{"text_format":"1","workbook":"xlsx","n_sheets":1,"sheets":["Sheet1"],"not_rendered":{"charts":0,"images":1,"macros":1,"external_links":0,"defined_names":0,"comments":0,"pivot_tables":0},"unopened":[],"bounds":{"document_bytes":16777216,"sheet_cells":100000,"rows_first":2000,"rows_last":500,"rows_between":2000,"halvings":0,"cell_chars":16384,"cell_head_chars":4096},"cells_cut":0,"cells_raw":0,"read":"whole","date_system":"1900"}

{"sheet":"Sheet1","index":0,"n_rows":501,"n_cols":4,"rows_kept":501,"cut":false,"hidden":false,"merged":[]}
["№","Питання","Відповіді","Правильна"]
[1,"Нечітка логіка являється дозділом якої науки?"]
[null,null,"Фізика;"]
[{"$f":"IF(MOD(ROW()-2,5)=0,(ROW()-3)/4,\"\")","v":""},null,"Математика;",1]
[{"$f":"IF(MOD(ROW()-3,4)=0,(ROW()-3)/4,\"\")","v":""},null,"Хімія;"]
[{"$f":"IF(MOD(ROW()-3,4)=0,(ROW()-3)/4,\"\")","v":""},null,"Психологія."]
[{"$f":"IF(MOD((ROW()+3),5)=0,(ROW()+3)/5,\"\")","v":2},"В якому році було вперше введене поняття \"Нечітка логіка\" ?"]
[{"$f":"IF(MOD((ROW()+3),5)=0,(ROW()+3)/5,\"\")","v":""},null,1975]
["",null,1985]
["",null,1965,1]
["",null,1955]
[3,"Нечітка множина це :"]
["",null,"це пара (A, m), де A - ім'я нечіткої множини ;",1]
["",null," <a, X, A>, де a - найменування змінної, X - універсальна множина (область визначення a), A - нечітка множина на X, що описує обмеження (тобто m A(x)) на значення нечіткої змінної a;"]
["",null,"множена в якій для елементів u з U немає однозначної відповіді «ні» або «так» щодо властивості G;"]
["",null,"набір <b ,T, X, G, M>, де b - найменування лінгвістичної змінної, Т — множина її значень, G — синтаксична процедура, М — семантична процедура."]
[4,"Нечітка підмножина це :"]
["",null,"це пара (A, m), де A - ім'я нечіткої множини ;"]
["",null," <a, X, A>, де a - найменування змінної, X - універсальна множина (область визначення a), A - нечітка множина на X, що описує обмеження (тобто m A(x)) на значення нечіткої змінної a;"]
["",null,"множена в якій для елементів u з U немає однозначної відповіді «ні» або «так» щодо властивості G;",1]
["",null,"набір <b ,T, X, G, M>, де b - найменування лінгвістичної змінної, Т — множина її значень, G — синтаксична процедура, М — семантична процедура."]
[5,"Нечітка змінна це :"]
["",null,"це пара (A, m), де A - ім'я нечіткої множини ;"]
["",null," <a, X, A>, де a - найменування змінної, X - універсальна множина (область визначення a), A - нечітка множина на X, що описує обмеження (тобто m A(x)) на значення нечіткої змінної a;",1]
["",null,"множена в якій для елементів u з U немає однозначної відповіді «ні» або «так» щодо властивості G;"]
["",null,"набір <b ,T, X, G, M>, де b - найменування лінгвістичної змінної, Т — множина її значень, G — синтаксична процедура, М — семантична процедура."]
[6,"Лінгвістична змінна це :"]
["",null,"це пара (A, m), де A - ім'я нечіткої множини ;"]
["",null," <a, X, A>, де a - найменування змінної, X - універсальна множина (область визначення a), A - нечітка множина на X, що описує обмеження (тобто m A(x)) на значення нечіткої змінної a;"]
["",null,"набір <b ,T, X, G, M>, де b - найменування лінгвістичної змінної, Т — множина її значень, G — синтаксична процедура, М — семантична процедура."]
["",null,"набір <b ,T, X, G, M>, де b - найменування лінгвістичної змінної, Т — множина її значень, G — синтаксична процедура, М — семантична процедура.",1]
[7,"Яка складова мікроконтролера перетворює чіткі величини, виміряні на виході об'єкта керування, у нечіткі величини, що описані лінгвістичними змінними в базі знань?"]
["",null,"блок фазіфікації;",1]
["",null,"база знань;"]
["",null,"блок рішень;"]
["",null,"блок дефазіфікації."]
[8,"Яка складова мікроконтролера перетворює нечіткі дані з виходу блоку рішень у чітку величину, що використовується для керування об'єктом ?"]
["",null,"блок фазіфікації;"]
["",null,"база знань;"]
["",null,"блок рішень;"]
["",null,"блок дефазіфікації.",1]
[9,"Яка складова мікроконтролера використовує нечіткі продукційні правила ( if - then ), закладені в базі знань, для перетворення нечітких вхідних даних у необхідні керуючі впливи, що носять також нечіткий характер?"]
["",null,"блок фазіфікації;"]
["",null,"база знань;"]
["",null,"блок рішень;",1]
["",null,"блок дефазіфікації."]
[10,"CubiQuick  це:"]
["",null,"електронна таблиця з нечіткими полями, що дозволяє робити швидкі оцінки при неточно відомих даних без нагромадження похибки;"]
["",null,"дешева <університетська> версія пакета CubiCalc ;",1]
["",null,"рограма яка автоматичного витягу нечітких правил із вхідних даних;"]
["",null,"пакет, що містить вихідні тексти усіх відомих видів нейронних мереж, нечіткої асоціативної пам'яті."]
[11,"CubiCalc 2.0 RTC це:"]
["",null,"електронна таблиця з нечіткими полями, що дозволяє робити швидкі оцінки при неточно відомих даних без нагромадження похибки;"]
["",null,"рограма яка автоматичного витягу нечітких правил із вхідних даних;"]
["",null,"одна з найбільш могутніх комерційних експертних систем на основі нечіткої логіки, що дозволяє створювати власні прикладні експертні системи ;",1]
["",null,"пакет, що містить вихідні тексти усіх відомих видів нейронних мереж, нечіткої асоціативної пам'яті."]
[12,"RuleMaker  це:"]
["",null,"електронна таблиця з нечіткими полями, що дозволяє робити швидкі оцінки при неточно відомих даних без нагромадження похибки;"]
["",null,"рограма яка автоматичного витягу нечітких правил із вхідних даних;",1]
["",null,"одна з найбільш могутніх комерційних експертних систем на основі нечіткої логіки, що дозволяє створювати власні прикладні експертні системи ;"]
["",null,"пакет, що містить вихідні тексти усіх відомих видів нейронних мереж, нечіткої асоціативної пам'яті."]
