SISTEMAS DE CONTROLE AVANÇADO
A seguir estão listadas as principais etapas consideradas para o projeto de um sistema de controle fuzzy do tipo Mamdani. Qual delas NÃO se aplica para tal projeto?
Definição de funções lineares de saída.
Determinação de operadores e método de defuzzificação que serão considerados.
Definição dos conjuntos fuzzy de entrada e de saída.
Definição do conjunto de regras linguísticas.
Execução de testes e ajustes para verificação do sistema.
Considere o seguinte conjunto fuzzy resultante do cálculo de agregação, neste caso utilizando o operador “max”,de um dado sistema fuzzy:
Qual será o valor não fuzzy resultante e o respectivo grau de pertinência deste sistema fuzzy considerando para a etapa de DEFUZZIFICAÇÃO o método do centro de gravidade (ou centroide)?
valor não fuzzy = 0,65 ;grau de pertinência = 0,3
valor não fuzzy = 0,65 ;grau de pertinência = 0,38
valor não fuzzy = 0,75 ;grau de pertinência = 0,3
valor não fuzzy = 0,75 ;grau de pertinência = 0,5
valor não fuzzy = 0,75 ;grau de pertinência = 0,45
"A(o) ___________________ Fuzzy, nada mais é que o mapeamento do conhecimento sobre um determinado processo através de um conjunto de regras".
Inferência
Função de pertinência
Complemento
Universo de discurso
Grau de pertinência
Observe o seguinte diagrama de blocos, considerado no decorrer do Capítulo, de um sistema de controle operando com um controlador neural e, em seguida, analise as alternativas.
I. Pode-se notar uma diferença básica desse diagrama em relação a diagramas de sistemas de controle convencionais: não há um bloco de comparação entre os valores de referência e o valor da saída do sistema.
II. As entradas para o controlador neural são os sinais de referência e saída do sistema, apresentando cinco neurônios na camada oculta e apenas um único neurônio na camada de saída, que será o sinal da ação de controle enviado à planta do sistema.
III. O controlador neural do sistema apresenta características de uma topologia de rede neural do tipo Perceptron Multicamadas, visto que o sinal de saída da rede é retroalimentado.
Qual das alternativas abaixo relaciona apenas a(s) sentença(s) CORRETA(S)?
I e II.
Apenas I.
II e III.
Apenas II.
Apenas III.
Analise o seguinte trecho do algoritmo desenvolvido para o treinamento da rede PMC, descrito durante o Capítulo:
Qual das alternativas a seguir relaciona motivos para a realização da etapa de normalização das amostras para o processo de treinamento de uma RNA?
O processo de normalização de dados é uma etapa necessária para garantir uma melhor eficiência da etapa de treinamento de uma RNA. Nesse caso, as amostras irão assumir valores entre 0 e 1.
A normalização dos dados é um processo alternativo a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, visando garantir uma melhor eficiência de tal etapa. Nesse caso, as amostras irão assumir valores entre 0 e 1.
A normalização dos dados não é um processo realmente necessário a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, visto que não garante uma boa eficiência nesta etapa.
O processo de normalização de dados não é realmente necessário para a etapa de treinamento de uma RNA.
A normalização dos dados é um processo alternativo a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, que não garante uma boa eficiência nesta etapa.
Considere uma data rede PMC com duas entradas na camada de entrada, dois neurônios na camada intermediária e um neurônio na camada de saída, sabendo que x1 = 1 e x2 = 0 e sua função de ativação é a logistica. Determine o valor da saída da rede neural (net).
0.8
0.5
1.0
0.75
0.25
Assinale V para verdadeiro e F para falso, e em seguida marque a alternativa com a sequência CORRETA:
( ) as funções de ativação utilizadas nas estruturas de RNAs podem ser divididas em dois grandes grupos: as parcialmente diferenciáveis e as totalmente diferenciáveis;
( ) Funções Degrau, Degrau bipolar e Linear compõem o grupo de funções de ativação denominadas parcialmente diferenciáveis;
( ) as Funções Logística, Tangente Hiperbólica e Gaussiana são as únicas expoentes do grupo de funções de ativação denominadas totalmente diferenciáveis;
( ) tanto a Função Logística quanto a Tangente Hiperbólica apresentam um parâmetro β relacionado ao nível de inclinação da curva que necessariamente deve ser configurado pelo usuário, quando empregadas em RNAs.
V-V-V-V.
F-F-F-F.
V-F-F-V.
V-F-F-F.
V-V-F-V.
