Tussentijdse toets Expertsystemen

Transcriptie

1 Dit tentamen is in elektronische vorm beschikbaar gemaakt door de TBC van A Eskwadraat. A Eskwadraat kan niet aansprakelijk worden gesteld voor de gevolgen van eventuele fouten in dit tentamen. Tussentijdse toets Expertsystemen Datum: 27 mei 2004 Tijd: uur Zaal: EDUC-alfa U mag tijdens de toets geen literatuur of ander onderwijsmateriaal raadplegen. Mobiele telefoons dienen uitgeschakeld te zijn. Voorzie elk antwoordblad van uw naam en studentnummer. Schrijf leesbaar: onleesbare antwoorden worden niet nagekeken. Vroegste vertrek is om 13:30 uur. Laat bij het inleveren uw collegekaart / identiteitsbewijs zien. Succes! 1

2 Meerkeuzevragen De onderstaande tien meerkeuzevragen hebben betrekking op een productiesysteem met top-down inferentie waarin gebruik gemaakt wordt van objectattribuut-waarde tupels. Elke meerkeuzevraag heeft precies één goed antwoord. Met elke meerkeuzevraag zijn 3 punten te verdienen. 1. Een kennisbank bevat mogelijk: a. traceerfaciliteiten. b. een domeindeclaratie. c. een feitenverzameling. d. een inferentiemachine (inference engine). 2. Van de volgende problemen is een productiesysteem met top-down inferentie is het meest geschikt voor... a. het herkennen van eetbare paddestoelen. b. het herkennen van handgeschreven adressen. c. het positioneren van plaatsnamen op een landkaart. d. het maken van een werkrooster voor ziekenhuispersoneel. 3. Een consequent van een productieregel bevat... a. precies één conclusie. b. een disjunctie van conclusies. c. een conjunctie van conclusies. d. een conjunctie van disjuncties van conclusies. 4. In de standaard eerste-orde logica kan... wel uitgedrukt worden. a. modify b. remove c. notsame d. unknown 2

3 5. Een conflict set bestaat uit: a. alle productieregels die zijn toegepast. b. alle productieregels waarvan de condities slagen. c. alle productieregels waarvan tenminste één conditie het doelattribuut bevat. d. alle productieregels waarvan tenminste één conclusie het doelattribuut bevat. 6. Het markeren van productieregels voorkomt: a. het onnodig toepassen van regels. b. het onnodig traceren van object-attribuut paren. c. het onnodig toepassen van regels en het onnodig traceren van object-attribuut paren. d. het evalueren van een niet eerder toegepaste regel als al bij voorbaat bekend is dat deze zal falen. 7. Als bij het toepassen van het certainty factor model een hogere drempelwaarde wordt gehanteerd, dan worden voor de waarden van het doelattribuut... afgeleid. a. altijd precies dezelfde certainty factors b. altijd dezelfde of lagere certainty factors c. altijd dezelfde of hogere certainty factors d. dezelfde, hogere of lagere certainty factors 8. Hoeveel productieregels moet een kennisbank minimaal bevatten opdat alle combinatiefuncties van het certainty factor model tijdens de inferentie gebruikt worden? a. een. b. twee. c. drie. d. vier. 3

4 9. De why-faciliteit geeft de gebruiker de mogelijkheid te onderzoeken: a. waarom het systeem een bepaalde vraag stelt. b. waarom geen waarde voor een object-attribuut paar is afgeleid. c. waarom een bepaalde waarde voor een object-attribuut paar is afgeleid. d. waarom een bepaalde waarde niet voor een object-attribuut paar is afgeleid. 10. Een kennismodel dat tijdens het bouwen van een kennissysteem ontwikkeld wordt,... a. is vaak opgesplitst in deelmodellen. b. is altijd uitgedrukt in een kennisrepresentatieformalisme, zoals productieregels. c. bevat een analyse van de haalbaarheid van het project, gezien de beschikbare kennisbronnen. d. bevat een analyse van de achtergrondkennis die vereist is voor toekomstige gebruikers van het systeem. 4