[13,"FuziCalc це:"]
["",null,"електронна таблиця з нечіткими полями, що дозволяє робити швидкі оцінки при неточно відомих даних без нагромадження похибки;",1]
["",null,"рограма яка автоматичного витягу нечітких правил із вхідних даних;"]
["",null,"одна з найбільш могутніх комерційних експертних систем на основі нечіткої логіки, що дозволяє створювати власні прикладні експертні системи ;"]
["",null,"пакет, що містить вихідні тексти усіх відомих видів нейронних мереж, нечіткої асоціативної пам'яті."]
[14,"OWL це:"]
["",null,"електронна таблиця з нечіткими полями, що дозволяє робити швидкі оцінки при неточно відомих даних без нагромадження похибки;",1]
["",null,"рограма яка автоматичного витягу нечітких правил із вхідних даних;"]
["",null,"одна з найбільш могутніх комерційних експертних систем на основі нечіткої логіки, що дозволяє створювати власні прикладні експертні системи ;"]
["",null,"пакет, що містить вихідні тексти усіх відомих видів нейронних мереж, нечіткої асоціативної пам'яті.",1]
[{"$f":"IF(MOD((ROW()+3),5)=0,(ROW()+3)/5,\"\")","v":15},"Які пакети на основі нечіткої логіки використовують банкіри і фінансисти, а також фахівці в області політичного й економічного аналізу для створення моделей різних економічних, політичних, біржових ситуацій?"]
["",null,"OWL;"]
["",null,"RuleMaker;"]
["",null,"CubiCalc;",1]
["",null,"FuziCalc."]
[16,"Які пакети на основі нечіткої логіки використовують фахівці з надзвичайних ситуацій - тобто ті, для кого найбільше важлива швидкість проведення розрахунків в умовах неповноти і неточності вхідної інформації?"]
["",null,"OWL;"]
["",null,"RuleMaker;"]
["",null,"CubiCalc;"]
["",null,"FuziCalc.",1]
[17,"В якій країні прикладом застосування нечіткої логіки стало комплексне моделювання системи охорони здоров'я і соціального забезпечення(National Health Service - NHS)?"]
["",null,"Японія;"]
["",null,"Німетчина;"]
["",null,"Велика Британія;",1]
["",null,"США."]
[18,"Нехай A і B - нечіткі множини на універсальній множині E.\nГоворять, що A міститься в B, якщо ∀ x ОE mA(x) <mB(x).\nПозначення: A М B.\nІноді використовують термін \"домінування\", тобто у випадку коли A М B, говорять, що B домінує A. Це операція :"]
["",null,"Вміщення;",1]
["",null,"Рівність;"]
["",null,"Доповнення;"]
["",null,"Перетинання."]
[19,"A і B рівні, якщо ∀ xОE mA(x) = mB (x).\nПозначення: A = B. Це операція :"]
["",null,"Вміщення;"]
["",null,"Рівність;",1]
["",null,"Доповнення;"]
["",null,"Перетинання."]
[20,"Нехай M = [0,1], A і B - нечіткі множини, задані на E. A і B доповнюють один одного, якщо\n∀ xОE mA(x) = 1 - m B(x).\nПозначення: B =  чи A =\nОчевидно, що = A. (Доповнення визначене для M = [0,1], але очевидно, що його можна визначити для будь-якого впорядкованого M).. Це операція :"]
["",null,"Вміщення;"]
["",null,"Рівність;"]
["",null,"Доповнення;",1]
["",null,"Перетинання."]
[21,"ЗB - найбільша нечітка підмножина, що міститься одночасно в A і B.\nmAЗB(x) = min( mA(x), mB(x)). Це операція :"]
["",null,"Вміщення;"]
["",null,"Рівність;"]
["",null,"Доповнення;"]
["",null,"Перетинання.",1]
[22,"А И В - найменша нечітка підмножина, що включає як А, так і В, з функцією приналежності:\nmAИ B(x) = max(mA(x), m B(x)). Це операція :"]
["",null,"Доповнення;",1]
["",null,"Об'єднання;"]
["",null,"Різниця;"]
["",null,"Диз'юнктивна сума."]
[23,"А - B = АЗ  з функцією приналежності:\nmA-B(x) = mA З (x) = min( mA(x), 1 - m B(x)).Це операція :"]
["",null,"Доповнення;"]
["",null,"Об'єднання;"]
["",null,"Різниця;",1]
["",null,"Диз'юнктивна сума."]
[24,"АЕB = (А - B)И(B - А) = (А З ) И( З B) з функцією приналежності:\nmA-B(x) = max{[min{m A(x), 1 - mB(x)}];[min{1 - mA(x), mB(x)}] }. Це операція :"]
["",null,"Доповнення;"]
["",null,"Об'єднання;"]
["",null,"Різниця;"]
["",null,"Диз'юнктивна сума.",1]
[25,"Недетермінованість висновків це:"]
["",null,"це характерна риса більшості систем штучного інтелекту. Недетермінованість означає, що заздалегідь шлях вирішення конкретної задачі в просторі її станів визначити неможливо;",1]
["",null,"вичайне явище в задачах розпізнавання. При розумінні природної мови серйозними проблемами стають багатозначність змісту слів, їхня підпорядкованість, порядок слів у реченні і т.п;"]
["",null,"означає, що для оцінки вірогідності знань не можна застосувати двобальну шкалу (1 – абсолютно достовірні знання, 0 – недостовірні знання). Для більш тонкої оцінки вірогідності знань застосовується імовірнісний підхід, заснований на теоремі Байєса, і інші методи ;"]
["",null,"Абсолютно повних знань не буває, оскільки процес пізнання нескінченний. У зв’язку з цим стан бази знань повинний змінюватися з часом."]
[26,"Багатозначність інтерпретації це:"]
["",null,"це характерна риса більшості систем штучного інтелекту. Недетермінованість означає, що заздалегідь шлях вирішення конкретної задачі в просторі її станів визначити неможливо;"]
["",null,"вичайне явище в задачах розпізнавання. При розумінні природної мови серйозними проблемами стають багатозначність змісту слів, їхня підпорядкованість, порядок слів у реченні і т.п;",1]
["",null,"означає, що для оцінки вірогідності знань не можна застосувати двобальну шкалу (1 – абсолютно достовірні знання, 0 – недостовірні знання). Для більш тонкої оцінки вірогідності знань застосовується імовірнісний підхід, заснований на теоремі Байєса, і інші методи ;"]
["",null,"Абсолютно повних знань не буває, оскільки процес пізнання нескінченний. У зв’язку з цим стан бази знань повинний змінюватися з часом."]
