• Nie Znaleziono Wyników

bez wątpienia są małe

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "bez wątpienia są małe"

Copied!
3
0
0

Pełen tekst

(1)

Zadanie 1.

Zebrano informacje o przedmiotach w szafie, umieszczono je w następującej tabeli:

nr kształt kolor Rozmiar 1 trójkątny niebieski Mały 2 Trójkątny Niebieski Mały 3 Trójkątny Niebieski Duży 4 Okrągły Czerwony Duży 5 Okrągły Zielony Duży 6 okrągły zielony Duży Korzystając z koncepcji zbiorów przybliżonych należy określić, które z owych sześciu

przedmiotów, na podstawie atrybutów B = {kształt, kolor}, można zaliczyć do zbioru przedmiotów, które:

1. bez wątpienia są małe;

2. być może są małe;

3. bez wątpienia są duże;

4. być może są duże.

Należy przedstawić pełny przebieg obliczeń pozwalających na określenie informacji z pkt. 1, 2, 3 i 4 powyżej.

Zadanie 2.

Zebrano informacje o firmach reklamujących się w gazetce miejskiej, umieszczono je w następującej tabeli:

nr branża obroty Forma spółki Wartość majątku 1 Handel Duże Akcyjna Średnia

2 Handel Średnie Akcyjna Duża 3 Handel Średnie Z o.o. Średnia 4 Produkcja Duże Akcyjna Średnia 5 usługi małe Z o.o. mała 6 Handel Średnie Z o.o. Duża

Korzystając z koncepcji zbiorów przybliżonych należy określić, które z owych sześciu firm, na podstawie atrybutów B = {branża, obroty, forma spółki}, można zaliczyć do zbioru firm, które:

1. bez wątpienia mają dużą wartość majątku;

2. być może mają dużą wartość majątku;

3. bez wątpienia mają średnią wartość majątku;

4. być może mają średnią wartość majątku.

Należy przedstawić pełny przebieg obliczeń pozwalających na określenie informacji z pkt. 1, 2, 3 i 4 powyżej.

Zadanie 3.

Zebrano informacje o firmach reklamujących się w gazetce miejskiej, umieszczono je w następującej tabeli i w jakiś sposób sklasyfikowano (2 klasy: 1 i 2):

nr branża obroty Forma spółki majątek Klasa

1 Usługi Duże Jawna Mały 1

2 Produkcja Małe Cywilna Duży 2 3 Usługi Duże Cywilna Mały 1

4 Usługi Duże Z o.o. Mały 1

5 Produkcja Duże Akcyjna Duży 2

6 Usługi Małe Z o.o. duży 2

7 Usługi Duże Cywilna mały 2 8 produkcja duże Z o.o. duży 2

Korzystając z koncepcji zbiorów przybliżonych należy określić, które z owych ośmiu firm, na podstawie atrybutów B = {branża, obroty, forma spółki, majątek}, można zaliczyć do zbioru firm, które:

1. bez wątpienia należą do 1 klasy;

2. być może należą do 1 klasy;

3. bez wątpienia należą do 2 klasy;

4. być może należą do 2 klasy.

Należy przedstawić pełny przebieg obliczeń pozwalających na określenie informacji z pkt. 1, 2, 3 i 4 powyżej.

(2)

Zadanie 4.

Zebrano informacje o osobach palących i nie palących. Umieszczono je w następującej tabeli:

osoba wykształcenie dochody stres płeć Klasa 1 Średnie Wysokie Tak K Nie pali 2 Średnie Niskie Nie K Nie pali 3 Podstawowe Średnie Tak K Pali 4 Podstawowe Średnie Nie M Pali

5 Średnie Wysokie Tak M Pali

6 Podstawowe niskie nie K Pali 7 Wyższe Wysokie Nie K Nie pali 8 Wyższe średnie Tak K Nie pali

9 Wyższe średnie Nie M Pali

10 Średnie Niskie Nie M Pali

11 Średnie Wysokie Tak M Pali 12 Wyższe Wysokie Tak M Nie pali 13 Wyższe Niskie Nie M Nie pali 14 średnie Średnie nie K Nie pali

Korzystając z koncepcji zbiorów przybliżonych należy określić, które z owych 14 osób, na podstawie atrybutów B = {wykształcenie, dochody, stres, płeć}, można zaliczyć do klasy osób, które:

1. bez wątpienia nie palą;

2. być może nie palą;

3. bez wątpienia palą;

4. być może palą.

