Áp dụng giải thuật của Robinson để giải bài toán trên... mau thuan res12,13 Vậy vấn đề được chứng minh... Ứng dụng trong việc giải bài toán có cây quyết định.. Số lượng loại b Tổng số mẫ
Trang 1Trí tuệ nhân tạo
(Đề bài 2)
Câu1: (3đ)
a) Anh chị có nhận xét gì về tìm kiếm sâu dần?
b) Cho đồ thị sau:
Cho đỉnh n0=A, DICH={N, K}
Hãy tìm đường đi từ n0 đến nk ∈ DICH theo tiềm
kiếm sâu dần với K = 3
Câu 2: (2đ)
Cho tập luật sau R= { a → b ^ x, a ^ m → c, a ^ x →d, c ^ d→g}
và a,m cần suy diễn ra g Áp dụng giải thuật của Robinson để giải bài toán trên
Câu3: (2đ)
a) so sánh phép lai ghép và phép đột biến
b) Cho một mạng noron gồm 2 noron có 4 đầu vào và 2 đầu ra
X= (4, 3, -2, 4) ; W =
−
−
−
−
2 3 2 3
4 3 3 2
Hàm kích hoạt Y = f(n) = -1 nếu n<5 và y = 1 nếu n>= 5
Hãy tính đầu ra của mạng
Câu 4: (3đ)
Cho bảng dữ liệu sau: (A, B , C là thuộc tính dẫn xuất, D là thuộc tính quyết định)
Hãy phân lớp cho dữ liệu học trên bằng vecto đặc trưng hoặc độ đo hỗn loạn và kiểm tra xem mẫu X = ( b, 10, yes ) thuộc vào lớp nào?
B
G I
A
E
C
Trang 2Câu 1:
N0={A}, Dich ={N,K} tìm kiếm sâu dần với k=3
ĐS = K = 3
E I,J I,J,C A,B,D,E 2 d(I)<ĐS: Thêm vào đầu MO
I N, P J, C, N, P A,B,D,E,I 3 d(I)=ĐS: Thêm vào cuối MO
Ta có B(n)∩ Dich ={K} <>Φ dừng
Đường đi được xác định như sau: A → B→E→I→N
Câu 2: áp dụng giải thuật Robinson
R= { a → b^x, a^m → c, a^x → d, c^d → g} và a,m cần suy diễn ra g
Viết lại giả thiết kết luận
Ta có
• a → b ^ x Tương đương với ¬a ν (b Λ x) ⇔ (¬a ν b) Λ(¬a ν x)
Thay dấu Λ bằng dấu dấu phẩy Ta được (¬a ν b) ,(¬a ν x)
Viết mỗi luật trên 1 dòng
1 (¬aνb)
2 (¬aνx)
• a ^ m → c Tương đương với ¬(a ^ m )ν c ⇔(¬aν c) ^(¬mν c)
Thay dấu Λ bằng dấu dấu phẩy Ta được (¬a ν c) ,(¬m ν c)
viết mỗi luật trên 1 dòng
3.(¬aνc)
4.(¬mνc)
• a ^ x →d Tương đương với ¬(a ^ x )ν d ⇔(¬aν d) ^(¬xν d)
Thay dấu Λ bằng dấu dấu phẩy Ta được (¬a ν d) ,(¬x ν d)
viết mỗi luật trên 1 dòng
5.(¬aνd)
6.(¬x ν d )
• c ^ d→g Tương đương với ¬(c ^ d )ν g ⇔(¬c ν g) ^(¬d ν g)
Thay dấu Λ bằng dấu dấu phẩy Ta được (¬c ν g) ,(¬d ν g)
viết mỗi luật trên 1 dòng
7.(¬c ν g)
8.(¬d ν g )
Vậy ta có giả thiết và kết luận như sau:
1.¬a ν b
2.¬a ν x
3.¬a ν c
Trang 34.¬m ν c
5.¬a ν d
6.¬x ν d
7.¬c ν g
8.¬d ν g
9.a
10 m
11 ¬g
12 ¬c res(7,11)
13 c res(3,9)
14 mau thuan res(12,13)
Vậy vấn đề được chứng minh
Để làm loại bài này thì các cậu phải nhớ:
A→B ⇔ ¬A ν B
A ^ B → D ⇔ ¬(A ^ B ) ν D ⇔ (¬A ν D) ^ (¬B ν D)
A → D ^ B ⇔ ¬A ν ( B ^ D) ⇔ (¬A ν D) ^ ( ¬A ν B)
Câu 4:
Tính độ lộn xộn:
E(A) = 2/5*( -2/2log2(2/2)-0log2(0) ) + 2/5*( -1/2log2(1/2)-1/2log2(1/2) )
+1/5 *(-1log2(1)-0log2(0) ) = 2/5 E(B)=2/5*[-1/2log2(1/2)-1/2log2(1/2)] + 3/5*[-2/3log2(2/3)-1/3log2(1/3)]
= {tu tinh}
E(C) = 2/5*( -2/2log2(2/2)-0log2(0) ) + 3/5*(-2/3log2(2/3) - 1/3log2(1/3) )
={tu tinh}
Ta sẽ thấy E(A) là nhỏ nhất Phân hoạch theo E(A)
Xét nhánh A=’b’
STT B C D
3 20 No C1
3, 5 4
1 , 2
A
Trang 45 10 No C2
E(B)= ½*(-1/1 log2(1) - 0log2(0)) +1/2*(-1/1log2(1) - 0log2(0)) =0
E(C) = 2/2*(-2/2log2(2/2)) =0
Phân hoạch theo B
Xây dựng tập luật
R1: if A=’a’ then D=’c2’
R2: ìf A=’c’ then D=’c1’
R3 : ìf A=’b’ and B=’20’ then D=’c1’
R4 : ìf A=’b’ and B=’10’ then D=’c2’
X = ( b, 10, yes ) ta có
A=’b’ and B=’10’ vậy theo luật R4 thì D=c2’
Câu 3: Tính đầu ra của mạng
Nhân ma trận X với ma trận chuyển vị của W ta được:
N= X*WT = (4, 3, -2, 4) x
−
−
−
− 2 3 2 3
4 3 3
2
=
20 21
N1= 21>=5, N2=20 >=5 vậy đầu ra của mạng đều là y=1
Công thức tính độ lộn xộn của thuộc tính
20 10
B A
Trang 5Ứng dụng trong việc giải bài toán có cây quyết định ( bài 4 trong đề thì phải)
E(A)=sum(Nb/Nt)*sum-(Nbc/Nb)*log2(Nbc/Nb)
Nt: tổng số mẫu
Nb: số mẫu trong nhánh b( có giá trị thuộc tính A cùng là b)
Nbc: số mẫu trong nhánh b của lớp c(có giá trị thuộc tính A là b và cùng kết quả c)
Tổng số có 5 mẫu > Nt = 5
* Xét cột A:
- Có 3 loại: a, b, c
Xét loại a:
E(A) = 2 / 5 * [- 2 / 2 log2(2/2) - 0 / 2 log2(0/2)] +
Số lượng loại a
Tổng số mẫu
Số lượng loại a
Số lượng C2
Giống nhau
Số lượng loại a
Số lượng C1
Xét loại b:
E(A) = + 2 / 5 * (- 1 / 2 log2(1/2) - 1 / 2 log2(1/2) ) +
Số lượng loại b
Tổng số mẫu
Số lượng loại b
Số lượng C2
Giống nhau
Số lượng loại b
Số lượng C1