[27,"Ненадійність знань і висновків це:"]
["",null,"це характерна риса більшості систем штучного інтелекту. Недетермінованість означає, що заздалегідь шлях вирішення конкретної задачі в просторі її станів визначити неможливо;"]
["",null,"вичайне явище в задачах розпізнавання. При розумінні природної мови серйозними проблемами стають багатозначність змісту слів, їхня підпорядкованість, порядок слів у реченні і т.п;"]
["",null,"означає, що для оцінки вірогідності знань не можна застосувати двобальну шкалу (1 – абсолютно достовірні знання, 0 – недостовірні знання). Для більш тонкої оцінки вірогідності знань застосовується імовірнісний підхід, заснований на теоремі Байєса, і інші методи ;",1]
[{"$f":"IF(MOD((ROW()+3),5)=0,(ROW()+3)/5,\"\")","v":""},null,"Абсолютно повних знань не буває, оскільки процес пізнання нескінченний. У зв’язку з цим стан бази знань повинний змінюватися з часом."]
[28,"Неповнота знань і немонотонна логіка це:"]
["",null,"це характерна риса більшості систем штучного інтелекту. Недетермінованість означає, що заздалегідь шлях вирішення конкретної задачі в просторі її станів визначити неможливо;"]
["",null,"вичайне явище в задачах розпізнавання. При розумінні природної мови серйозними проблемами стають багатозначність змісту слів, їхня підпорядкованість, порядок слів у реченні і т.п;"]
["",null,"означає, що для оцінки вірогідності знань не можна застосувати двобальну шкалу (1 – абсолютно достовірні знання, 0 – недостовірні знання). Для більш тонкої оцінки вірогідності знань застосовується імовірнісний підхід, заснований на теоремі Байєса, і інші методи ;"]
["",null,"Абсолютно повних знань не буває, оскільки процес пізнання нескінченний. У зв’язку з цим стан бази знань повинний змінюватися з часом.",1]
[29,"Неточність знань це:"]
["",null,"Відомо, що кількісні дані (знання) можуть бути неточними, при цьому існують кількісні оцінки такої неточності (довірчий інтервал, рівень значимості, ступінь адекватності і т.д.). Лінгвістичні знання також можуть бути неточними;",1]
["",null,"вичайне явище в задачах розпізнавання. При розумінні природної мови серйозними проблемами стають багатозначність змісту слів, їхня підпорядкованість, порядок слів у реченні і т.п;"]
["",null,"означає, що для оцінки вірогідності знань не можна застосувати двобальну шкалу (1 – абсолютно достовірні знання, 0 – недостовірні знання). Для більш тонкої оцінки вірогідності знань застосовується імовірнісний підхід, заснований на теоремі Байєса, і інші методи ;"]
["",null,"Абсолютно повних знань не буває, оскільки процес пізнання нескінченний. У зв’язку з цим стан бази знань повинний змінюватися з часом."]
[30,"В якму році була доведена теорема про нечітку апроксимацію (Fuzzy Approximation Theorem), відповідно до якої будь-яка матема- тична система може бути апроксимована системою, заснованою на нечіткій логіці?"]
["",null,"1992 р;",1]
["",null,"1993 р;"]
["",null,"1995 р;"]
["",null,"1965 р."]
[31,"В якму році Ванг (L.Wang) показав, що нечітка система є універсальним апроксиматором, тобто може апроксимувати будь-яку неперервну функцію з довільною точністю, якщо використовує набір з n (n → ∞) правил виду «Якщо – то», гаусові функції приналежності, композиції у вигляді добутку, імплікації у формі Ларсена та центроїдний метод приведення до чіткості?"]
["",null,"1992 р;"]
["",null,"1993 р;",1]
["",null,"1995 р;"]
["",null,"1965 р."]
[32,"В якму році Кастро (J. Castro) показав, що логічний контролер Мамдані також є універсальним апроксиматором при симетричних трикутних функціях приналежності, композиції з використанням операції мінімум, імплікації у формі Мамдани і центроїдного методу приведення до чіткості.?"]
["",null,"1992 р;"]
["",null,"1993 р;"]
["",null,"1995 р;",1]
["",null,"1965 р."]
[33,"В якму році професор Лотфі Заде (Lotfi Zadeh) з університету Берклі в США опублікував основну роботу «Fuzzy Sets» у журналі «Information and Control» чим дав початок теорії нечіткої логіки?"]
["",null,"1992 р;"]
["",null,"1993 р;"]
["",null,"1995 р;"]
["",null,"1965 р.",1]
[34,"Нечітка змінна це :"]
["",null,"теж саме, що і нечітке число, тільки з додаванням імені, яким формалізується поняття, що описується цим числом.;",1]
["",null,"множина нечітких змінних, вона використовується для того, щоб дати словесний опис деякому нечіткому числу, отриманому в результаті деяких операцій;"]
["",null,"множина всіх можливих значень лінгвістичної змінної;"]
["",null,"нечітка множина, яка має властивість, якій відповідає певне поняття."]
[35,"Лінгвістична змінна це :"]
["",null,"теж саме, що і нечітке число, тільки з додаванням імені, яким формалізується поняття, що описується цим числом.;"]
["",null,"множина нечітких змінних, вона використовується для того, щоб дати словесний опис деякому нечіткому числу, отриманому в результаті деяких операцій;",1]
["",null,"множина всіх можливих значень лінгвістичної змінної;"]
["",null,"нечітка множина, яка має властивість, якій відповідає певне поняття."]
[36,"Терм-множина це :"]
["",null,"теж саме, що і нечітке число, тільки з додаванням імені, яким формалізується поняття, що описується цим числом.;"]
["",null,"множина нечітких змінних, вона використовується для того, щоб дати словесний опис деякому нечіткому числу, отриманому в результаті деяких операцій;"]
["",null,"множина всіх можливих значень лінгвістичної змінної;",1]
["",null,"нечітка множина, яка має властивість, якій відповідає певне поняття."]
[37,"Нечіткий терм  це :"]
["",null,"теж саме, що і нечітке число, тільки з додаванням імені, яким формалізується поняття, що описується цим числом.;"]
["",null,"множина нечітких змінних, вона використовується для того, щоб дати словесний опис деякому нечіткому числу, отриманому в результаті деяких операцій;"]
["",null,"множина всіх можливих значень лінгвістичної змінної;"]
["",null,"нечітка множина, яка має властивість, якій відповідає певне поняття.",1]
[38," Як зображується аналітичний спосіб задавання нечітких відношень ?"]
