Questões sobre Geral

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Listagem de Questões sobre Geral

#Questão 407428 - Engenharia de Redes, Geral, CESPE / CEBRASPE, 2004, MCT, Tecnologista Pleno 2 (Código E2)

A lógica nebulosa processa conceitos lingüísticos de maneira inspirada nos processos decisórios do raciocínio humano. Funções de pertinência traduzem conceitos lingüísticos para variáveis numéricas. Considerando um controle nebuloso de temperatura, julgue os itens seguintes.

São necessárias, no mínimo, três funções de pertinência para descrever adequadamente a temperatura quando se usa um controlador nebuloso.

#Questão 407429 - Engenharia de Redes, Geral, CESPE / CEBRASPE, 2004, MCT, Tecnologista Pleno 2 (Código E2)

A lógica nebulosa processa conceitos lingüísticos de maneira inspirada nos processos decisórios do raciocínio humano. Funções de pertinência traduzem conceitos lingüísticos para variáveis numéricas. Considerando um controle nebuloso de temperatura, julgue os itens seguintes.

Diferentes conjuntos de funções de pertinência podem ser utilizados para representar a temperatura.

#Questão 407431 - Engenharia de Redes, Geral, CESPE / CEBRASPE, 2004, MCT, Tecnologista Pleno 2 (Código E2)

A lógica nebulosa processa conceitos lingüísticos de maneira inspirada nos processos decisórios do raciocínio humano. Funções de pertinência traduzem conceitos lingüísticos para variáveis numéricas. Considerando um controle nebuloso de temperatura, julgue os itens seguintes.

Funções de pertinência triangulares geram controladores nebulosos cuja saída apresenta trechos lineares.

#Questão 407436 - Engenharia de Redes, Geral, CESPE / CEBRASPE, 2004, MCT, Tecnologista Pleno 2 (Código E2)

Um sistema especialista baseado em lógica nebulosa pode ser treinado como uma rede neural artificial (RNA). Em relação a esse assunto, julgue os itens a seguir.

Um sistema neuronebuloso tem, em comparação com a RNA, a vantagem de apresentar uma componente de explicação. É possível verificar quais regras foram ativas no processo decisório.

#Questão 407438 - Engenharia de Redes, Geral, CESPE / CEBRASPE, 2004, MCT, Tecnologista Pleno 2 (Código E2)

Um sistema especialista baseado em lógica nebulosa pode ser treinado como uma rede neural artificial (RNA). Em relação a esse assunto, julgue os itens a seguir.

Não é necessário, como em sistemas nebulosos, um especialista na aplicação para “ajustar” um sistema neuronebuloso. Bastam dados de treinamento.

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