico.
"Isso está muito longe"
 "Dê um passo para a esquerda"
"Precisosubir muito ainda"
"Vire um pouco à direita"
"Coloquei bem mais abaixo"
Respondido em 21/10/2020 20:54:22
 Questão6
a
 Questão7
a
 Questão8
a
04/12/2020 Estácio: Alunos
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Explicação:
Em linguística, os termos atômicos fundamentais são frequentemente modificados com adjetivos (substantivos)
ou advérbios (verbos) como muito, baixo, leve, mais ou menos, razoavelmente, ligeiramente, quase,
aproximadamente, e diversos outros.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Os elementos básicos de processamento das Redes Neurais Artificiais são os neurônios. Como o
processamento dos sinais ocorre nos neurônios?
Complemento do sinal
Excitação do sinal
Inversão lógica do sinal
Inibição do sinal
 Excitação ou inibição de sinais
Respondido em 21/10/2020 20:54:40
 
 
Explicação:
Os neurônios excitam ou inibem os sinais.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
As informações que devem ser analisadas ao tomar essa decisão podem ser pouco ou muito sofisticadas.
Qualquer que seja a fonte de informação, ela estará associada a algum grau de incerteza.
Assinale a alternativa qeu NÃO apresenta um exemplo de emprego de lógica fuzzy para o auxílio da tomada de
decisões.
Notas de uma prova de redação analisando criatividade e gramática.
 Qualidade do sono analisando quantas vezes se acorda por noite.
Investir na bolsa analisando inflação e dólar.
Sair de casa com guarda-chuva analisando a umidade do ar e a temperatura ambiente.
Saúde do trabalhador analisando a temperatura do ambiente e o nível de ruído.
Respondido em 21/10/2020 20:57:23
 
 
Explicação:
O processo de tomada de decisão é um empreendimento científico, social e econômico de extrema importância.
A habilidade de fazer escolhas consistentes e acertadas é a essência de qualquer processo de decisão que
possuem naturalmente algum nível de incerteza.
Ao analisar apenas uma variável discreta, a fuzzificação não é aplicada, pois na alternativa "Qualidade so sono",
não há tomada de decisão, apenas uma informação numérica.
 
 
 
 
 
 Questão9
a
 Questão10
a
javascript:abre_colabore('38403','210797650','4236457246');
04/12/2020 Estácio: Alunos
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