Considere as regras linguísticas definidas para o controlador fuzzy Sugeno projetado para o sistema de controle de posição do cartucho de uma impressora, apresentado no decorrer Capítulo e, em seguida, analise as sentenças:
1. SE erro é “NG” ENTÃO tensao é “f1(erro) = -12”;
2. SE erro é “NP” ENTÃO tensao é “f2(erro) = 2*erro + 8”;
3. SE erro é “Z” ENTÃO tensao é “f3(erro) = 0,4*erro”;
4. SE erro é “PP” ENTÃO tensao é “f4(erro) = 2*erro – 8”;
5. SE erro é “PG” ENTÃO tensao é “f5(erro) = 12”;
I. Caso o valor assumido pela variável “erro” seja “Negativo Grande (NG)”, o valor da variável “tensao” será um valor negativo e em saturação.
II. O valor de “tensao” assumirá um valor entre -2 e 2 V caso a variável “erro” esteja entre -5 e 5 cm.
III. Pode-se dizer que as funções f2, f3 e f4 são funções lineares.
Qual alternativa apresenta apenas sentenças CORRETAS?
Apenas I.
I, II e III.
Apenas II.
I e III.
Apenas III.
Considere a seguinte tela da aba “Description” verificada no Fuzzy Logic Toolbox (SciFLT) do software SciLab, e em seguida analise as assertivas:
I. O objetivo dessa aba no SciFLT é definir algumas configurações gerais do sistema fuzzy que está sendo implementado.
II. Como pode ser observado pela Figura, na aba “Description” pode-se configurar as variáveis linguísticas de entrada e saída do sistema fuzz.
III. Um importante aspecto a ser definido para o sistema fuzzy e que pode ser configurado na aba “Description” são os operadores que serão considerados (norma-t, conorma-t, e métodos de implicação e agregação).
IV. É possível escolher também o método a ser considerado para a etapa de defuzzificação do sistema fuzzy.
Qual das alternativas a seguir contém apenas sentenças CORRETAS?
Definição de funções lineares de saída.
Determinação de operadores e método de defuzzificação que serão considerados.
Definição dos conjuntos fuzzy de entrada e de saída.
Definição do conjunto de regras linguísticas.
Execução de testes e ajustes para verificação do sistema.
Considere o seguinte conjunto fuzzy resultante do cálculo de agregação, neste caso utilizando o operador “max”,de um dado sistema fuzzy:
Qual será o valor não fuzzy resultante e o respectivo grau de pertinência deste sistema fuzzy considerando para a etapa de DEFUZZIFICAÇÃO o método do centro de gravidade (ou centroide)?
valor não fuzzy = 0,65 ;grau de pertinência = 0,3
valor não fuzzy = 0,65 ;grau de pertinência = 0,38
valor não fuzzy = 0,75 ;grau de pertinência = 0,3
valor não fuzzy = 0,75 ;grau de pertinência = 0,5
valor não fuzzy = 0,75 ;grau de pertinência = 0,45
"A(o) ___________________ Fuzzy, nada mais é que o mapeamento do conhecimento sobre um determinado processo através de um conjunto de regras".
Inferência
Função de pertinência
Complemento
Universo de discurso
Grau de pertinência
Observe o seguinte diagrama de blocos, considerado no decorrer do Capítulo, de um sistema de controle operando com um controlador neural e, em seguida, analise as alternativas.
I. Pode-se notar uma diferença básica desse diagrama em relação a diagramas de sistemas de controle convencionais: não há um bloco de comparação entre os valores de referência e o valor da saída do sistema.
II. As entradas para o controlador neural são os sinais de referência e saída do sistema, apresentando cinco neurônios na camada oculta e apenas um único neurônio na camada de saída, que será o sinal da ação de controle enviado à planta do sistema.
III. O controlador neural do sistema apresenta características de uma topologia de rede neural do tipo Perceptron Multicamadas, visto que o sinal de saída da rede é retroalimentado.
Qual das alternativas abaixo relaciona apenas a(s) sentença(s) CORRETA(S)?
I e II.
Apenas I.
II e III.
Apenas II.
Apenas III.
Analise o seguinte trecho do algoritmo desenvolvido para o treinamento da rede PMC, descrito durante o Capítulo:
Qual das alternativas a seguir relaciona motivos para a realização da etapa de normalização das amostras para o processo de treinamento de uma RNA?
O processo de normalização de dados é uma etapa necessária para garantir uma melhor eficiência da etapa de treinamento de uma RNA. Nesse caso, as amostras irão assumir valores entre 0 e 1.
A normalização dos dados é um processo alternativo a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, visando garantir uma melhor eficiência de tal etapa. Nesse caso, as amostras irão assumir valores entre 0 e 1.
A normalização dos dados não é um processo realmente necessário a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, visto que não garante uma boa eficiência nesta etapa.
O processo de normalização de dados não é realmente necessário para a etapa de treinamento de uma RNA.
