Questões de Engenharia de Redes

A lógica nebulosa processa conceitos lingüísticos de maneira inspirada nos processos decisórios do raciocínio humano. Funções de pertinência traduzem conceitos lingüísticos para variáveis numéricas. Considerando um controle nebuloso de temperatura, julgue os itens seguintes.

Funções de pertinência triangulares geram controladores nebulosos cuja saída apresenta trechos lineares.

• C. Certo
• E. Errado

Acerca de controladores nebulosos, julgue os itens que se seguem.

Para processos lineares, não há benefício em se utilizar um controlador nebuloso.

• C. Certo
• E. Errado

Acerca de controladores nebulosos, julgue os itens que se seguem.

Controladores nebulosos não podem considerar mais de uma variável do processo para calcular o sinal de controle.

• C. Certo
• E. Errado

Acerca de controladores nebulosos, julgue os itens que se seguem.

O controlador PID nebuloso permite sintonia adequada em mais de um ponto de operação.

• C. Certo
• E. Errado

Um sistema especialista baseado em lógica nebulosa pode ser treinado como uma rede neural artificial (RNA). Em relação a esse assunto, julgue os itens a seguir.

Um sistema neuronebuloso tem, em comparação com a RNA, a vantagem de apresentar uma componente de explicação. É possível verificar quais regras foram ativas no processo decisório.

• C. Certo
• E. Errado

Um sistema especialista baseado em lógica nebulosa pode ser treinado como uma rede neural artificial (RNA). Em relação a esse assunto, julgue os itens a seguir.

Não é necessário, como em sistemas nebulosos, um especialista na aplicação para “ajustar” um sistema neuronebuloso. Bastam dados de treinamento.

• C. Certo
• E. Errado

RNAs podem ser utilizadas no reconhecimento de padrões em imagens. Uma possível aplicação é o reconhecimento de placas de veículos. Em uma primeira etapa, a segmentação da imagem visa localizar a placa do veículo. Na segunda etapa, são identificados os caracteres. Considerando essas informações, julgue os seguintes itens.

A mesma RNA deve ser utilizada para reconhecer tanto letras como números, pois ambos fazem parte da mesma placa.

• C. Certo
• E. Errado

RNAs podem ser utilizadas no reconhecimento de padrões em imagens. Uma possível aplicação é o reconhecimento de placas de veículos. Em uma primeira etapa, a segmentação da imagem visa localizar a placa do veículo. Na segunda etapa, são identificados os caracteres. Considerando essas informações, julgue os seguintes itens.

A RNA pode reconhecer os caracteres utilizando uma matriz de pontos (bitmap) ou por meio de valores característicos (número de cantos, comprimento vertical e horizontal, inclinação etc.).

• C. Certo
• E. Errado

A rede de Hopfield é uma rede neural recorrente de camada única, isto é, as saídas estão conectadas às entradas desta rede. A rede de Hopfield discreta pode ser utilizada para armazenar um certo número de padrões binários. Visando a estabilidade do sistema, Hopfield propôs que a matriz de pesos fosse simétrica, com diagonal principal nula. Considerando essas informações, julgue os itens subseqüentes.

A rede de Hopfield não possui, a rigor, sinais de entrada. As entradas são as condições iniciais da rede.

• C. Certo
• E. Errado

A rede de Hopfield é uma rede neural recorrente de camada única, isto é, as saídas estão conectadas às entradas desta rede. A rede de Hopfield discreta pode ser utilizada para armazenar um certo número de padrões binários. Visando a estabilidade do sistema, Hopfield propôs que a matriz de pesos fosse simétrica, com diagonal principal nula. Considerando essas informações, julgue os itens subseqüentes.

A rede de Hopfield não possui, a rigor, treinamento. Calculam-se os pesos, a partir dos padrões, uma única vez.

• C. Certo
• E. Errado