Worksheetsluc2
Total questions: 16
Worksheet time: 12mins
Care dintre afirmatii este adevarata
LS arta in ce masura neproducerea ipotezei favorizeaza concluzia
LS arta in ce masura producerea ipotezei favorizeaza concluzia
O valoare mica pentru LS discrediteaza producerea1 concluziei
Pentru o valoare foarte mare a LS concluzia este logic echivalenta
Multimea candidata dupa faza de filtrare
Contine toate piesele de cunoastere ce au fost lansate in executie
Este independenta de continutul bazei de fapte
Contine piesele de cunoastere ce au premisa adevarata
Contine piesele de cunoastere ce au premisa decidabila
Gasirea unui traseu de cost minim utilizand matricea de costuri
Reducerea pe linii se realizeaza prin scaderea minimului liniei din fiecare element al liniei
Se bazeaza pe obtinerea matricii reduse si alegerea unui traseu ce nu incarca costul
Se alege o tranzitie de la nodul curent la un nod ce are cel mai mare cost
Este specifica pentru o strategie de control inapoi
In algoritmul A migrarea unui nod din closed_list in open_list se produce daca:
Nodul se gaseste in acelasi moment atat in open_list cat si in closed_list
Exista mai multe drumuri de la nodul de start la respectivul nod
Se genereaza graf, nu arbore
S-a gasit un drum mai bun de la nodul de start la respectivul nod
Avem un graf complet conectat
La rationarea cu incertitudini bazata pe probabilitatea Bayes
Poate fi ajustata dreapta de probabilitate referitoare la producerea sau discreditarea ipotezei
Se poate combina in baza de cunostinte atat reguli booleene cat si reguli Bayes
Valorile LS=1 si LN=1 nu influienteaza rationamentele
Este suficienta precizarea valorii LS
Trebuie totdeauna respectata relatie LS*LN=1
Valorile functiei de posibilitate pentru o concluzie:
Poate fi negativa daca premisa este falsa
Depind de valorile functiilor de posibilitate ale premisei
Sunt permise doar valorile discrete 0 sau 1
Se obtine prin transferul catre concluzie a valorii functiei de posibilitate a premisei
Mecanismul inferential
Implementeaza o strategie de constructie si parcurgere arbori sau grafuri
Poate utiliza informatie aditionala privind metrica gasirii solutiei
Se preteaza numai la rezolvarea problemelor cu doi jucatori
Poate genera arbori/ grafuri obisnuiti sau arbori/grafuri SI/SAU
Complexitatea calculului pantru un graf complet conectat cu n noduri utilizand algoritmul A este
2^n
Nu afecteaza grafurile cu numar mare de niveluri
Nu afecteaza grafurile cu numar mare de noduri la acelasi nivel
N^2 daca se genereaza seturi pe baza functiei de cost al drumului parcurs
Pentru rezolvarea problemelor prin decompozitie
Trebuie atinse toate nodurile cu nod de start si obiectiv acelasi pe drumul cel mai scurt
Costul unui nod SI este dat de maximul costurilor fiilor sai
Nu se poate aplica decat in conjunctie cu strategia de control inainte
Se porneste de la scop, problema este descompusa in subprobleme generand grafuri/arbori SI/SAU
La rationamentele cu incertitudini bazate pe probabilitatea Bayes
LN subunitar inseamna ca neproducerea ipotezei este nefavorabila pentru concluzie
LN egal cu 1 si LS egal cu 1 arata ca atat producerea ipotezei cat si neproducerea sa nu influienteaza concluzia
LS foarte mare tinzand spre infinit arata ca o concluzie este logic echivalenta la producerea ipotezei
LS subunitar inseamna ca ipoteza este favorabila pentru a concluzie
Pornim de la baza de cunostinte:
R1: IF E1 and E2 Then E3 CF=0,7
R2: IF E5 or E4 Then E1 CF=0,8
R3: IF E2 and E4 Then E1 CF=-0,3
R4: IF E5 Then E2 CF=0,6
R5: IF E4 Then E2 CF=0,8
R6: IF E4 Then E1 CF=-0,4
R7: IF E3 Then H CF=0,6
Se cunosc factorii de certitudine CF(E4)=0,9 si CF(E5)=0,7. Care este cea mai apropiata valoare pentru CF(H) (datorata rotunjirilor la doua
zecimale)
-0,48
0,92
-0,24
0,36
0,72
Piese de cunoastere multiple care deduc aceeasi concluzie
Nu pot exista pise de cunoastere avand aceeasi concluzie
Fac ca certitudinea concluziei sa creasca
Nu influienteaza certitudinea concluziei
Duce la scaderea certitudinii concluziei
In logica fuzzy
a. Forma standard Z corespunde negarii unei forma standard S
b. Functia de aparteneta ia valori intre -5 si 5
Functia de apartenenta ia valori intre -1 si 1
Functia de apartenenta este adimensionala
Functia de apartenenta specifica masura apartenentei unui concept la o anumita clasa
O premisa cu doua expresii fuzzy legate prin conjuntie logica are valoarea functiei de aprtenenta
(1-u1())*(1-u2()) in care u1() si u2() sunt valorile functiilor de apartenenta pentru cele doua expresii
Minimul valorilor functiei de apartenenta pentru cele doua expresii
U1()*u2()in care u1() si u2() sunt valorile functiilor de apartenenta pentru cele doua expresii
Maximul valorilor functiei de apartenenta pentru cele doua expresii
In sistemele fuzzy se opereaza cu forme standard ale functiilor de aparteneta sau cu forme singleton. De cele mai multe ori de prefera
liniarizarea formelor standard. Care din afirmatii sunt adevarate
Este specifica doar pentru inferenta max-min
Liniarizarea se face pentru a usura calculul valorii functiei de apartenenta
Numarul punctelor de liniarizarea urmareste minimizarea erorii
Este specifica doar pentru inferente max-product
Cum interpretati un coeficient de certitudine CF =0.8 pentru o regula de productie
Evidenta negativa, validitatea ipotezei discrediteaza concluzia
Evidenta pozitiva, validitatea ipotezei favorizeaza concluzia
Validitatea concluziei nu este influientata de produc erea ipotezei
Daca CF pentru premisa este -0,4 valoarea certitudinii pentri concluzie este -0,32
Daca CF pentru premisa este -0,4 valoarea certitudinii pentri concluzie este 0,32