5 Open vragen De onderstaande drie open vragen hebben eveneens betrekking op een productiesysteem met top-down inferentie. In de verschillende opgaven wordt nu echter van verschillende representaties en van verschillende varianten van het inferentiealgoritme gebruik gemaakt. Met de drie vragen zijn repectievelijk 30, 20 en 20 punten te verdienen. Vraag A Beschouw de volgende verzameling productieregels: {R 1 : if same(y, L) then add(w, E) with cf = 0.3 fi, R 2 : if same(x, G) or same(y, K) then add(w, E) with cf = 0.5 fi, R 3 : if same(t, A) then add(u, B) with cf = 0.3 fi, R 4 : if same(x, H) then add(u, C) with cf = 0.5 fi, R 5 : if same(x, G) then add(v, D) with cf = 0.7 fi, R 6 : if same(w, E) and known(u) then add(z, M) with cf = 1.0 fi} Met de conclusies van de productieregels zijn certainty factors geassocieerd. De variabele u is eenwaardig; de overige variabelen zijn meerwaardig. De variabele z is het doel van top-down inferentie met deze regels. Vraagbaar zijn de variabelen t, x en y. Degebruiker geeft voor de variabele t desgevraagd de waarde A met certainty factor cf = 1.0; voor de variabele x wordt desgevraagd de waarde G gegeven met certainty factor cf = 0.6 en de waarde H met certainty factor cf = 0.1; voor de variabele y wordt de waarde K gegeven met certainty factor cf = 0.8 en de waarde L met certainty factor cf = 1.0. De feitenverzameling is initieel leeg. Op de regelverzameling wordt het top-down inferentie algoritme toegepast waarin, als verfijning, variabelen en regels worden gemarkeerd; de regels en de condities in de regels worden in volgorde van specificatie geëvalueerd. Voor het redeneren met onzekerheid wordt gebruikgemaakt van het certainty factor model; in Bijlage I bij deze toets zijn de combinatiefuncties van dit model gegeven. Bij de evaluatie van de predikaten wordt door het certainty factor model een drempelwaarde van 0.2 gehanteerd. Geef de feitenverzameling die na afloop van de inferentie resulteert. Welke regels zijn tijdens de inferentie geslaagd, welke hebben gefaald en welke zijn niet toegepast? Motiveer uw antwoord. 5

6 Vraag B Beschouw het top-down inferentie algoritme waarin, als verfijning, regels worden gemarkeerd; er wordt niet met onzekerheid geredeneerd. Tijdens de inferentie wordt een variant van de look-ahead faciliteit toegepast. Met deze variant van de look-ahead faciliteit worden alleen de condities geëvalueerd die betrekking hebben op variabelen die reeds in de feitenverzameling voorkomen. a. Beschouw een consistente regelverzameling waarin alle variabelen meerwaardig zijn. Kan het gebruik van de beschreven variant van de look-ahead faciliteit er toe leiden dat productieregels ten onrechte niet worden toegepast? Motiveer uw antword. b. Beschouw nu een consistente regelverzameling waarin alle variabelen eenwaardig zijn. Beantwoord dezelfde vraag als bij onderdeel a. Vraag C In de ontwikkeling van een kennissysteem worden meestal zes fasen onderscheiden: de probleemanalyse, het ontwikkelen van het kennismodel, de formalisering, de implementatie, de evaluatie en tenslotte de fase van integratie en onderhoud. a. Bij het ontwikkelen van een regelverzameling voor een kennissysteem kan gebruik gemaakt worden van een consistentie-checker. In welke van de bovengenoemde fasen in de ontwikkeling van het systeem kan zo n consistentie-checker worden toegepast? Kan het gebruik van de consistentie-checker van invloed zijn op de eindproducten van de andere fasen? Motiveer uw antwoord. b. Bij het ontwikkelen van een regelverzameling voor een kennissysteem kan gebruik gemaakt worden van regelmodellen. In welke van de bovengenoemde fasen kunnen dergelijke modellen worden gebruikt? Kan het gebruik van regelmodellen van invloed zijn op de eindproducten van de andere fasen? Motiveer uw antwoord. 6

7 Bijlage I: De combinatiefuncties van het certainty factor model De vier combinatiefuncties van het certainty factor model zijn: CF(h, e )=CF(h, e) max{0, CF(e, e )} CF(e 1 and e 2,e )=min{cf(e 1,e ), CF(e 2,e )} CF(e 1 or e 2,e )=max{cf(e 1,e ), CF(e 2,e )} CF(h, e 1 co e 2 )= CF(h, e 1 )+CF(h, e 2 )(1 CF(h, e 1 )) als CF(h, e i ) > 0,i=1, 2 CF(h, e 1 )+CF(h, e 2 ) 1 min{ CF(h, e 1 ), CF(h, e 2 ) } als 1 < CF(h, e 1 ) CF(h, e 2 ) 0 CF(h, e 1 )+CF(h, e 2 )(1 + CF(h, e 1 )) als CF(h, e i ) < 0,i=1, 2 7