Simulado AV 2 Ciclo

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09/05/2021 Estácio: Alunos
https://simulado.estacio.br/alunos/?p0=76158630&user_cod=2304241&matr_integracao=201902459441 1/6
 
 
Disc.: MODELAGEM E SIMULAÇÃO DE SISTEMAS 
Aluno(a): MARCIO ELISSANDRO VASCONSELOS BATISTA 201902459441
Acertos: 10,0 de 10,0 09/05/2021
 
 
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.
Nunca há dúvida sobre quem é o interrogado.
Uma pessoa pode fazer várias perguntas a outra pessoa.
O interrogador precisa saber quem é o interrogado.
 Se for possível concluir se o interrogado é uma pessoa ou uma máquina, a máquina possui
inteligência.
Respondido em 09/05/2021 12:09:15
 
 
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.
 
 
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 exclusivamente teóricos.
Problemas de regressão linear de funções.
Respondido em 09/05/2021 12:10:59
 
 
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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javascript:voltar();
09/05/2021 Estácio: Alunos
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Acerto: 1,0 / 1,0
Determine a pertinência resultante da união dos conjuntos A e B.
 
Respondido em 09/05/2021 12:12:03
 
 
Explicação:
Deve-se realizar a operação de máximo elementos a elemento, se o elemento não é listado em um conjunto a
pertinência é zero.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Seja a relação fuzzy apresentada na matriz relacional determine o complemento da relação . Sabendo que
 
A = [ , , ]
0, 1
0
0, 4
1
1, 0
2
B = [ , ]
0, 4
0
0, 2
3
μA∪B(x) = max[μA(x), μB(x)]
A ∪ B = [ , , , ]
0, 1
0
0, 4
1
1, 0
2
0, 2
3
A ∪ B = [ , , , ]
0, 1
0
0, 1
1
0, 1
2
0, 1
3
A ∪ B = [ , , ]
0, 4
1
1, 0
2
0, 2
3
A ∪ B = [ , , , ]
0, 4
0
0, 4
1
1, 0
2
0, 2
3
A ∪ B = [ , , , ]
0, 0
0
0, 4
1
1, 0
2
0, 2
3
μA∪B(0) = max[0, 1; 0, 4] = 0, 4
μA∪B(1) = max[0, 4; 0, 0] = 0, 4
μA∪B(2) = max[1, 0; 0, 0] = 1, 0
μA∪B(3) = max[0, 0; 0, 2] = 0, 2
A ∪ B = [ , , , ]
0, 4
0
0, 4
1
1, 0
2
0, 2
3
R
¯̄¯̄
R
¯̄¯̄
R → μ¯̄̄¯
R
(x, y) = 1 − μR(x, y)
R =
⎡
⎢
⎣
0.25 0.95 0.24
0.64 0.41 0.63
0.47 0.58 0.14
⎤
⎥
⎦
¯̄¯̄
R =
⎡
⎢
⎣
0.75 0.05 0.76
0.36 0.59 0.37
0.53 0.42 0.86
⎤
⎥
⎦
 Questão3
a
 Questão4
a
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Respondido em 09/05/2021 12:13:25
 
 
Explicação:
Logo
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Assinale a opção que apresenta os três princípios lógicos tradicionais.
Compartilhamento, Não Contradição e Terceiro Excluído.
 Identidade, Não Contradição e Terceiro Excluído.
Identidade, Complementação e Terceiro Excluído.
Compartilhamento, Não Contradição e Falsidade
Identidade, Complementação e Falsidade.
Respondido em 09/05/2021 12:15:32
 
 
Explicação:
São três os proncípios da lógica clássica proposta por Aristóteles: Identida, Não Contradição e Terceiro Excluído.
 
 
¯̄¯̄
R =
⎡
⎢
⎣
0.95 0.95 0.95
0.64 0.64 0.64
0.58 0.58 0.58
⎤
⎥
⎦
¯̄¯̄
R =
⎡
⎢
⎣
0.85 0.50 0.86
0.46 0.69 0.47
0.63 0.52 0.96
⎤
⎥
⎦
¯̄¯̄
R =
⎡
⎢
⎣
0.76 0.76 0.76
0.59 0.59 0.59
0.86 0.86 0.86
⎤
⎥
⎦
¯̄¯̄
R =
⎡
⎢
⎣
0.25 0.95 0.24
0.64 0.41 0.63
0.47 0.58 0.14
⎤
⎥
⎦
μ¯̄¯R(1, 1) = 1 − 0.25 = 0.75
μ¯̄¯R(1, 2) = 1 − 0.95 = 0.05
μ¯̄¯R(1, 3) = 1 − 0.24 = 0.76
μ¯̄¯R(2, 1) = 1 − 0.64 = 0.36
μ¯̄¯
R
(2, 2) = 1 − 0.41 = 0.59
μ¯̄¯
R
(2, 3) = 1 − 0.63 = 0.37
μ¯̄¯
R
(3, 1) = 1 − 0.47 = 0.53
μ¯̄¯
R
(3, 2) = 1 − 0.58 = 0.42
μ¯̄¯
R
(3, 3) = 1 − 0.14 = 0.86
¯̄¯̄
R =
⎡
⎢
⎣
0.75 0.05 0.76
0.36 0.59 0.37
0.53 0.42 0.86
⎤
⎥
⎦
 Questão5
a
6a
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Acerto: 1,0 / 1,0
Assinale a alternativa que apresenta o nome dado à atividade de processamento dos dados de entrada que
admite uma variável discreta e definida, convertendo-a em uma variável nebulosa:
 