A normalização dos dados é um processo alternativo a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, que não garante uma boa eficiência nesta etapa.
Considere uma data rede PMC com duas entradas na camada de entrada, dois neurônios na camada intermediária e um neurônio na camada de saída, sabendo que x1 = 1 e x2 = 0 e sua função de ativação é a logistica. Determine o valor da saída da rede neural (net).
0.8
0.5
1.0
0.75
0.25
Assinale V para verdadeiro e F para falso, e em seguida marque a alternativa com a sequência CORRETA:
( ) as funções de ativação utilizadas nas estruturas de RNAs podem ser divididas em dois grandes grupos: as parcialmente diferenciáveis e as totalmente diferenciáveis;
( ) Funções Degrau, Degrau bipolar e Linear compõem o grupo de funções de ativação denominadas parcialmente diferenciáveis;
( ) as Funções Logística, Tangente Hiperbólica e Gaussiana são as únicas expoentes do grupo de funções de ativação denominadas totalmente diferenciáveis;
( ) tanto a Função Logística quanto a Tangente Hiperbólica apresentam um parâmetro β relacionado ao nível de inclinação da curva que necessariamente deve ser configurado pelo usuário, quando empregadas em RNAs.
V-V-V-V.
F-F-F-F.
V-F-F-V.
V-F-F-F.
V-V-F-V.
Considere as regras linguísticas definidas para o controlador fuzzy Sugeno projetado para o sistema de controle de posição do cartucho de uma impressora, apresentado no decorrer Capítulo e, em seguida, analise as sentenças:
1. SE erro é “NG” ENTÃO tensao é “f1(erro) = -12”;
2. SE erro é “NP” ENTÃO tensao é “f2(erro) = 2*erro + 8”;
3. SE erro é “Z” ENTÃO tensao é “f3(erro) = 0,4*erro”;
4. SE erro é “PP” ENTÃO tensao é “f4(erro) = 2*erro – 8”;
5. SE erro é “PG” ENTÃO tensao é “f5(erro) = 12”;
I. Caso o valor assumido pela variável “erro” seja “Negativo Grande (NG)”, o valor da variável “tensao” será um valor negativo e em saturação.
II. O valor de “tensao” assumirá um valor entre -2 e 2 V caso a variável “erro” esteja entre -5 e 5 cm.
III. Pode-se dizer que as funções f2, f3 e f4 são funções lineares.
Qual alternativa apresenta apenas sentenças CORRETAS?
Apenas I.
I, II e III.
Apenas II.
I e III.
Apenas III.
Considere a seguinte tela da aba “Description” verificada no Fuzzy Logic Toolbox (SciFLT) do software SciLab, e em seguida analise as assertivas:
I. O objetivo dessa aba no SciFLT é definir algumas configurações gerais do sistema fuzzy que está sendo implementado.
II. Como pode ser observado pela Figura, na aba “Description” pode-se configurar as variáveis linguísticas de entrada e saída do sistema fuzz.
III. Um importante aspecto a ser definido para o sistema fuzzy e que pode ser configurado na aba “Description” são os operadores que serão considerados (norma-t, conorma-t, e métodos de implicação e agregação).
IV. É possível escolher também o método a ser considerado para a etapa de defuzzificação do sistema fuzzy.
Qual das alternativas a seguir contém apenas sentenças CORRETAS?
valor não fuzzy = 0,65 ;grau de pertinência = 0,3
valor não fuzzy = 0,65 ;grau de pertinência = 0,38
valor não fuzzy = 0,75 ;grau de pertinência = 0,3
valor não fuzzy = 0,75 ;grau de pertinência = 0,5
valor não fuzzy = 0,75 ;grau de pertinência = 0,45
"A(o) ___________________ Fuzzy, nada mais é que o mapeamento do conhecimento sobre um determinado processo através de um conjunto de regras".
Inferência
Função de pertinência
Complemento
Universo de discurso
Grau de pertinência
Observe o seguinte diagrama de blocos, considerado no decorrer do Capítulo, de um sistema de controle operando com um controlador neural e, em seguida, analise as alternativas.
I. Pode-se notar uma diferença básica desse diagrama em relação a diagramas de sistemas de controle convencionais: não há um bloco de comparação entre os valores de referência e o valor da saída do sistema.
II. As entradas para o controlador neural são os sinais de referência e saída do sistema, apresentando cinco neurônios na camada oculta e apenas um único neurônio na camada de saída, que será o sinal da ação de controle enviado à planta do sistema.
III. O controlador neural do sistema apresenta características de uma topologia de rede neural do tipo Perceptron Multicamadas, visto que o sinal de saída da rede é retroalimentado.
