Parcial_Resuelto_Miercoles T1 SIN RTAS



Tenga en cuenta:
Item o - q: Emparrillado (Anexo C)
Item a - c: Árbol de Búsqueda (Anexo B) Item l - n: Análisis de Protocolos (Anexo A)

a. El menor “n” que se necesita para alcanzar la solución L utilizando el método de búsqueda
“Beam Search” (considerar que cuanto menor valor heurístico, más deseable es el nodo) es …
1. n = 1.
2. n = 2.
3. n = 3.
4. n = 4.

b. Si se recorre el árbolutilizando el método de búsqueda “A*”, teniendo en cuenta que cuanto mayor es el valor heurístico, más deseable es el nodo, la lista final de nodos cerrados es …
1. A, B, E, C, H, L.
2. A, B, E, C, H.
3. A, B, E, C, F, K.
4. A, B, E, C, F, K, J.

c. De los siguientes, el único método de búsqueda, que alcanza la solución (teniendo en cuenta que cuanto mayor es el valor heurístico, másdeseable es el nodo) es …
1. Escalada Simple (recorriendo de izquierda a derecha el árbol).
2. Escalada por Máxima Pendiente.
3. Beam Search con n = 1.
4. Beam Search con n = 2.

d. Una RNA Backpropagation puede ser utilizada para …

1. segmentar los datos disponibles en grupos.
2. predecir un resultado a partir de un histórico conocido.
3. encontrar la combinación óptima de factorespara resolver un problema.
4. todas las anteriores.

e. En una RNA, la Función de Transferencia de cada neurona …

1. calcula en forma directa el valor de salida de la neurona.
2. determina las condiciones para que la red devuelva un resultado.
3. se calcula como la sumatoria de los productos del valor de entrada y el peso.
4. todas las anteriores.

f. En un Algoritmo Genético, el operadorde cruzamiento busca …

1. determinar los mejores individuos de la población actual.
2. combinar características de individuos para generar individuos nuevos.
3. modificar en forma aleatoria una característica de un individuo de la población.
4. ninguna de las anteriores.

g. En un Algoritmo Genético, la mejor solución …

1. siempre aparece en la población final.
2. puede aparecer encualquier ciclo de la corrida.
3. nunca aparece por lo que se usan los máximos locales.
4. todas las anteriores.

h. Los requisitos que debe cumplir un Sistema Experto son definidos por …

1. el experto del dominio.
2. los usuarios de la organización.


3. los directivos de la organización.
4. todas las anteriores.

i. Si no hay disponible un experto humano capaz de articular susconocimientos, entonces …

1. es posible construir el SE.
2. es adecuado construir el SE.
3. está justificado construir el SE.
4. ninguna de las anteriores.

j. Durante las Pruebas de Validación realizadas en la actividad de Evaluación del SE se comprueba que …
1. el modelo conceptual es consistente con el comportamiento del experto.
2. el modelo formal es consistente con elmodelo conceptual.
3. el prototipo desarrollado es consistente con el modelo formal.
4. el prototipo desarrollado es consistente con el comportamiento del experto. k. El método de Herbrand es utilizado en la Deducción Automática para …
1. preparar las fórmulas llevándolas a forma normal.
2. realizar la demostración natural de una tesis.
3. verificar si puede existir un modelo para unafórmula.
4. eliminar los cuantificadores de las fórmulas. l. La frase completa “algunos estudios” …
1. contiene un concepto y un valor.
2. contiene un concepto y una característica.
3. es característica del concepto “paciente”.
4. es parte de un metacomentario. m. En este protocolo, se identifican …
1. dos estados: “Linfoma” y “Linfoma de Hodgkin”.
2. tres estados: “Linfoma”, “Linfoma deHodgkin” y “Linfoma de Hodgkin de predominio linfocítico”.
3. tres estados: “Gripe Severa”, “Trastorno Alimenticio” y “Linfoma”.
4. cuatro estados: “Gripe Severa o Trastorno Alimenticio”, “Linfoma”, “Linfoma de Hodgkin” y “Linfoma de Hodgkin de predominio linfocítico”.

n. Si “paciente” fuera considerado como concepto, sus características asociadas serían …

1. “fiebre”, “escalofríos”,...