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El orden a aplicar las reglas de un sistema difuso es: Fuzzyficación, implicador fuzzy, aplicar operador fuzzy, combinación de las reglas, defuzzyficación. Fuzzyficación, aplicar operador fuzzy, implicador fuzzy, combinación de las reglas, defuzzyficación. Implicador fuzzy, fuzzyficación, combinación de las reglas, aplicar operador fuzzy, implicador fuzzy.

Tres de las características esenciales de los sistemas expertos son: Bajo desempeño, Confiabilidad y Flexibilidad. Alto desempeño, Tiempo de respuesta adecuada y Representación implícita del conocimiento. Ninguna de las otras.

El método de la ruleta como procedimiento de selección... Es un método de selección estocástica en el que la probabilidad de elegir a un individuo es 1/Nº individuos. Otorga más posibilidades de supervivencia a los más aptos, pero no asegura su supervivencia. Se usa siempre en todas las implementaciones de computación evolutiva.

Indica el valor de verdad de la siguiente expresión según la lógica proposicional: p -> (!p -> p). Tabla a. Tabla b. Tabla c.

La diferencia entre la lógica proposicional y la LPO es: La lógica proposicional es más expresiva y cercana al lenguaje natural y surge como respuesta a las limitaciones de la LPO. En LPO se hace referencia a los términos que componen las proposiciones mientras que en la lógica proposicional no. La LPO incluye los cuantificadores "para todo" y 'existe un' y la lógica proposicional no.

Según el algoritmo de backpropagation, para calcular el valor delta de una neurona j en una capa oculta J necesitamos. f'(netk), Wjk y delta(k) para todo k en la capa J-1. f'(netj), Wjk y delta(k) para todo k en la capa J+1. f'(netk), Wjk y delta(k) para todo k en la capa J+1.

¿Cuál de los siguientes operadores se ha aplicado en la imagen anterior?. Ninguna de las otras. Muy. Más o menos.

¿Cuál de los siguientes elementos es una ventaja de un sistema experto sobre un sistema clásico?: El sistema puede funcionar con pocas reglas. No contiene errores. Se ejecuta paso a paso.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre redes neuronales no es cierta?: Con respecto al entrenamiento, la constante de aprendizaje, η, es siempre positiva. Su rol es moderar el grado de ajuste de cada iteración de ajuste del hiperplano. Un perceptrón con dos capas ocultas puede aproximar cualquier función. El problema de la inicialización de la red reside en los máximos locales no derivables.

Si un conjunto difuso A de dominio D, viene caracterizado por una función de pertenencia fA(x) que asocia a cada elemento x del dominio, un valor en el intervalo [0,1] que determina su grado de pertenencia a ese conjunto. Elige la expresión matemática correcta: la función de pertenencia, fA(x) ∈ [0, 1] ∀x ∈ D. la función de pertenencia, fA(x) = 0 Ax ∈ A. Ninguna de las otras.

En lógica proposicional, una proposición compuesta puede ser... Negación, disyunción o conjunción. Contingencia, tautología o contradicción. Implicación material, implicación recíproca o implicación bidireccional.

¿Cuál de las siguientes operaciones entre conjuntos de lógica difusa corresponde a la operación booleana "AND" (x AND y)?. minimum(truth(x), truth). maximum(truth(x), truth). (1 - truth(x)).

¿Cuál es la única diferencia que encontramos entre Backtracking y Backjumping?. Backtracking siempre encuentra la solución óptima y Backjumping no. Cuando encontramos un espacio de dominios vacío, Backtracking vuelve al nodo anterior mientras que Backjumping salta al nodo en conflicto. Ninguna de las otras.

En lógica proposicional, decimos que una proposición... Es un enunciado que podrá ser verdadero o falso, pero al que le asociamos un grado de certeza. Es un enunciado que sólo puede ser o verdadero o falso. Es un enunciado que puede ser verdadero, falso, ambiguo, absurdo, improbable...

Según la lógica de primer orden, indica la opción correcta. Las funciones operan con términos y como resultado devuelven un término. Las proposiciones operan con términos y como resultado devuelven un término. Los predicados operan con términos y como resultado devuelven un término.

¿Cuáles son las fases del algoritmo Backpropagation?. Hacia atrás y actualización de los pesos de todas las capas. Hacia delante, hacia atrás y actualización de los pesos de todas las capas. Hacia delante y actualización de los pesos de todas las capas.

En el entrenamiento de los perceptrones de una neurona, 'sin capas ocultas', cuando utilizamos la Regla Delta, si después de transcurrir cierto número de iteraciones, todos los ejemplos están bien clasificados, diremos que tenemos: No-separabilidad lineal. Una capa oculta. Conjuntos de ejemplo linealmente separables.