Należy przedstawić pełny przebieg obliczeń pozwalających na określenie informacji z pkt. 1, 2, 3 i 4 powyżej.

Zadanie 5.

Zebrano informacje o osobach stosujących bądź nie szkła kontaktowe. Umieszczono je w następującej tabeli:

pacjent wiek wada astygmatyzm łzawienie szkła

1 M K Nie zmniejszone Brak

2 M K Nie normalne Miękkie

3 M K Tak zmniejszone Brak

4 M K Tak Normalne Twarde

5 M D Nie zmniejszone Brak

6 M D Nie Normalne Miękkie

7 M D Tak zmniejszone Brak

8 M D Tak Normalne Twarde

9 P K Nie zmniejszone Brak

10 P K Nie Normalne Miękkie

11 P K Tak zmniejszone Brak

12 P K Tak Normalne Twarde

13 P D Nie zmniejszone Brak

14 P D Nie Normalne Miękkie

15 P D Tak zmniejszone Brak

16 P D Tak Normalne Brak

17 S K Nie zmniejszone Brak

18 S K Nie Normalne Brak

19 S K Tak zmniejszone Brak

20 S K Tak Normalne Twarde

21 S D Nie zmniejszone Brak

22 S D Nie Normalne Miękkie

23 S D Tak zmniejszone Brak

24 s d tak normalne Brak

Gdzie:

 wiek to cecha porządkowa o 3 wartosciach: młodość (M). przedstarczowzroczność (P), starczowzroczność (S)

 Wada wzroku, cecha nominalna o 2 wartościach: krótkowzroczność(K), dalekowzroczność (D)

 Astygmatyzm, cecha nominalna o wartościach : występuje, nie występuje

 Łzawienie, cecha nominalna o 2 wartościach. Zmniejszone, normalne.

(3)

Korzystając z koncepcji zbiorów przybliżonych należy określić, które z owych 24 osób, na podstawie atrybutów B = {wiek, wada wzroku, astygmatyzm, łzawienie}, można zaliczyć do klasy osób, które:

1. bez wątpienia nie mają szkieł kontaktowych;

2. być może nie mają szkieł kontaktowych;

3. bez wątpienia mają miękkie szkła kontaktowe;

4. być może mają miękkie szkła kontaktowe.

5. bez wątpienia mają twarde szkła kontaktowe 6. być może mają twarde szkła kontaktowe.

Należy przedstawić pełny przebieg obliczeń pozwalających na określenie informacji z pkt. 1, 2, 3 , 4,5 i 6 powyżej.

Cytaty

Powiązane dokumenty

Czy istnieje taki k-elementowy zbiór S wierzchołków grafu G, że każdy z pozostałych wierzchołków jest osiągalny z jakiegoś wierzchołka należącego do S drogą składającą się

d) program szpiegujący (ang. spyware) – oprogramowanie, które zbiera informacje na temat działania użytkownika np. śledzi historię przeglądanych stron czy zbiera informację

Powiększający się asortyment takiej żywności stwarza szansę wielu ludziom, świadomym roli żywienia w profilaktyce wielu chorób, utrzymaniu lub poprawie stanu własnego

[r]

• Reguła w tablicy decyzyjnej TD jest niedeterministyczna, gdy równość atrybutów warunkowych nie implikuje równości atrybutów decyzyjnych, co można wyrazid

• Postawienie ostatecznej diagnozy – określenie konkretnej jednostki chorobowej (klasyfikacja) – wymaga wykonania wielu badao, określenia wartości wielu parametrów

Jedną z możliwości jest symulacja układu w celu wyznaczenia poboru mocy, ale proces ten może być bardzo czasochłonny, ponieważ wymaga długiego wejściowego strumienia

3 miesiące przed dniem wszczęcia postępowania o udzielenie zamówienia, jeżeli przedmiotem zamówienia są dostawy lub usługi, oraz nie wcześniej niż 6