A lógica nebulosa foi proposta por Lotfi Zadeh como uma generalização da lógica booleana. Vários produtos comerciais com lógica nebulosa estão disponíveis no mercado. A respeito da lógica nebulosa, julgue os itens que se seguem.

Uma contradição no conjunto de regras impede o correto funcionamento de um sistema nebuloso.

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Certas funções matemáticas contínuas não podem ser aproximadas com lógica nebulosa.

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Apesar da lógica nebulosa ser uma generalização da lógica booleana, nem todas as regras do cálculo booleano aplicam-se à lógica nebulosa.

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O raciocínio humano processa convenientemente variáveis nebulosas.

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Possibilidade e probabilidade são conceitos equivalentes.

Redes dos tipos SOM (Self Organizing Map) e LVQ (Learning Vector Quantization) foram propostas pelo finlandês Teuvo Kohonen e encontram atualmente diversas aplicações. Considerando essas informações, julgue os seguintes itens.

Redes LVQ são redes supervisionadas, isto é, exibem um padrão de saída associado a cada dado de entrada.

Redes dos tipos SOM (Self Organizing Map) e LVQ (Learning Vector Quantization) foram propostas pelo finlandês Teuvo Kohonen e encontram atualmente diversas aplicações. Considerando essas informações, julgue os seguintes itens.

Quando o mapa SOM se apresenta “dobrado”, isto decorre necessariamente da inadequada definição do número de neurônios.

Redes dos tipos SOM (Self Organizing Map) e LVQ (Learning Vector Quantization) foram propostas pelo finlandês Teuvo Kohonen e encontram atualmente diversas aplicações. Considerando essas informações, julgue os seguintes itens.

O treinamento de uma rede SOM sempre adapta cada um dos neurônios da grade em seqüência.

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Uma rede SOM com grade quadrada de 10 × 10 neurônios pode ser utilizada para mapear uma distribuição bidimensional oval de dados de treinamento.

Algoritmos genéticos foram propostos a partir do sucesso das versões evolutivas biológicas. Considerando o problema do caixeiro viajante, no qual se procura descobrir o menor percurso ao visitar N cidades, julgue os itens subseqüentes.

Algoritmos genéticos podem ser utilizados para treinar redes neurais perceptron multicamadas. Uma vantagem desses algoritmos é seu potencial para evitar mínimos locais.