["",null,"у формі певного математичного виразу для відповідної функції приналежності цього відношення;",1]
["",null,"у вигляді певної поверхні або сукупності окремих точок у тривимірному просторі, при цьому вісі абсциси та ординати будуть відповідати універсумам E1 та E2, а вісь аплікати – інтервалу [0;1];"]
["",null,"строки матриці нечіткого відношення  відповідають першим, а стовпці – другим елементам кортежів, елементами матриці є відповідні значення функції приналежності нечіткого відношення;"]
["",null,"G = (V, E, μG), що може бути заданий у вигляді двох звичайних скінчених множин: множини вершин нечіткого графа V={v1, v2, …, vn} та множини дуг нечіткого графа E={e1, e2, …, em}, а також певної функції приналежності дуг даному нечіткому графу μG : E →[0;1]. Вершинами нечіткого графу є елементи множин X і Y. Міра приналежності μR(х, y) показує наскільки сильно вершини xÎX і yÎY пов’язані між собою."]
[39," Як зображується графічний спосіб задавання нечітких відношень ?"]
["",null,"у формі певного математичного виразу для відповідної функції приналежності цього відношення;"]
["",null,"у вигляді певної поверхні або сукупності окремих точок у тривимірному просторі, при цьому вісі абсциси та ординати будуть відповідати універсумам E1 та E2, а вісь аплікати – інтервалу [0;1];",1]
["",null,"строки матриці нечіткого відношення  відповідають першим, а стовпці – другим елементам кортежів, елементами матриці є відповідні значення функції приналежності нечіткого відношення;"]
["",null,"G = (V, E, μG), що може бути заданий у вигляді двох звичайних скінчених множин: множини вершин нечіткого графа V={v1, v2, …, vn} та множини дуг нечіткого графа E={e1, e2, …, em}, а також певної функції приналежності дуг даному нечіткому графу μG : E →[0;1]. Вершинами нечіткого графу є елементи множин X і Y. Міра приналежності μR(х, y) показує наскільки сильно вершини xÎX і yÎY пов’язані між собою."]
[40," Як зображується матричний спосіб задавання нечітких відношень ?"]
["",null,"у формі певного математичного виразу для відповідної функції приналежності цього відношення;"]
["",null,"у вигляді певної поверхні або сукупності окремих точок у тривимірному просторі, при цьому вісі абсциси та ординати будуть відповідати універсумам E1 та E2, а вісь аплікати – інтервалу [0;1];"]
[{"$f":"IF(MOD((ROW()+3),5)=0,(ROW()+3)/5,\"\")","v":""},null,"строки матриці нечіткого відношення  відповідають першим, а стовпці – другим елементам кортежів, елементами матриці є відповідні значення функції приналежності нечіткого відношення;",1]
[null,null,"G = (V, E, μG), що може бути заданий у вигляді двох звичайних скінчених множин: множини вершин нечіткого графа V={v1, v2, …, vn} та множини дуг нечіткого графа E={e1, e2, …, em}, а також певної функції приналежності дуг даному нечіткому графу μG : E →[0;1]. Вершинами нечіткого графу є елементи множин X і Y. Міра приналежності μR(х, y) показує наскільки сильно вершини xÎX і yÎY пов’язані між собою."]
[41," Як зображується орієнтованим нечітким графом спосіб задавання нечітких відношень ?"]
["",null,"у формі певного математичного виразу для відповідної функції приналежності цього відношення;"]
["",null,"у вигляді певної поверхні або сукупності окремих точок у тривимірному просторі, при цьому вісі абсциси та ординати будуть відповідати універсумам E1 та E2, а вісь аплікати – інтервалу [0;1];"]
["",null,"строки матриці нечіткого відношення  відповідають першим, а стовпці – другим елементам кортежів, елементами матриці є відповідні значення функції приналежності нечіткого відношення;"]
["",null,"G = (V, E, μG), що може бути заданий у вигляді двох звичайних скінчених множин: множини вершин нечіткого графа V={v1, v2, …, vn} та множини дуг нечіткого графа E={e1, e2, …, em}, а також певної функції приналежності дуг даному нечіткому графу μG : E →[0;1]. Вершинами нечіткого графу є елементи множин X і Y. Міра приналежності μR(х, y) показує наскільки сильно вершини xÎX і yÎY пов’язані між собою.",1]
[42,"Модою нечіткого відношення R є:"]
["",null,"кортеж wm Î E1´E2´…´En, якщо цей кортеж є точкою локального максимуму відповідної функції приналежності μR(<x1, x2, …, xn>), тобто виконується умова: wm = arg max{μR(<x1, x2, …, xn>)};",1]
["",null,"нечітке відношення, якщо його носій є скінченим відношенням;"]
["",null,"нечітке відношення R на X´X, якщо для будь-якого xÎX виконується рівність μR(x,x)=1. У випадку кінцевої множини X всі елементи головної діагоналі матриці R дорівнюють 1;"]
["",null,"нечітке відношення R на X´X, якщо для будь-якого xÎX виконується рівність μR(x,x)=0. У випадку кінцевої множини X всі елементи головної діагоналі матриці R дорівнюють 0."]
[43,"Скінченим є :"]
["",null,"кортеж wm Î E1´E2´…´En, якщо цей кортеж є точкою локального максимуму відповідної функції приналежності μR(<x1, x2, …, xn>), тобто виконується умова: wm = arg max{μR(<x1, x2, …, xn>)};"]
["",null,"нечітке відношення, якщо його носій є скінченим відношенням;",1]
["",null,"нечітке відношення R на X´X, якщо для будь-якого xÎX виконується рівність μR(x,x)=1. У випадку кінцевої множини X всі елементи головної діагоналі матриці R дорівнюють 1;"]
["",null,"нечітке відношення R на X´X, якщо для будь-якого xÎX виконується рівність μR(x,x)=0. У випадку кінцевої множини X всі елементи головної діагоналі матриці R дорівнюють 0."]
[44,"Рефлексивним є:"]
["",null,"кортеж wm Î E1´E2´…´En, якщо цей кортеж є точкою локального максимуму відповідної функції приналежності μR(<x1, x2, …, xn>), тобто виконується умова: wm = arg max{μR(<x1, x2, …, xn>)};"]
["",null,"нечітке відношення, якщо його носій є скінченим відношенням;"]
["",null,"нечітке відношення R на X´X, якщо для будь-якого xÎX виконується рівність μR(x,x)=1. У випадку кінцевої множини X всі елементи головної діагоналі матриці R дорівнюють 1;",1]
["",null,"нечітке відношення R на X´X, якщо для будь-якого xÎX виконується рівність μR(x,x)=0. У випадку кінцевої множини X всі елементи головної діагоналі матриці R дорівнюють 0."]