Qual das alternativas abaixo relaciona apenas a(s) sentença(s) CORRETA(S)?
I e II.
Apenas I.
II e III.
Apenas II.
Apenas III.
Analise o seguinte trecho do algoritmo desenvolvido para o treinamento da rede PMC, descrito durante o Capítulo:
Qual das alternativas a seguir relaciona motivos para a realização da etapa de normalização das amostras para o processo de treinamento de uma RNA?
O processo de normalização de dados é uma etapa necessária para garantir uma melhor eficiência da etapa de treinamento de uma RNA. Nesse caso, as amostras irão assumir valores entre 0 e 1.
A normalização dos dados é um processo alternativo a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, visando garantir uma melhor eficiência de tal etapa. Nesse caso, as amostras irão assumir valores entre 0 e 1.
A normalização dos dados não é um processo realmente necessário a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, visto que não garante uma boa eficiência nesta etapa.
O processo de normalização de dados não é realmente necessário para a etapa de treinamento de uma RNA.
A normalização dos dados é um processo alternativo a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, que não garante uma boa eficiência nesta etapa.
Considere uma data rede PMC com duas entradas na camada de entrada, dois neurônios na camada intermediária e um neurônio na camada de saída, sabendo que x1 = 1 e x2 = 0 e sua função de ativação é a logistica. Determine o valor da saída da rede neural (net).
0.8
0.5
1.0
0.75
0.25
Assinale V para verdadeiro e F para falso, e em seguida marque a alternativa com a sequência CORRETA:
( ) as funções de ativação utilizadas nas estruturas de RNAs podem ser divididas em dois grandes grupos: as parcialmente diferenciáveis e as totalmente diferenciáveis;
( ) Funções Degrau, Degrau bipolar e Linear compõem o grupo de funções de ativação denominadas parcialmente diferenciáveis;
( ) as Funções Logística, Tangente Hiperbólica e Gaussiana são as únicas expoentes do grupo de funções de ativação denominadas totalmente diferenciáveis;
( ) tanto a Função Logística quanto a Tangente Hiperbólica apresentam um parâmetro β relacionado ao nível de inclinação da curva que necessariamente deve ser configurado pelo usuário, quando empregadas em RNAs.
V-V-V-V.
F-F-F-F.
V-F-F-V.
V-F-F-F.
V-V-F-V.
Considere as regras linguísticas definidas para o controlador fuzzy Sugeno projetado para o sistema de controle de posição do cartucho de uma impressora, apresentado no decorrer Capítulo e, em seguida, analise as sentenças:
1. SE erro é “NG” ENTÃO tensao é “f1(erro) = -12”;
2. SE erro é “NP” ENTÃO tensao é “f2(erro) = 2*erro + 8”;
3. SE erro é “Z” ENTÃO tensao é “f3(erro) = 0,4*erro”;
4. SE erro é “PP” ENTÃO tensao é “f4(erro) = 2*erro – 8”;
5. SE erro é “PG” ENTÃO tensao é “f5(erro) = 12”;
I. Caso o valor assumido pela variável “erro” seja “Negativo Grande (NG)”, o valor da variável “tensao” será um valor negativo e em saturação.
II. O valor de “tensao” assumirá um valor entre -2 e 2 V caso a variável “erro” esteja entre -5 e 5 cm.
III. Pode-se dizer que as funções f2, f3 e f4 são funções lineares.
Qual alternativa apresenta apenas sentenças CORRETAS?
Apenas I.
I, II e III.
Apenas II.
I e III.
Apenas III.
Considere a seguinte tela da aba “Description” verificada no Fuzzy Logic Toolbox (SciFLT) do software SciLab, e em seguida analise as assertivas:
I. O objetivo dessa aba no SciFLT é definir algumas configurações gerais do sistema fuzzy que está sendo implementado.
II. Como pode ser observado pela Figura, na aba “Description” pode-se configurar as variáveis linguísticas de entrada e saída do sistema fuzz.
III. Um importante aspecto a ser definido para o sistema fuzzy e que pode ser configurado na aba “Description” são os operadores que serão considerados (norma-t, conorma-t, e métodos de implicação e agregação).
IV. É possível escolher também o método a ser considerado para a etapa de defuzzificação do sistema fuzzy.
Qual das alternativas a seguir contém apenas sentenças CORRETAS?
Inferência
Função de pertinência
Complemento
Universo de discurso
Grau de pertinência
Observe o seguinte diagrama de blocos, considerado no decorrer do Capítulo, de um sistema de controle operando com um controlador neural e, em seguida, analise as alternativas.
I. Pode-se notar uma diferença básica desse diagrama em relação a diagramas de sistemas de controle convencionais: não há um bloco de comparação entre os valores de referência e o valor da saída do sistema.