decomposição
agregação
 fuzzyficação
defuzzyficação
composição
Respondido em 09/05/2021 12:16:01
 
 
Explicação:
O processamento dos dados de entrada, chamado fuzzyficação, significa o processo de admitir uma variável
discreta e definida e convertê-la em uma variável nebulosa.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Pode-se definir alguns parâmetros a serem analisados para a melhor seleção do Método de Defuzzificação a
ser empregado, onde faz-se necessário analisar o conceito de continuidade do método .
Para a seleção do melhor método a ser empregado, o seguinte fator deve ser avaliado.
Velocidade de processamento linguístico.
 Aplicações em malha fechada.
Tamanho da matriz de valores discretos.
Capacidade de processamento de máquina.
Complexidade numérica da variável linguística.
Respondido em 09/05/2021 12:16:48
 
 
Explicação:
A propriedade de continuidade é importante para aplicações em malha fechada, pois se a saída de um
controlador fuzzy controla uma variável do processo, saltos na saída do controlador podem causar instabilidade
e oscilações, logo é prudente optar pela defuzzificação Centro de Máximos.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Uma operação utilizada em conjuntos difusos, quando aplicados a graus de pertinência, é a intensificação.
Assinale a alternativa que contém uma operação de intensificação.
 Dilatação.
Pertinência.
Inferência.
Contrastação.
Expressão.
Respondido em 09/05/2021 12:17:20
 
 
Explicação:
A intensificação é uma operação que atua em uma combinação de concentração e dilatação. Aumenta o grau de
pertinência dos elementos no conjunto com graus de pertinência originais maiores que 0,5 e diminui o grau de
pertinência desses elementos no conjunto com de pertinência originais menores que 0,5.
 Questão
 Questão7
a
 Questão8
a
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Acerto: 1,0 / 1,0
Considerando o modelo matemático do neurônio para aplicação computacional com função de ativação linear 
, assinale a opção que determina o valor de saída do neurônio pelas entradas 
, relacionadas respectivamente aos pesos , com o
bias .
Modelo do neurônio: 
 0,19
0,51
0,59
0,39
0,11
Respondido em 09/05/2021 12:18:26
 
 
Explicação:
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Apesar do treinamento formal nessa área e do senso comum sobre como essa noção de incerteza é clara,
vemos que ela é violada com boa frequência na realidade empresarial. Assinale a alternativa que apresenta
uma situação na qual a lógica fuzzy pode auxiliar o processo de tomada de decisões.
Decisões que dependam exclusivamente de 1 parâmetro.
Problemas com funções de pertinência vazios.
Análise de variáveis que possam admitir resultados 0 OU 1.
 Problema com grande volume de dados.
Pequeno volume de dados a serem analisados.
Respondido em 09/05/2021 12:19:06
 
 
Explicação:Quando o volume de dados de entrada a serem analisados é muito grande, a utilização de métodos numéricos
se mostra uma excelente ferramenta na tomada de decisões.
Decisões pertinentes a investimentos financeiros é um dos exemplos mais vistos na literatura sobre aplicações
fuzzy, onde uma série de parâmetros devem ser analisados, como flutuação cambial, taxação sobre transações,
variações de valores de ativos, entre diversos outros.
 
 
 
 
 
 
 
g(⋅) : y = u y
x1 = 1, x2 = −0.2 e x3 = 0.7 w1 = 0.3, w2 = 0.6 e w3 = 0.3
θ = −0.2
y = g(
3
∑
i=1
xiwi − θ)
y = g(0, 3 ⋅ 1 + 0, 6 ⋅ (−0, 2) + 0, 3 ⋅ 0, 7 − 0, 2)
y = 0, 3 − 0, 12 + 0, 21 − 0, 2 = 0, 19
 Questão9
a
 Questão10
a
javascript:abre_colabore('38403','225078811','4567712338');
09/05/2021 Estácio: Alunos
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