[45,"Антирефлексивним є:"]
["",null,"кортеж wm Î E1´E2´…´En, якщо цей кортеж є точкою локального максимуму відповідної функції приналежності μR(<x1, x2, …, xn>), тобто виконується умова: wm = arg max{μR(<x1, x2, …, xn>)};"]
["",null,"нечітке відношення, якщо його носій є скінченим відношенням;"]
["",null,"нечітке відношення R на X´X, якщо для будь-якого xÎX виконується рівність μR(x,x)=1. У випадку кінцевої множини X всі елементи головної діагоналі матриці R дорівнюють 1;"]
["",null,"нечітке відношення R на X´X, якщо для будь-якого xÎX виконується рівність μR(x,x)=0. У випадку кінцевої множини X всі елементи головної діагоналі матриці R дорівнюють 0.",1]
[46,"Симетричним є:"]
["",null,"нечітке відношення R на X´Y, якщо для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y виконується рівність μR(x,y) = μR(y,x);",1]
["",null,"нечітке відношення R на X´Y, якщо для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y справедливий вираз: μR(x,y) > 0 Þ μR(y,x) = 0;"]
["",null,"нечіткі відношення R та R–1 на X´Y, якщо для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y виконується рівність ;"]
["",null,"нечітке відношення R на X´Y, якщо R°RÍR. Іншими словами, для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y ступінь виконання відношення R повинна бути не менше за ступінь виконання відношення R°R."]
[47,"Асиметричним є:"]
["",null,"нечітке відношення R на X´Y, якщо для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y виконується рівність μR(x,y) = μR(y,x);"]
["",null,"нечітке відношення R на X´Y, якщо для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y справедливий вираз: μR(x,y) > 0 Þ μR(y,x) = 0;",1]
["",null,"нечіткі відношення R та R–1 на X´Y, якщо для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y виконується рівність ;"]
["",null,"нечітке відношення R на X´Y, якщо R°RÍR. Іншими словами, для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y ступінь виконання відношення R повинна бути не менше за ступінь виконання відношення R°R."]
[48,"Зворотними є:"]
["",null,"нечітке відношення R на X´Y, якщо для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y виконується рівність μR(x,y) = μR(y,x);"]
["",null,"нечітке відношення R на X´Y, якщо для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y справедливий вираз: μR(x,y) > 0 Þ μR(y,x) = 0;"]
["",null,"нечіткі відношення R та R–1 на X´Y, якщо для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y виконується рівність ;",1]
["",null,"нечітке відношення R на X´Y, якщо R°RÍR. Іншими словами, для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y ступінь виконання відношення R повинна бути не менше за ступінь виконання відношення R°R."]
[49,"Транзитивним є:"]
["",null,"нечітке відношення R на X´Y, якщо для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y виконується рівність μR(x,y) = μR(y,x);"]
["",null,"нечітке відношення R на X´Y, якщо для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y справедливий вираз: μR(x,y) > 0 Þ μR(y,x) = 0;"]
["",null,"нечіткі відношення R та R–1 на X´Y, якщо для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y виконується рівність ;"]
["",null,"нечітке відношення R на X´Y, якщо R°RÍR. Іншими словами, для будь-якої пари (x, y)ÎX´Y ступінь виконання відношення R повинна бути не менше за ступінь виконання відношення R°R.",1]
[50,"Зі скількох функціональних блоків складається система нечіткого виведення ?"]
["",null,9]
["",null,11]
["",null,5,1]
["",null,3]
[51,"Призначення блоку фазифікації:"]
["",null,"перетворює чисельні вхідні значення в ступінь відповідності лінгвістичним змінним;",1]
["",null,"містить набір нечітких правил типу якщо-то;"]
["",null,"містить визначені функції приналежності нечітких множин, що використовуються в нечітких правилах;"]
["",null,"виконує операції виведення на основі існуючих правил."]
[52,"Призначення бази правил:"]
["",null,"перетворює чисельні вхідні значення в ступінь відповідності лінгвістичним змінним;"]
["",null,"містить набір нечітких правил типу якщо-то;",1]
["",null,"містить визначені функції приналежності нечітких множин, що використовуються в нечітких правилах;"]
["",null,"виконує операції виведення на основі існуючих правил."]
[53,"Призначення бази даних:"]
["",null,"перетворює чисельні вхідні значення в ступінь відповідності лінгвістичним змінним;"]
[{"$f":"IF(MOD((ROW()+3),5)=0,(ROW()+3)/5,\"\")","v":""},null,"містить набір нечітких правил типу якщо-то;"]
["",null,"містить визначені функції приналежності нечітких множин, що використовуються в нечітких правилах;",1]
["",null,"виконує операції виведення на основі існуючих правил."]
[54,"Призначення блоку прийняття рішень:"]
["",null,"перетворює чисельні вхідні значення в ступінь відповідності лінгвістичним змінним;"]
["",null,"містить набір нечітких правил типу якщо-то;"]
["",null,"містить визначені функції приналежності нечітких множин, що використовуються в нечітких правилах;"]
["",null,"виконує операції виведення на основі існуючих правил.",1]
[55,"Призначення блоку дефазифікації:"]
["",null,"перетворює чисельні вхідні значення в ступінь відповідності лінгвістичним змінним;"]
["",null,"містить набір нечітких правил типу якщо-то;"]
["",null,"містить визначені функції приналежності нечітких множин, що використовуються в нечітких правилах;"]
["",null,"перетворює результати виведення в чисельні значення.",1]
[56,"Скільки є основних типів систем нечіткого виведення?"]
["",null,6,1]
["",null,12]
["",null,3]
["",null,5]
[57,"Що дозволяє команда Export FIS-редактора ?"]
["",null,"з’являться дві альтернативи To Workspace... і To disk, що дозволяють скопіювати систему нечіткого логічного виведення в робочу область MatLab і на диск, відповідно;",1]
["",null,"закриває графічне вікно;"]
["",null,"скасовує раніше зроблену дію;"]
["",null,"дозволяє додати в систему нечіткого логічного виведення ще одну змінну."]
[58,"Що дозволяє команда Close FIS-редактора ?"]
["",null,"з’являться дві альтернативи To Workspace... і To disk, що дозволяють скопіювати систему нечіткого логічного виведення в робочу область MatLab і на диск, відповідно;"]
["",null,"закриває графічне вікно;",1]
["",null,"скасовує раніше зроблену дію;"]
["",null,"дозволяє додати в систему нечіткого логічного виведення ще одну змінну."]
[59,"Що дозволяє команда Undo FIS-редактора ?"]
["",null,"з’являться дві альтернативи To Workspace... і To disk, що дозволяють скопіювати систему нечіткого логічного виведення в робочу область MatLab і на диск, відповідно;"]
["",null,"закриває графічне вікно;"]
["",null,"скасовує раніше зроблену дію;",1]
["",null,"дозволяє додати в систему нечіткого логічного виведення ще одну змінну."]
[60,"Що дозволяє команда Add Variable FIS-редактора ?"]
