第三章单元测试
隶属云的发生器有几种（）。
描述事物最基本单位是（）。
决策树生成的优化理念是：（）的决策树更好。
控制理论发展的基础是（）。
- 定性规则的统一表示有哪些步骤？
- 云的数字特征用（）表征。
- 在云模型中，熵可以代表哪些概念？（）
- 我们可以将一维正态云模型扩展至二维和多维云模型，由此可见，还可以（）。
- 只有不确定性本身是确定的。
- 对于“较好”“中等”之类的评语存在双边约束。
- 单独讨论某一点的隶属度毫无意义。
- 云模型是我国学者李德毅教授提出的定性和定量转换模型。
- 计算云化系统可以在应用该计算时需要该系统。
- 多重条件的单规则发生器可以经语义转化后用多规则生成器实现。
- 不精确概念的含义在于其模糊性和随机性。
- 预测系统的预报程度和影响因素的描述往往用些模糊，不确定概念。
- 云-神经模型不但具有神经网络的学习能力，而且结合了云理论处理知识的不确定性的能力，更适用于复杂的决策支持系统。
A:二种 B:四种 C:三种 D:一种
答案:二种
A:方法 B:概念
C:语义 D:规则
A:结构越复杂 B:分支较少 C:结构越简单 D:分支较多
A:建立精确的数学模型 B:建立不同的数学规则 C:建立多样的数学方法 D:建立精准的数学语义
A:对定性规则作语义转化 B:对于定性规则予以实现 C:用多规则生成器构造原理构造任意的定性规则生成器 D:对定性规则作语义分解
A:熵 B:超熵 C:方差 D:期望值
A:一个定性概念的可度量粒度 B:隶属度 C: 一个非定性概念的可度量粒度 D:模糊度
A:将模糊集理论中的任何隶属函数扩展为隶属云 B:将梯形的隶属函数扩展至梯形云 C:将三角形的隶属函数扩展至三角形云 D:将正态云扩展至多种分布的云
A:错 B:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:错 B:对
A:对 B:错
A:对 B:错
A:错 B:对
A:错 B:对
A:错 B:对
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