II. As entradas para o controlador neural são os sinais de referência e saída do sistema, apresentando cinco neurônios na camada oculta e apenas um único neurônio na camada de saída, que será o sinal da ação de controle enviado à planta do sistema.
III. O controlador neural do sistema apresenta características de uma topologia de rede neural do tipo Perceptron Multicamadas, visto que o sinal de saída da rede é retroalimentado.
Qual das alternativas abaixo relaciona apenas a(s) sentença(s) CORRETA(S)?
I e II.
Apenas I.
II e III.
Apenas II.
Apenas III.
Analise o seguinte trecho do algoritmo desenvolvido para o treinamento da rede PMC, descrito durante o Capítulo:
Qual das alternativas a seguir relaciona motivos para a realização da etapa de normalização das amostras para o processo de treinamento de uma RNA?
O processo de normalização de dados é uma etapa necessária para garantir uma melhor eficiência da etapa de treinamento de uma RNA. Nesse caso, as amostras irão assumir valores entre 0 e 1.
A normalização dos dados é um processo alternativo a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, visando garantir uma melhor eficiência de tal etapa. Nesse caso, as amostras irão assumir valores entre 0 e 1.
A normalização dos dados não é um processo realmente necessário a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, visto que não garante uma boa eficiência nesta etapa.
O processo de normalização de dados não é realmente necessário para a etapa de treinamento de uma RNA.
A normalização dos dados é um processo alternativo a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, que não garante uma boa eficiência nesta etapa.
Considere uma data rede PMC com duas entradas na camada de entrada, dois neurônios na camada intermediária e um neurônio na camada de saída, sabendo que x1 = 1 e x2 = 0 e sua função de ativação é a logistica. Determine o valor da saída da rede neural (net).
0.8
0.5
1.0
0.75
0.25
Assinale V para verdadeiro e F para falso, e em seguida marque a alternativa com a sequência CORRETA:
( ) as funções de ativação utilizadas nas estruturas de RNAs podem ser divididas em dois grandes grupos: as parcialmente diferenciáveis e as totalmente diferenciáveis;
( ) Funções Degrau, Degrau bipolar e Linear compõem o grupo de funções de ativação denominadas parcialmente diferenciáveis;
( ) as Funções Logística, Tangente Hiperbólica e Gaussiana são as únicas expoentes do grupo de funções de ativação denominadas totalmente diferenciáveis;
( ) tanto a Função Logística quanto a Tangente Hiperbólica apresentam um parâmetro β relacionado ao nível de inclinação da curva que necessariamente deve ser configurado pelo usuário, quando empregadas em RNAs.
V-V-V-V.
F-F-F-F.
V-F-F-V.
V-F-F-F.
V-V-F-V.
Considere as regras linguísticas definidas para o controlador fuzzy Sugeno projetado para o sistema de controle de posição do cartucho de uma impressora, apresentado no decorrer Capítulo e, em seguida, analise as sentenças:
1. SE erro é “NG” ENTÃO tensao é “f1(erro) = -12”;
2. SE erro é “NP” ENTÃO tensao é “f2(erro) = 2*erro + 8”;
3. SE erro é “Z” ENTÃO tensao é “f3(erro) = 0,4*erro”;
4. SE erro é “PP” ENTÃO tensao é “f4(erro) = 2*erro – 8”;
5. SE erro é “PG” ENTÃO tensao é “f5(erro) = 12”;
I. Caso o valor assumido pela variável “erro” seja “Negativo Grande (NG)”, o valor da variável “tensao” será um valor negativo e em saturação.
II. O valor de “tensao” assumirá um valor entre -2 e 2 V caso a variável “erro” esteja entre -5 e 5 cm.
III. Pode-se dizer que as funções f2, f3 e f4 são funções lineares.
Qual alternativa apresenta apenas sentenças CORRETAS?
Apenas I.
I, II e III.
Apenas II.
I e III.
Apenas III.
Considere a seguinte tela da aba “Description” verificada no Fuzzy Logic Toolbox (SciFLT) do software SciLab, e em seguida analise as assertivas:
I. O objetivo dessa aba no SciFLT é definir algumas configurações gerais do sistema fuzzy que está sendo implementado.
II. Como pode ser observado pela Figura, na aba “Description” pode-se configurar as variáveis linguísticas de entrada e saída do sistema fuzz.
III. Um importante aspecto a ser definido para o sistema fuzzy e que pode ser configurado na aba “Description” são os operadores que serão considerados (norma-t, conorma-t, e métodos de implicação e agregação).
IV. É possível escolher também o método a ser considerado para a etapa de defuzzificação do sistema fuzzy.
Qual das alternativas a seguir contém apenas sentenças CORRETAS?