["",null,"з’являться дві альтернативи To Workspace... і To disk, що дозволяють скопіювати систему нечіткого логічного виведення в робочу область MatLab і на диск, відповідно;"]
["",null,"закриває графічне вікно;"]
["",null,"скасовує раніше зроблену дію;"]
["",null,"дозволяє додати в систему нечіткого логічного виведення ще одну змінну.",1]
[61,"Що дозволяє команда Remove Selected Variable FIS-редактора ?"]
["",null,"видаляє поточну змінну із системи;",1]
["",null,"відкриває редактор функцій приналежностей;"]
["",null," відкриває редактор бази знань;"]
["",null,"дозволяє вивести на принтер копію графічного вікна."]
[62,"Що дозволяє команда Membership Function FIS-редактора ?"]
["",null,"видаляє поточну змінну із системи;"]
["",null,"відкриває редактор функцій приналежностей;",1]
["",null," відкриває редактор бази знань;"]
["",null,"дозволяє вивести на принтер копію графічного вікна."]
[63,"Що дозволяє команда Rules FIS-редактора ?"]
["",null,"видаляє поточну змінну із системи;"]
["",null,"відкриває редактор функцій приналежностей;"]
["",null," відкриває редактор бази знань;",1]
["",null,"дозволяє вивести на принтер копію графічного вікна."]
[64,"Що дозволяє команда Print FIS-редактора ?"]
["",null,"видаляє поточну змінну із системи;"]
["",null,"відкриває редактор функцій приналежностей;"]
["",null," відкриває редактор бази знань;"]
["",null,"дозволяє вивести на принтер копію графічного вікна.",1]
[65,"Що дозволяє Меню View  FIS-редактора ?"]
["",null,"загальне меню для всіх GUI-модулів, використовуваних із системами нечіткого логічного виведення;",1]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації логічної операції \"ТА\": min – мінімум; prod – множення;"]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації логічної операції \"АБО\": max – множення;  probor - імовірнісне \"АБО\";"]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації імплікації: min – мінімум; prod – множення."]
[66,"Що дозволяє Меню And Method  FIS-редактора ?"]
[{"$f":"IF(MOD((ROW()+3),5)=0,(ROW()+3)/5,\"\")","v":""},null,"загальне меню для всіх GUI-модулів, використовуваних із системами нечіткого логічного виведення;"]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації логічної операції \"ТА\": min – мінімум; prod – множення;",1]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації логічної операції \"АБО\": max – множення;  probor - імовірнісне \"АБО\";"]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації імплікації: min – мінімум; prod – множення."]
[67,"Що дозволяє Меню Or Method FIS-редактора ?"]
["",null,"загальне меню для всіх GUI-модулів, використовуваних із системами нечіткого логічного виведення;"]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації логічної операції \"ТА\": min – мінімум; prod – множення;"]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації логічної операції \"АБО\": max – множення;  probor - імовірнісне \"АБО\";",1]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації імплікації: min – мінімум; prod – множення."]
[68,"Що дозволяє Меню Implication FIS-редактора ?"]
["",null,"загальне меню для всіх GUI-модулів, використовуваних із системами нечіткого логічного виведення;"]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації логічної операції \"ТА\": min – мінімум; prod – множення;"]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації логічної операції \"АБО\": max – множення;  probor - імовірнісне \"АБО\";"]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації імплікації: min – мінімум; prod – множення.",1]
[69,"Що дозволяє Меню Aggregation  FIS-редактора ?"]
["",null,"загальне меню для всіх GUI-модулів, використовуваних із системами нечіткого логічного виведення;"]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації логічної операції \"ТА\": min – мінімум; prod – множення;"]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації операції об’єднання функцій приналежності вихідної змінної: max – максимум; sum – сума; probor – імовірнісне \"АБО\".",1]
["",null,"озволяє вибрати метод дефазифікації. "]
[70,"Що дозволяє Меню Defuzzification  FIS-редактора ?"]
["",null,"загальне меню для всіх GUI-модулів, використовуваних із системами нечіткого логічного виведення;"]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації логічної операції \"ТА\": min – мінімум; prod – множення;"]
["",null,"дозволяє установити наступні реалізації операції об’єднання функцій приналежності вихідної змінної: max – максимум; sum – сума; probor – імовірнісне \"АБО\"."]
["",null,"озволяє вибрати метод дефазифікації. ",1]
[71,"Що містить  область візуалізації  ANFIS-редактора ?"]
["",null,"два типи інформації: при навчанні системи – крива навчання у виді графіка залежності помилки навчання від порядкового номера ітерації; при завантаженні даних і тестуванні системи – експериментальні дані і результати моделювання;",1]
["",null,"інформація про кількість вхідних і вихідних змінних, про кількість функцій приналежності для кожної вхідної змінної, а також про кількість рядків у вибірках. У цій області розташовані дві кнопки Structure і Clear Plot;"]
["",null,"меню вибору типу даних (Type), що містить альтернативи (Traning – навчальна вибірка; Testing – тестова вибірка; Checking – контрольна вибірка; Demo – демонстраційний приклад); меню вибору джерела даних (From), що містить альтернативи (disk – диск; worksp – робоча область MatLab); кнопка завантаження даних Load Data;"]
["",null,"меню вибору способу створення вихідної системи нечіткого логічного виведення. Меню містить наступні альтернативи: Load from disk – завантаження системи з диска; Load from worksp. – завантаження системи з робочої області MatLab; Grid partition – генерування системи по методу ґрат (без кластеризації); Sub. clustering – генерування системи за методом субкластеризації."]
[72,"Що виводиться в області властивостей ANFIS-редактора ?"]
["",null,"два типи інформації: при навчанні системи – крива навчання у виді графіка залежності помилки навчання від порядкового номера ітерації; при завантаженні даних і тестуванні системи – експериментальні дані і результати моделювання;"]
["",null,"інформація про кількість вхідних і вихідних змінних, про кількість функцій приналежності для кожної вхідної змінної, а також про кількість рядків у вибірках. У цій області розташовані дві кнопки Structure і Clear Plot;",1]
["",null,"меню вибору типу даних (Type), що містить альтернативи (Traning – навчальна вибірка; Testing – тестова вибірка; Checking – контрольна вибірка; Demo – демонстраційний приклад); меню вибору джерела даних (From), що містить альтернативи (disk – диск; worksp – робоча область MatLab); кнопка завантаження даних Load Data;"]
["",null,"меню вибору способу створення вихідної системи нечіткого логічного виведення. Меню містить наступні альтернативи: Load from disk – завантаження системи з диска; Load from worksp. – завантаження системи з робочої області MatLab; Grid partition – генерування системи по методу ґрат (без кластеризації); Sub. clustering – генерування системи за методом субкластеризації."]
[73,"Що міститься в області завантаження даних ANFIS-редактора ?"]