¿Cuál es el objetivo de la función de pertenencia difusa?. Dado un valor del dominio de una variable, establece a cual de los posibles conjuntos difusos pertenece. Dado un grado de pertenencia a un conjunto difuso, establece el valor correspondiente que toma la variable. Dado un valor del dominio de una variable, establece el grado de pertenencia a un conjunto difuso.

Grafica a. Grafica b. Grafica c.

Para que podamos considerar un agente como racional... Cada decisión tomada debe maximizar el rendimiento basandose en escoger la mejor decisión prevista en base al conocimiento almacenado y a la percepción actual del entorno. La racionalidad del agente se define a partir del grado de conocimiento almacenado y de la cantidad de información que pueda percibir, sin tener en cuenta el resultado de sus acciones ya que estas dependen del entorno. Siempre debe tomar la decisión correcta y no son tolerables fallos provocados por falta de conocimiento.

Incluyendo el bias como una de las entradas a la neurona en el perceptrón simple... Hacemos que el perceptrón devuelva siempre un valor real al no haber umbral de activación. Conseguimos que la función del perceptrón simple sea derivable. Llevamos el umbral de la función de activación a 0.

Los sistemas expertos son una rama de la IA que: utiliza sistemas capaces de reconocer, procesar y emular el lenguaje humano. hace uso del conocimiento especializado para resolver problemas como un especialista humano. reconoce y procesa señales, caracteres, patrones, objetos, escenas.

Por inteligencia emocional entendemos: Es la combinación de las otras dos respuestas. Se corresponde con la capacidad de entendernos a nosotros mismos. Se corresponde con la capacidad de entender a los demás.

La disyunción lógica exclusiva sobre las proposiciones p y q resultará: verdadera cuando p sea verdadera, q sea verdadera o p y q sean verdaderas. verdadera cuando p sea verdadera o q sea verdadera pero no cuando ambas lo sean. verdadera sí y solo sí p es verdad y q es verdad.

¿Cual de las siguientes afirmaciones es correcta?. Una tautología es una proposición que siempre es verdadera. Ninguna de las otras respuestas es correcta. Una contingencia es una proposición que siempre es verdadera.

En computación Evolutiva, ¿cómo se representan las soluciones?. Mediante operadores de selección, combinación y cruce. Con un vector de características. Como una población de individuos.

En el contexto de la lógica difusa:"no", "muy","algo","casi" serían ejemplos de... Modificadores lingüísticos. Variables lingüísticas. Constantes lingüísticas.

La fórmula anterior, ¿qué es lo que mide?. Mide el nuevo estado de activación de la neurona. Mide la mejor salida de la red. Mide lo que contribuye cada neurona de la última capa al error obtenido.

Conseguimos una representación del conocimiento de forma más natural mediante. Lógica difusa. Lógica de primer orden. Lógica multivaluada.

¿Cuál es el objetivo de la función de pertenencia difusa?. Dado un valor del dominio de una variable, establece el grado de pertenencia a un conjunto difuso. Dado un valor del dominio de una variable, establece a cual de los posibles conjuntos difusos pertenece. Dado un grado de pertenencia a un conjunto difuso, establece el valor correspondiente que toma la variable.

Indica cuál de las siguientes afirmaciones sobre el teorema de Bayes es correcta: Ninguna de las otras afirmaciones es correcta. El aprendizaje bayesiano se divide en 5 partes. Es utilizado para detectar si un correo es spam o no mediante palabras guardadas en un vocabulario.

Que afirmación sobre el aprendizaje por la Regla Delta es correcta. Utiliza el método de aprendizaje No Supervisado. Utiliza el método de aprendizaje Razonamiento inductivo. Utiliza el método de aprendizaje Supervisado.

La diferencia entre la lógica proposicional y la LPO es: En LPO se hace referencia a los términos que componen las proposiciones mientras que en la lógica proposicional no. La lógica proposicional es más expresiva y cercana al lenguaje natural y surge como respuesta a las limitaciones de la LPO. La LPO incluye los cuantificadores "para todo" y "existe un" y la lógica proposicional no.

Con la lógica difusa... Nunca podrá haber un enunciado totalmente verdadero o falso. Conseguimos la capacidad de representar el conocimiento de forma más parecida al lenguaje de los seres humanos. La suma de los grados de pertenencia a cada conjunto difuso siempre debe ser 1.

Las características de un sistema experto son: Bajo desempeño, tiempo de respuesta adecuado, confiabilidad, comprensible, flexibilidad y representación explícita del conocimiento. Alto desempeño, tiempo de respuesta adecuado, confiabilidad, comprensible, flexibilidad y representación explícita del conocimiento. Alto desempeño, tiempo de respuesta adecuado, confiabilidad, comprensible, flexibilidad y representación implícita del conocimiento.

En los conjuntos difusos es FALSO que: La función de pertenencia se establece de una manera arbitraria. Solo está definida la operación AND. Se establece una función de pertenencia, que establece que un mismo elemento puede pertenecer a varios conjuntos a la vez.