I e II.
Apenas I.
II e III.
Apenas II.
Apenas III.
Analise o seguinte trecho do algoritmo desenvolvido para o treinamento da rede PMC, descrito durante o Capítulo:
Qual das alternativas a seguir relaciona motivos para a realização da etapa de normalização das amostras para o processo de treinamento de uma RNA?
O processo de normalização de dados é uma etapa necessária para garantir uma melhor eficiência da etapa de treinamento de uma RNA. Nesse caso, as amostras irão assumir valores entre 0 e 1.
A normalização dos dados é um processo alternativo a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, visando garantir uma melhor eficiência de tal etapa. Nesse caso, as amostras irão assumir valores entre 0 e 1.
A normalização dos dados não é um processo realmente necessário a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, visto que não garante uma boa eficiência nesta etapa.
O processo de normalização de dados não é realmente necessário para a etapa de treinamento de uma RNA.
A normalização dos dados é um processo alternativo a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, que não garante uma boa eficiência nesta etapa.
Considere uma data rede PMC com duas entradas na camada de entrada, dois neurônios na camada intermediária e um neurônio na camada de saída, sabendo que x1 = 1 e x2 = 0 e sua função de ativação é a logistica. Determine o valor da saída da rede neural (net).
0.8
0.5
1.0
0.75
0.25
Assinale V para verdadeiro e F para falso, e em seguida marque a alternativa com a sequência CORRETA:
( ) as funções de ativação utilizadas nas estruturas de RNAs podem ser divididas em dois grandes grupos: as parcialmente diferenciáveis e as totalmente diferenciáveis;
( ) Funções Degrau, Degrau bipolar e Linear compõem o grupo de funções de ativação denominadas parcialmente diferenciáveis;
( ) as Funções Logística, Tangente Hiperbólica e Gaussiana são as únicas expoentes do grupo de funções de ativação denominadas totalmente diferenciáveis;
( ) tanto a Função Logística quanto a Tangente Hiperbólica apresentam um parâmetro β relacionado ao nível de inclinação da curva que necessariamente deve ser configurado pelo usuário, quando empregadas em RNAs.
V-V-V-V.
F-F-F-F.
V-F-F-V.
V-F-F-F.
V-V-F-V.
Considere as regras linguísticas definidas para o controlador fuzzy Sugeno projetado para o sistema de controle de posição do cartucho de uma impressora, apresentado no decorrer Capítulo e, em seguida, analise as sentenças:
1. SE erro é “NG” ENTÃO tensao é “f1(erro) = -12”;
2. SE erro é “NP” ENTÃO tensao é “f2(erro) = 2*erro + 8”;
3. SE erro é “Z” ENTÃO tensao é “f3(erro) = 0,4*erro”;
4. SE erro é “PP” ENTÃO tensao é “f4(erro) = 2*erro – 8”;
5. SE erro é “PG” ENTÃO tensao é “f5(erro) = 12”;
I. Caso o valor assumido pela variável “erro” seja “Negativo Grande (NG)”, o valor da variável “tensao” será um valor negativo e em saturação.
II. O valor de “tensao” assumirá um valor entre -2 e 2 V caso a variável “erro” esteja entre -5 e 5 cm.
III. Pode-se dizer que as funções f2, f3 e f4 são funções lineares.
Qual alternativa apresenta apenas sentenças CORRETAS?
Apenas I.
I, II e III.
Apenas II.
I e III.
Apenas III.
Considere a seguinte tela da aba “Description” verificada no Fuzzy Logic Toolbox (SciFLT) do software SciLab, e em seguida analise as assertivas:
I. O objetivo dessa aba no SciFLT é definir algumas configurações gerais do sistema fuzzy que está sendo implementado.
II. Como pode ser observado pela Figura, na aba “Description” pode-se configurar as variáveis linguísticas de entrada e saída do sistema fuzz.
III. Um importante aspecto a ser definido para o sistema fuzzy e que pode ser configurado na aba “Description” são os operadores que serão considerados (norma-t, conorma-t, e métodos de implicação e agregação).
IV. É possível escolher também o método a ser considerado para a etapa de defuzzificação do sistema fuzzy.
Qual das alternativas a seguir contém apenas sentenças CORRETAS?
O processo de normalização de dados é uma etapa necessária para garantir uma melhor eficiência da etapa de treinamento de uma RNA. Nesse caso, as amostras irão assumir valores entre 0 e 1.
A normalização dos dados é um processo alternativo a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, visando garantir uma melhor eficiência de tal etapa. Nesse caso, as amostras irão assumir valores entre 0 e 1.
A normalização dos dados não é um processo realmente necessário a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, visto que não garante uma boa eficiência nesta etapa.
