|
|
|
1. Cine garanteaza reusita unei aplicatii cu retele neuronale multistrat?.
2. Ce reprezinta un neuron int-o retea neuronala artificiala?.
3. Care este avantajul oferit de functiile de activare translatate ale neuronilor comparativ cu cele netranslatate (f(x)=x+b comparativ cu f(x)=x)?.
4. Prezentati etapele algoritmului de instruire a unei R.N.M..
5. Care dintre formele lotului de instruire participa la ajustarea efectiva a parametrilor unei retele neuronale multistrat.
6. Cum proceseaza reteaua neuronala caracteristicile (coordonatele) vectorilor formelor in timpul instruirii.
7. In timpul instruirii unei rele neuronale multistrat pot exista neuroni care sa nu se instruiasca? Justificati raspunsul.
8. Ce reprezinta un prototip si care ar fi consecintele utilizarii unui numar mai mare sau mai mic de prototipuri intr-o aplicatie cu retele cu autoorganizare?.
9. De ce rata de instruire a retelelor Kohonen(k(t)) nu trebuie sa fie mai mare decat valoarea 2?
10. De ce rata de instruire a retelelor Kohonen(k(t)) nu trebuie sa apartina intervalului (1, 2)?
11. Care este explicatie ca anumite prototipuri, dupa parcurgerea algoritmului de instruire, se gasesc in afara spatiilor ocupate de formele claselor?
12. Parametrii ρ si ci ai functiei radiale a unei retele RBF pot influenta nr. functiilor de baza intr-o aplicatie reala?.
13. Explicati diferenta intre cele doua tipuri de abordari fuzzy, utilizate in conjunctie cu retelele Kohonen si metoda functiilor de potential.
14. Explicati avantajele tehnicilor fuzzy in conjunctie cu retelele neuronale.
15. Unde se plaseaza prototipurile in cazul abordarilor fuzzy dupa parcurgerea algoritmului de instruire?. Justificati raspunsul.
16. Cum sunt caracterizate formele din interiorul claselor de catre clasificatorul care utilizeaza tehnicile fuzzy?
17. Care sunt dezavantajele algoritmului de corectie a functiei discriminant (metoda functiilor potential) utilizata la clasificarea formelor?
18. Cum se pot obtine polii centrali , ci ai functiilor de baza ai unei retele de tip R.B.F.?
19. Care este diferenta dintre un sistem liniar si unul neliniar, din punct de vedere al manifestari?.
20. Cum se obtine experimental, caracteristica statica a unui sistem neliniar stabil intrare marginita - iesire marginita?
21. Care sunt elementele care garanteaza reusita identificarii unui sistem neliniar cu retele neuronale multistrat?.
22. Care este functia de activarea a neuronilor stratului de iesire in cazul identificarii sistemelor cu retele neuronale multistrat?. Justificati raspunsul.
23. Care este rolul unui neuron memorie in cadrul unei retele neuronale cu neuroni memorie?. Ce problema rezolva neuronii memorie in cazul identificarii sistemelor?
24. Neuronii memorie contribuie la propagarea erorii inapoi prin retea? Cum se propaga informatia in cazul neuronilor memorie.
25. Care este diferenta dintre retelele neuronale Elman si Jordan?
26. Care conexiuni reprezinta matricea A a unui sistem dinamic in reprezentarea inrare -stare-iesire [X(k+1)=A*X(k)+B*U(k)] intr-o retea ELMAN.
27. Care este avantajul utilizarii retelelor neuronale modulare la identificarea sistemelor?
28. Care este problema cea mai dificila in cazul identificarii sistemelor cu retele neuronale modulare?
29. Care sunt aspectele de care trebuie sa se tina cont la instruirea retelelor neuronale recurente utilizand reprezentarea pe stare a sistemelor dinamice?
30. In ce situatie instrurire unei structuri neuronale care utilizeaza reprezentarea pe stare a unui sistem neliniar este mult mai usoara?
31. Care este specificul aplicatiilor care utilizeaza retele neuronale RBF?
32. Explicati de ce se folosesc retele neuronale R.B.F. pentru aproximarea nucleelor Voltera.
33. Ce proprietate trebuie sa aiba functia neliniara pentru a putea fi aproximata cu o retea neuronala RBF?
34. Care sunt cele doua abordari majore privind utilizarea tehnicilor neuronale in conducerea proceselor?
35. Cum explicati faptul ca reglarea cu model invers face parte din categoria structurilor de reglare cu predictie?. Prin ce se caracterizeaza reglarea cu predictie.
36. Care este rolul blocul
de ajustare a deplasarii neuronului de iesire, in cazul structurii de
reglare cu model invers?. Cum se alege valoarea ka din cadrul
schemei de reglare cu model invers?. Ce se intampla daca valoarea lui ka
este mica sau daca este mare. Care este semnificatia lui :
din relatia
urmatoare 
.
37. Cum va explicati faptul ca modelul invers al unui proces se instruieste de regula mai greu decat modelul direct al respectivului proces ?
38. Dispunand de realizarile {u(0),u(1),,u(300);y(0),y(1),,y(300) si de modelul neuronal direct y(k)=fNN(u(k-1), u(k-2), y(k-1), y(k-2), y(k-3)), Sa se prezinte etapele necesare determinarii modelului neuronal invers.
39. Care este rolul filtrului in cazul structurii de reglare cu model intern ?
40. Care este rolul modelului de referinta in cadrul structurii de reglare adaptiva?.
41. Care este rolul modelului neuronal al procesului in cazul structurii de reglare adaptive?
42. Cum trebuie sa fie ales lotul de instruire pentru modelul neuronal si ce importanta are acesta, in cadrul structurii de conducere adaptiva?
43. Cum se poate sintetiza, in cadrul structurii de conducere adaptiva, legea de reglare care sa tina cont de satisfacerea performantele in viitor si in acelasi timp sa se tina cont si de evolutia anterioara a erorii
44. Cum se realizeaza siteza unui regulator PID utilizand structuri de reglare adaptive?
45. Ce informatii suplimentare ofera structura de reglare neuronala adaptiva care sitetizeaza legea de reglare PID.
46. Explicati termenul adaptiv din structura de reglare adaptiva cu model de referinta
47. Explicati rolul regulatorului de stare constanta si de regim tranzitoriu.
48. Ce s-ar intampla daca am avea in structura de reglare (neuro-regulator optimal de urmarire) numai regulatorul de stare constanta?
49. Ce s-ar intampla daca am avea in structura de reglare (neuro-regulator optimal de urmarire) numai regulatorul de regim tranzitoriu?
50. Deduceti si justificati relatia
.
