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MODELAGEM E SIMULAÇÃO DE SISTEMAS 1a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 Allan Turing é reconhecido como o maior precursor da Inteligência Artificial. Turing desenvolveu um teste para determinar se uma máquina é inteligente ou não. Assinale a alternativa que apresenta uma característica do chamado "Teste de Turing". Nunca é possível distinguir se o interrogado é uma máquina ou pessoa. Se for possível concluir se o interrogado é uma pessoa ou uma máquina, a máquina possui inteligência. O interrogador precisa saber quem é o interrogado. Uma pessoa pode fazer várias perguntas a outra pessoa. Nunca há dúvida sobre quem é o interrogado. Respondido em 15/10/2020 13:37:55 Explicação: Uma pessoa em um terminal pode fazer várias perguntas, sem saber quem é o interrogado. Se houver confusão sobre o interrogado ser outra pessoa ou uma máquina compreende-se que a máquina possui inteligência, pois consegue imitar tal característica humana eficientemente, caso seja possível distinguir entre máquina e a pessoa, não há inteligência. 2a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 Assinale a opção que corresponde o conceito que é atribuído ao conceito fuzzy. Discriminação Complementação Gradação Conformação Especialização Respondido em 15/10/2020 13:38:08 Explicação: O conceito fuzzy apresenta a ideia de gradação relacionado a pertinência dos conjuntos. 3a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 Os conjuntos fuzzy são uma generalização dos conjuntos clássicos, ao superar os princípios do meio excluído e da não-contradição, fazendo-se valer do conceito da Dualidade. Logo, a propriedades do conjunto fuzzy, que os diferenciam dos conjuntos tradicionais é: A∩¯¯¯¯A=¯¯¯¯AA∩A¯=A¯ A∪¯¯¯¯A≠UA∪A¯≠U A∪A=AA∪A=A A∩A=AA∩A=A A∩¯¯¯¯A=AA∩A¯=A Respondido em 15/10/2020 13:36:43 Explicação: Na lógica clássica, uma proposição é verdadeira ou sua negação é verdadeira. Em termos da linguagem de conjuntos, tem-se que: A∪¯¯¯¯A=UA∪A¯=U Presmissa vencida pela lógica aplicada aos conjuntos Fuzzy. 4a Questão Acerto: 0,0 / 1,0 Determine a relação identidade obtida de A×A=A2A×A=A2, onde A={x,y,w,z}A={x,y,w,z} IA={(x,y);(y,x);(w,z);(z,w)}IA={(x,y);(y,x);(w,z);(z,w)} IA={(x2);(y2);(w2);(z2)}IA={(x2);(y2);(w2);(z2)} IA={(x,x);(y,y);(w,w);(z,z)}IA={(x,x);(y,y);(w,w);(z,z)} IA={(x,y);(x,w);(x,z);(y,x);(y,w);(y,z);(w,x);(w,y);(w,z);(z,x);(z,y);(z,w)}IA={(x,y);(x,w);(x,z);(y,x);(y,w);(y,z);(w,x);(w,y);(w,z);(z,x);(z,y);(z,w)} IA={(x,x);(x,y);(x,w);(x,z)}IA={(x,x);(x,y);(x,w);(x,z)} Respondido em 15/10/2020 13:40:22 Explicação: Um das relações possíveis é um caso especial que pode ser considerado, quando os pares ordenados são os mesmos, chamado relação identidade IAIA. No caso aplicado IA={(x,x);(y,y);(w,w);(z,z)}IA={(x,x);(y,y);(w,w);(z,z)} 5a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 Assinale a opção que apresenta os três princípios lógicos tradicionais. Identidade, Complementação e Terceiro Excluído. Compartilhamento, Não Contradição e Terceiro Excluído. Identidade, Não Contradição e Terceiro Excluído. Identidade, Complementação e Falsidade. Compartilhamento, Não Contradição e Falsidade Respondido em 15/10/2020 13:40:21 Explicação: São três os proncípios da lógica clássica proposta por Aristóteles: Identida, Não Contradição e Terceiro Excluído. 6a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 No raciocínio nebuloso, tem-se que a interpretação de dados quantitativos pode ser reescrita na forma de uma análise qualitativa. Assinale a alternativa que apresenta o nome do processo de conversão entre as análises. Experimentação. Fuzzificação. Abstração. Nulificação. Decisão. Respondido em 15/10/2020 13:38:05 Explicação: A fuzzificação é a etapa na qual as variáveis linguísticas são definidas de forma subjetiva, bem como as funções de pertinência, que compreende a Interpretação do Problema; Definição das variáveis; Definição das funções de pertinência; e Composição das regiões de pertinência. 7a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 Na análise nebulosa, a última etapa aplicada, ou seja, o processamento de saída é chamado de Defuzzificação. Sobre a defuzzificação, assinale a alternativa INCORRETA. Possui técnicas contínuas quando uma perturbação infinitesimal aplicada no valor de entrada for incapaz de gerar alterações consideráveis nos valores de saída. É o processo de conversão de funções de associação fuzzy para formatos discretos (ou nítidos). Representa um processo análogo e contrário ao de fuzzificação. É uma transformada inversa de uma grandeza para a qual foi atribuído um valor linguístico, para dá-lo novamente um valor pontual. Consiste em tomar o valor da variável admitida, convertida e inferida pela análise fuzzy, e traduzi-lo novamente em um valor linguístico. Respondido em 15/10/2020 13:38:22 Explicação: Essa etapa representa num processo análogo e contrário ao de fuzzificação, que consiste basicamente em tomar o valor da variável admitida, convertida e inferida pela análise fuzzy, e traduzi-lo novamente em um valor discreto. 8a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 Há termos que modificam a variável linguística, que modificam o significado singular de um termo, a partir de sua interpretação original os modificadores linguísticos. Assinale a alternativa que apresenta um modificador linguístico. Igual. Preciso. Equivocado. Pouquíssimo. Básico. Respondido em 15/10/2020 13:38:40 Explicação: 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. 9a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 Assinale a principal característica que é possível se alcançar pela utilização das Redes Neurais Artificiais. Representação Lógica Evolucionismo do algoritmo Retroalimentação Paralelismo Computacional Simbolização Linguísticas Respondido em 15/10/2020 13:38:55 Explicação: Os neurônios de uma Rede Neural Artificial são distribuídos paralelamente para realização do processamento computacional de dados. 10a Questão 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. Investir na bolsa analisando inflação e dólar. Sair de casa com guarda-chuva analisando a umidade do ar e a temperatura ambiente. Notas de uma prova de redação analisando criatividade e gramática. Saúde do trabalhador analisando a temperatura do ambiente e o nível de ruído. Qualidade do sono analisando quantas vezes se acorda por noite.
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