O processo de normalização de dados não é realmente necessário para a etapa de treinamento de uma RNA.
A normalização dos dados é um processo alternativo a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, que não garante uma boa eficiência nesta etapa.
Considere uma data rede PMC com duas entradas na camada de entrada, dois neurônios na camada intermediária e um neurônio na camada de saída, sabendo que x1 = 1 e x2 = 0 e sua função de ativação é a logistica. Determine o valor da saída da rede neural (net).
0.8
0.5
1.0
0.75
0.25
Assinale V para verdadeiro e F para falso, e em seguida marque a alternativa com a sequência CORRETA:
( ) as funções de ativação utilizadas nas estruturas de RNAs podem ser divididas em dois grandes grupos: as parcialmente diferenciáveis e as totalmente diferenciáveis;
( ) Funções Degrau, Degrau bipolar e Linear compõem o grupo de funções de ativação denominadas parcialmente diferenciáveis;
( ) as Funções Logística, Tangente Hiperbólica e Gaussiana são as únicas expoentes do grupo de funções de ativação denominadas totalmente diferenciáveis;
( ) tanto a Função Logística quanto a Tangente Hiperbólica apresentam um parâmetro β relacionado ao nível de inclinação da curva que necessariamente deve ser configurado pelo usuário, quando empregadas em RNAs.
V-V-V-V.
F-F-F-F.
V-F-F-V.
V-F-F-F.
V-V-F-V.
Considere as regras linguísticas definidas para o controlador fuzzy Sugeno projetado para o sistema de controle de posição do cartucho de uma impressora, apresentado no decorrer Capítulo e, em seguida, analise as sentenças:
1. SE erro é “NG” ENTÃO tensao é “f1(erro) = -12”;
2. SE erro é “NP” ENTÃO tensao é “f2(erro) = 2*erro + 8”;
3. SE erro é “Z” ENTÃO tensao é “f3(erro) = 0,4*erro”;
4. SE erro é “PP” ENTÃO tensao é “f4(erro) = 2*erro – 8”;
5. SE erro é “PG” ENTÃO tensao é “f5(erro) = 12”;
I. Caso o valor assumido pela variável “erro” seja “Negativo Grande (NG)”, o valor da variável “tensao” será um valor negativo e em saturação.
II. O valor de “tensao” assumirá um valor entre -2 e 2 V caso a variável “erro” esteja entre -5 e 5 cm.
III. Pode-se dizer que as funções f2, f3 e f4 são funções lineares.
Qual alternativa apresenta apenas sentenças CORRETAS?
Apenas I.
I, II e III.
Apenas II.
I e III.
Apenas III.
Considere a seguinte tela da aba “Description” verificada no Fuzzy Logic Toolbox (SciFLT) do software SciLab, e em seguida analise as assertivas:
I. O objetivo dessa aba no SciFLT é definir algumas configurações gerais do sistema fuzzy que está sendo implementado.
II. Como pode ser observado pela Figura, na aba “Description” pode-se configurar as variáveis linguísticas de entrada e saída do sistema fuzz.
III. Um importante aspecto a ser definido para o sistema fuzzy e que pode ser configurado na aba “Description” são os operadores que serão considerados (norma-t, conorma-t, e métodos de implicação e agregação).
IV. É possível escolher também o método a ser considerado para a etapa de defuzzificação do sistema fuzzy.
Qual das alternativas a seguir contém apenas sentenças CORRETAS?
0.8
0.5
1.0
0.75
0.25
Assinale V para verdadeiro e F para falso, e em seguida marque a alternativa com a sequência CORRETA:
( ) as funções de ativação utilizadas nas estruturas de RNAs podem ser divididas em dois grandes grupos: as parcialmente diferenciáveis e as totalmente diferenciáveis;
( ) Funções Degrau, Degrau bipolar e Linear compõem o grupo de funções de ativação denominadas parcialmente diferenciáveis;
( ) as Funções Logística, Tangente Hiperbólica e Gaussiana são as únicas expoentes do grupo de funções de ativação denominadas totalmente diferenciáveis;
( ) tanto a Função Logística quanto a Tangente Hiperbólica apresentam um parâmetro β relacionado ao nível de inclinação da curva que necessariamente deve ser configurado pelo usuário, quando empregadas em RNAs.
V-V-V-V.
F-F-F-F.
V-F-F-V.
V-F-F-F.
V-V-F-V.
