TU Wien:Einführung in wissensbasierte Systeme VU (Egly)/Prüfung 2020-01-09

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Angabe[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Beispiele[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Beispiel 1: Logikbasierte Wissensrepräsentation[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Beispiel 1a[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Wir haben das Zeichen in zwei unterschiedlichen Anwendungen kennen gelernt. Geben sie eine formal korrekte Definition für jede der beiden Anwendungen an. Erklären Sie auch den Unterschied zwischen und . (4.5 Punkte)

Beispiel 1b[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Zeigen Sie mit Hilfe von Interpretationsstrukturen der Prädikatenlogik erster Stufe, dass das Deduktions Theorem gültig ist.(4 Punkte)

Beispiel 1c[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Gegeben sei die Wissensbasis

Verwenden Sie TC1 um zu zeigen, dass der Satz eine logische Konsequenz von ist.

(4 Punkte)


Beispiel 1d[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Überprüfen Sie, welche Eigenschaften auf die nachfolgend angeführten Formeln zutreffen und kreuzen Sie jeweils alle zutreffenden Eigenschaften an: (3 Punkte)

Multiple Choice-Quiz:

  

1

2

3

Beispiel 1e[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Kreuzen Sie Zutreffendes an: (3 Punkte)

Multiple Choice-Quiz:

  

1 Da TC1 nicht immer terminiert, kann TC1 nicht korrekt sein.

2 Die leere Disjunktion ist in allen Interpretationsstrukturen falsch.

3 Das Compactness theorem besagt: Eine (unendliche) Menge an Formeln ist genau dann erfüllbar, wenn jede endliche Teilmenge erfüllbar ist.

Beispiel 2: Nichtmonotones Schließen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Beispiel 2a[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Zeigen Sie, dass die semantische Konsequenzrelation der klassischen Logik monoton ist. (4 Punkte)


Beispiel 2b[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Betrachten Sie die Default Theorie . Dabei sind und unter Verwendung der Prädikatssymbole wie folgt definiert.

Hat T eine Extension? Begründen Sie ihre Antwort. (2 Punkte)

Lösungsvorschläge:
  • T hat eine Extension, da normale Default-Theorien immer Extensions besitzen. T ist eine normale Default-Theorie, da sie ausschließlich normale Defaults enthält.

Beispiel 2c[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Betrachten Sie die folgende Default Theorie.

Für eine Default Theorie sei die Menge aller Extensions von . Dann gilt für , dass . Generalisieren Sie , sodass für ein beliebiges gilt. (3 Punkte)


Beispiel 2d[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Gegeben ist folgende Wissensbasis über eine Sprache mit den einzigen Konstantensymbolen a, b und c, dem Variablensymbol x und den einzigen Prädikatensymbolen O, P und Q.

(i) Geben Sie die Closed World Assumption CWA(T) von T an, indem Sie die folgende Gleichung ergänzen:

(ii) Welche der folgenden Eigenschaften treffen zu?

Multiple Choice-Quiz:

  

1 T ist deduktiv abgeschlossen.

2 CWA(T) ist konsistent.

Beispiel 2e[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Gegeben ist die folgende Default Theorie.

Berechnen Sie alle Extensions dieser Theorie (a, b sind Konstantensymbole, x ist ein Variablensymbol und P und Q sind Prädikatensymbole). (4 Punkte)

Beispiel 3: Answer-Set Programming[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Beispiel 3a[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Gegeben ist folgendes Answer Set Programm:

(i) Bestimmen Sie die Grundierung

(ii) Gegeben , bestimmen Sie das Reduktion . Ist E ein Answer Set von ? Begründen Sie ihre Antwort!

(5 Punkte)

Lösungsvorschläge[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Lösungsvorschlag 1

i)

ii)

ist ein Answer-Set von , da es ein minimales Model von ist.

Anmerkung: Ich denke es ist kein Answer Set, da es kein Modell von ist. müsste vorkommen damit es ein AS ist.

Beispiel 3b[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Definieren Sie eine konsistenzbasierte Diagnose eines Diagnoseproblems für Answer-Set Programme. (3 Punkte)

Lösungsvorschläge:
  • Lösungsvorschlag vom gescannten Test (3/3 Punkte): konsistenzbasierte Diagnose S. und ist consistent.

Beispiel 3c[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Kreuzen Sie Zutreffendes an: (5 Punkte)

Multiple Choice-Quiz:

  

1 Wenn ein minimales Modell eines Programms ist, dann ist ein Answer Set von .

2 Das Programm hat keine Answer Sets. (unbewertet)

3 Ein Programm, in dem keine starke Negation benutzt wird, hat immer ein Answer Set.

4 Leere Programme (Programme ohne Regeln) haben Answer Sets.

5 Falls eine Query unter cautious reasoning wahr ist dann ist es auch unter brave reasoning wahr.

Beispiel 3d[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Gegeben sei das folgende distinktive Answer-Set Programm:

Berechnen Sie die Answer Sets der folgenden Programme:

(i)

(ii)

(3 Punkte)

Beispiel 4: Probabilistisches Schließen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Beispiel 4a[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Was ist ein Bayes'sches Netz (Grundidee, Komponenten, Unabhängigkeitsannahmen, Berechnung der Wahrscheinlichkeiten)? (4 Punkte)

Beispiel 4b[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Leiten Sie das Bayes'sche Gesetz aus der Produktregel her. (4 Punkte)

Beispiel 4c[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Eine Fabrik produziert auf zwei Maschinen gleichzeitig. Die Erzeugnisse von Maschine 1 sind zu 5% fehlerhaft; die Erzeugnisse von Maschine 2 sind zu 20% fehlerhaft. Die Erzeugnisse werden in einem Verhältnis von 2:3 vermischt. Aus dieser Mischung wird ein Produkt zufällig ausgewählt. Was ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein fehlerhafter Produkt gezogen wird? Unter der Annahme, dass das Produkt fehlerhaft ist, was ist die (bedingte) Wahrscheinlichkeit, dass dieses Produkt von der ersten Maschine erzeugt wurde.

Verwenden Sie die Zufallsvariable für das Ereignis, dass das Produkt von Maschine produziert wurde und die Zufallsvariable , dass das Produkt fehlerhaft ist. (4 Punkte)

Beispiel 4d[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Gegeben ist folgender Graph eines Bayes'schen Netzes:

(siehe Angabe)

Welche der folgenden Eigenschaften treffen zu? (4 Punkte)

Multiple Choice-Quiz:

  

1 G ist bedingt unabhängig von D bei Evidenz J und H.

2 D ist bedingt unabhängig von J bei Evidenz B, E und I.

3 F ist bedingt unabhängig von C bei Evidenz J und G.

4 H ist bedingt unabhängig von E bei Evidenz I.