["",null,"два типи інформації: при навчанні системи – крива навчання у виді графіка залежності помилки навчання від порядкового номера ітерації; при завантаженні даних і тестуванні системи – експериментальні дані і результати моделювання;"]
["",null,"інформація про кількість вхідних і вихідних змінних, про кількість функцій приналежності для кожної вхідної змінної, а також про кількість рядків у вибірках. У цій області розташовані дві кнопки Structure і Clear Plot;"]
["",null,"меню вибору типу даних (Type), що містить альтернативи (Traning – навчальна вибірка; Testing – тестова вибірка; Checking – контрольна вибірка; Demo – демонстраційний приклад); меню вибору джерела даних (From), що містить альтернативи (disk – диск; worksp – робоча область MatLab); кнопка завантаження даних Load Data;",1]
["",null,"меню вибору способу створення вихідної системи нечіткого логічного виведення. Меню містить наступні альтернативи: Load from disk – завантаження системи з диска; Load from worksp. – завантаження системи з робочої області MatLab; Grid partition – генерування системи по методу ґрат (без кластеризації); Sub. clustering – генерування системи за методом субкластеризації."]
[74,"Що міститься в області генерування   ANFIS-редактора ?"]
["",null,"два типи інформації: при навчанні системи – крива навчання у виді графіка залежності помилки навчання від порядкового номера ітерації; при завантаженні даних і тестуванні системи – експериментальні дані і результати моделювання;"]
["",null,"інформація про кількість вхідних і вихідних змінних, про кількість функцій приналежності для кожної вхідної змінної, а також про кількість рядків у вибірках. У цій області розташовані дві кнопки Structure і Clear Plot;"]
["",null,"меню вибору типу даних (Type), що містить альтернативи (Traning – навчальна вибірка; Testing – тестова вибірка; Checking – контрольна вибірка; Demo – демонстраційний приклад); меню вибору джерела даних (From), що містить альтернативи (disk – диск; worksp – робоча область MatLab); кнопка завантаження даних Load Data;"]
["",null,"меню вибору способу створення вихідної системи нечіткого логічного виведення. Меню містить наступні альтернативи: Load from disk – завантаження системи з диска; Load from worksp. – завантаження системи з робочої області MatLab; Grid partition – генерування системи по методу ґрат (без кластеризації); Sub. clustering – генерування системи за методом субкластеризації.",1]
[75,"Що міститься в області навчання  ANFIS-редактора ?"]
["",null,"два типи інформації: при навчанні системи – крива навчання у виді графіка залежності помилки навчання від порядкового номера ітерації; при завантаженні даних і тестуванні системи – експериментальні дані і результати моделювання;"]
["",null," меню вибору методу оптимізації (Optim. method), поле завдання необхідної точності навчання (Error tolerance), поле завдання кількості ітерацій навчання (Epochs) і кнопка Train Now, натискання якого запускає режим навчання. Проміжні результати навчання виводяться в область візуалізації й у робочу область MatLab;",1]
["",null,"меню вибору типу даних (Type), що містить альтернативи (Traning – навчальна вибірка; Testing – тестова вибірка; Checking – контрольна вибірка; Demo – демонстраційний приклад); меню вибору джерела даних (From), що містить альтернативи (disk – диск; worksp – робоча область MatLab); кнопка завантаження даних Load Data;"]
["",null,"меню вибору способу створення вихідної системи нечіткого логічного виведення. Меню містить наступні альтернативи: Load from disk – завантаження системи з диска; Load from worksp. – завантаження системи з робочої області MatLab; Grid partition – генерування системи по методу ґрат (без кластеризації); Sub. clustering – генерування системи за методом субкластеризації."]
[76,"Що міститься в області тестування  ANFIS-редактора ?"]
["",null,"два типи інформації: при навчанні системи – крива навчання у виді графіка залежності помилки навчання від порядкового номера ітерації; при завантаженні даних і тестуванні системи – експериментальні дані і результати моделювання;"]
["",null,"інформація про кількість вхідних і вихідних змінних, про кількість функцій приналежності для кожної вхідної змінної, а також про кількість рядків у вибірках. У цій області розташовані дві кнопки Structure і Clear Plot;"]
["",null,"меню вибору вибірки і кнопка Test Now, при натисканню на яку відбувається тестування нечіткої системи з виведення результатів в область візуалізації;",1]
["",null,"меню вибору способу створення вихідної системи нечіткого логічного виведення. Меню містить наступні альтернативи: Load from disk – завантаження системи з диска; Load from worksp. – завантаження системи з робочої області MatLab; Grid partition – генерування системи по методу ґрат (без кластеризації); Sub. clustering – генерування системи за методом субкластеризації."]
[77,"Що міститься в Область виведення поточної інформації ANFIS-редактора ?"]
["",null,"два типи інформації: при навчанні системи – крива навчання у виді графіка залежності помилки навчання від порядкового номера ітерації; при завантаженні даних і тестуванні системи – експериментальні дані і результати моделювання;"]
["",null,"інформація про кількість вхідних і вихідних змінних, про кількість функцій приналежності для кожної вхідної змінної, а також про кількість рядків у вибірках. У цій області розташовані дві кнопки Structure і Clear Plot;"]
["",null,"меню вибору типу даних (Type), що містить альтернативи (Traning – навчальна вибірка; Testing – тестова вибірка; Checking – контрольна вибірка; Demo – демонстраційний приклад); меню вибору джерела даних (From), що містить альтернативи (disk – диск; worksp – робоча область MatLab); кнопка завантаження даних Load Data;"]
["",null,"виводиться найбільш істотна поточна інформація, наприклад, повідомлення про закінчення виконання операцій, значення помилки чи навчання тестування і т.п.",1]
[78,"Скільки шарів в системі нечіткого виведення Сугено?"]
["",null,"7;"]
["",null,"8;"]
["",null,"6;"]
["",null,"5.",1]
[{"$f":"IF(MOD((ROW()+3),5)=0,(ROW()+3)/5,\"\")","v":79},"Призначення першого шару системі нечіткого виведення Сугено:"]
["",null,"терми вхідних змінних;",1]
["",null,"антецеденти (посилки) нечітких правил;"]
["",null,"нормалізація мір виконання правил;"]
["",null,"висновки правил."]
[80,"Призначення другого шару системі нечіткого виведення Сугено:"]
["",null,"терми вхідних змінних;"]
["",null,"антецеденти (посилки) нечітких правил;",1]
["",null,"нормалізація мір виконання правил;"]
["",null,"висновки правил."]
[81,"Призначення третього шару системі нечіткого виведення Сугено:"]
["",null,"терми вхідних змінних;"]
["",null,"антецеденти (посилки) нечітких правил;"]
["",null,"нормалізація мір виконання правил;",1]
["",null,"висновки правил."]