Considere as regras linguísticas definidas para o controlador fuzzy Sugeno projetado para o sistema de controle de posição do cartucho de uma impressora, apresentado no decorrer Capítulo e, em seguida, analise as sentenças:
1. SE erro é “NG” ENTÃO tensao é “f1(erro) = -12”;
2. SE erro é “NP” ENTÃO tensao é “f2(erro) = 2*erro + 8”;
3. SE erro é “Z” ENTÃO tensao é “f3(erro) = 0,4*erro”;
4. SE erro é “PP” ENTÃO tensao é “f4(erro) = 2*erro – 8”;
5. SE erro é “PG” ENTÃO tensao é “f5(erro) = 12”;
I. Caso o valor assumido pela variável “erro” seja “Negativo Grande (NG)”, o valor da variável “tensao” será um valor negativo e em saturação.
II. O valor de “tensao” assumirá um valor entre -2 e 2 V caso a variável “erro” esteja entre -5 e 5 cm.
III. Pode-se dizer que as funções f2, f3 e f4 são funções lineares.
Qual alternativa apresenta apenas sentenças CORRETAS?
Apenas I.
I, II e III.
Apenas II.
I e III.
Apenas III.
Considere a seguinte tela da aba “Description” verificada no Fuzzy Logic Toolbox (SciFLT) do software SciLab, e em seguida analise as assertivas:
I. O objetivo dessa aba no SciFLT é definir algumas configurações gerais do sistema fuzzy que está sendo implementado.
II. Como pode ser observado pela Figura, na aba “Description” pode-se configurar as variáveis linguísticas de entrada e saída do sistema fuzz.
III. Um importante aspecto a ser definido para o sistema fuzzy e que pode ser configurado na aba “Description” são os operadores que serão considerados (norma-t, conorma-t, e métodos de implicação e agregação).
IV. É possível escolher também o método a ser considerado para a etapa de defuzzificação do sistema fuzzy.
Qual das alternativas a seguir contém apenas sentenças CORRETAS?
V-V-V-V.
F-F-F-F.
V-F-F-V.
V-F-F-F.
V-V-F-V.
Considere as regras linguísticas definidas para o controlador fuzzy Sugeno projetado para o sistema de controle de posição do cartucho de uma impressora, apresentado no decorrer Capítulo e, em seguida, analise as sentenças:
1. SE erro é “NG” ENTÃO tensao é “f1(erro) = -12”;
2. SE erro é “NP” ENTÃO tensao é “f2(erro) = 2*erro + 8”;
3. SE erro é “Z” ENTÃO tensao é “f3(erro) = 0,4*erro”;
4. SE erro é “PP” ENTÃO tensao é “f4(erro) = 2*erro – 8”;
5. SE erro é “PG” ENTÃO tensao é “f5(erro) = 12”;
I. Caso o valor assumido pela variável “erro” seja “Negativo Grande (NG)”, o valor da variável “tensao” será um valor negativo e em saturação.
II. O valor de “tensao” assumirá um valor entre -2 e 2 V caso a variável “erro” esteja entre -5 e 5 cm.
III. Pode-se dizer que as funções f2, f3 e f4 são funções lineares.
Qual alternativa apresenta apenas sentenças CORRETAS?
Apenas I.
I, II e III.
Apenas II.
I e III.
Apenas III.
Considere a seguinte tela da aba “Description” verificada no Fuzzy Logic Toolbox (SciFLT) do software SciLab, e em seguida analise as assertivas:
I. O objetivo dessa aba no SciFLT é definir algumas configurações gerais do sistema fuzzy que está sendo implementado.
II. Como pode ser observado pela Figura, na aba “Description” pode-se configurar as variáveis linguísticas de entrada e saída do sistema fuzz.
III. Um importante aspecto a ser definido para o sistema fuzzy e que pode ser configurado na aba “Description” são os operadores que serão considerados (norma-t, conorma-t, e métodos de implicação e agregação).
IV. É possível escolher também o método a ser considerado para a etapa de defuzzificação do sistema fuzzy.
Qual das alternativas a seguir contém apenas sentenças CORRETAS?
Apenas I.
I, II e III.
Apenas II.
I e III.
Apenas III.
Considere a seguinte tela da aba “Description” verificada no Fuzzy Logic Toolbox (SciFLT) do software SciLab, e em seguida analise as assertivas:
I. O objetivo dessa aba no SciFLT é definir algumas configurações gerais do sistema fuzzy que está sendo implementado.
II. Como pode ser observado pela Figura, na aba “Description” pode-se configurar as variáveis linguísticas de entrada e saída do sistema fuzz.
III. Um importante aspecto a ser definido para o sistema fuzzy e que pode ser configurado na aba “Description” são os operadores que serão considerados (norma-t, conorma-t, e métodos de implicação e agregação).
IV. É possível escolher também o método a ser considerado para a etapa de defuzzificação do sistema fuzzy.
Qual das alternativas a seguir contém apenas sentenças CORRETAS?