[82,"Призначення четвертого шару системі нечіткого виведення Сугено:"]
["",null,"терми вхідних змінних;"]
["",null,"антецеденти (посилки) нечітких правил;"]
["",null,"нормалізація мір виконання правил;"]
["",null,"висновки правил.",1]
[83,"Призначення пятого шару системі нечіткого виведення Сугено:"]
["",null,"терми вхідних змінних;"]
["",null,"антецеденти (посилки) нечітких правил;"]
["",null,"нормалізація мір виконання правил;"]
["",null,"агрегація результату, отриманого за різними правилами.",1]
[84,"В якому році Белман і Заде опублікували статтю «Decision – Making in Fuzzy Environment», де розглянули процес ухвалення рішень в умовах невизначеності, коли цілі і обмеження задані нечіткими множинами?"]
["",null,"1970р;",1]
["",null,"1977р;"]
["",null,"1972р;"]
["",null,"1974р;"]
[85,"Ідею лінгвістичної змінної було висунуто в :"]
["",null,"1970р;"]
["",null,"1977р;"]
["",null,"1972р;",1]
["",null,"1974р;"]
[86,"Агрегація – це ;"]
["",null,"Відповідь341",1]
["",null,"Відповідь342"]
["",null,"Відповідь343"]
["",null,"Відповідь344"]
[87,"Активація – це ;"]
["",null,"це процес, який по часткових висновках дозволяє визначити істинність лінгвістичного правила;",1]
["",null,"визначення узагальненого ступеню відповідності вихідного сигналу певному лінгвістичному терму;"]
["",null,"формування результуючої функції належності, що характеризує вихідне значення системи для поточних значень входів;"]
["",null,"це процес перетворення нечіткої множини на чітке число."]
[88,"Акумуляція   – це ;"]
["",null,"це процес, який по часткових висновках дозволяє визначити істинність лінгвістичного правила;"]
["",null,"визначення узагальненого ступеню відповідності вихідного сигналу певному лінгвістичному терму;",1]
["",null,"формування результуючої функції належності, що характеризує вихідне значення системи для поточних значень входів;"]
["",null,"це процес перетворення нечіткої множини на чітке число."]
[89,"Питання 89"]
["",null,"це процес, який по часткових висновках дозволяє визначити істинність лінгвістичного правила;"]
["",null,"визначення узагальненого ступеню відповідності вихідного сигналу певному лінгвістичному терму;"]
["",null,"формування результуючої функції належності, що характеризує вихідне значення системи для поточних значень входів;",1]
["",null,"це процес перетворення нечіткої множини на чітке число."]
[90,"Метод Максимума означає що:"]
["",null,"вибирається той елемент нечіткої множини, який має найвищу ступінь приналежності цій множині;",1]
["",null,"вибирається найменше (найбільше) з чисел y1, у2, -, ym, що мають найвищу ступінь приналежності нечіткій множині;"]
["",null,"в якості шуканого \"чіткого\" значення у0 приймається середнє арифметичне координат локальних максимумів;"]
["",null,"в якості вихідного значення у0 вибирається абсциса центру ваги площі, розташована під функцією приналежності."]
[91,"Метод лівого (правого) максимуму  означає що:"]
["",null,"вибирається той елемент нечіткої множини, який має найвищу ступінь приналежності цій множині;"]
["",null,"вибирається найменше (найбільше) з чисел y1, у2, -, ym, що мають найвищу ступінь приналежності нечіткій множині;",1]
["",null,"в якості шуканого \"чіткого\" значення у0 приймається середнє арифметичне координат локальних максимумів;"]
[{"$f":"IF(MOD((ROW()+3),5)=0,(ROW()+3)/5,\"\")","v":""},null,"в якості вихідного значення у0 вибирається абсциса центру ваги площі, розташована під функцією приналежності."]
[92,"Метод середнього з максимумів означає що:"]
["",null,"вибирається той елемент нечіткої множини, який має найвищу ступінь приналежності цій множині;"]
["",null,"вибирається найменше (найбільше) з чисел y1, у2, -, ym, що мають найвищу ступінь приналежності нечіткій множині;"]
["",null,"в якості шуканого \"чіткого\" значення у0 приймається середнє арифметичне координат локальних максимумів;",1]
["",null,"в якості вихідного значення у0 вибирається абсциса центру ваги площі, розташована під функцією приналежності."]
[93,"Метод Центру Ваги означає що:"]
["",null,"вибирається той елемент нечіткої множини, який має найвищу ступінь приналежності цій множині;"]
["",null,"вибирається найменше (найбільше) з чисел y1, у2, -, ym, що мають найвищу ступінь приналежності нечіткій множині;"]
["",null,"в якості шуканого \"чіткого\" значення у0 приймається середнє арифметичне координат локальних максимумів;"]
["",null,"в якості вихідного значення у0 вибирається абсциса центру ваги площі, розташована під функцією приналежності.",1]
[94,"Якмй з матиматичних пакетів MATLAB дозволяє працювати з нечіткими множинами:"]
["",null,"Curve Fitting Toolbox;"]
["",null,"Fixed-Point Toolbox;"]
["",null,"Fuzzy Logic Toolbox;"]
["",null,"OPC Toolbox.",1]
[95,"Fuzzy Logic Toolbox це:"]
["",null,"нструменти для синтезу та аналізу нейронних мереж;"]
["",null,"інструменти роботи з базами даних;"]
["",null,"інструменти для символьних обчислень з можливістю взаємодії з символьним процесором програми Maple;"]
["",null,"інструменти для побудови і аналізу нечітких множин.",1]
[96,"Символічна нечітка логіка ґрунтується на понятті :"]
["",null," v-норми"]
["",null," h-норми"]
["",null," x-норми"]
["",null," t-норми",1]
[97,"Що таке \"Х\" ленгвістичної змінної:"]
["",null,"назва лінгвістичної змінної;"]
["",null,"множмна її значень (терм-множина);",1]
["",null,"універсум;"]
["",null,"синтаксичне правило."]
[98,"Що таке \"Т(Х)\" ленгвістичної змінної:"]
["",null,"назва лінгвістичної змінної;"]
["",null,"множмна її значень (терм-множина);"]
["",null,"універсум;",1]
["",null,"синтаксичне правило."]
[99,"Що таке \"Е\" ленгвістичної змінної:"]
["",null,"назва лінгвістичної змінної;"]
["",null,"множмна її значень (терм-множина);"]
["",null,"універсум;"]
["",null,"синтаксичне правило.",1]
[100,"Що таке \"G\" ленгвістичної змінної:"]
[null,null,"назва лінгвістичної змінної;",1]
[null,null,"множмна її значень (терм-множина);"]
[null,null,"універсум;"]
[null,null,"синтаксичне правило."]