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人工智慧 一到八章習題 作業1-1 (1) 使用通用搜尋演 算法找到A到I的 節點展開過程。 A-D-E-I 作業1-1 (2) 使用先寬後深搜尋演算法找到A到I的節點展開過程。 A-D-E-I 作業1-1 (3) 使用先深後寬搜尋演算法找到A到I的節點展開過程。 A-B-C-D-E-I 作業1-1 (4) 使用最佳解優先搜尋演算法找到A到I的節點展開過程。 A-D-F-I 作業1-2 考慮以下的地圖，假設要設計一個程式，找出由A到T的最低成本路徑；說明你如何描述問題。 如果要設計一個程式用最低成本路徑;我會使用搜尋演算法將A到T的所有路徑都歸納出來後，再加入路徑的成本，計算出每一條路徑成本的多少，由其中找出一條成本最低的路徑。 作業1-３ 舉出一個你認為適合用專家系統解決的問題，並列出原因。 1.醫療系統-減少誤判 2.自動客服語音系統-減少人事 3.自動天然災害系統-節省人力與時間 作業2-1 (1)試以模糊成員函數定義「合理價格的牛排」。 價錢={100,300,1000} 合理={便宜,合理,不合理} (2)試以模糊成員函數定義「驚訝的程度」。 F={0,20,40,60,80,100} ={一點也不,一點,還好,普通,有驚到,很怕} 作業2-1 (3)試以模糊成員函數定義「離火車站近的餐廳」。 F={五分鐘/1,十分鐘/0.8,十五分鐘/0.6,二十分鐘/0.4,三十分鐘以上/0} F={1,0.8,0.6,0.4,0} ={五分鐘,十分鐘,十五分鐘,二十分鐘,三十分鐘以上} 作業2-2 為什麼三層式的類神經網路可以解決所有分類問題？ 因為三層式的類神經網路是倒傳遞的功能，因而將所要解決的分類問題畫成流程圖，不外乎為INPUT;OUTPUT;和中間的處理，不就是三層式倒傳遞類神經網路的流程圖，而且在倒傳遞的功能中，它包含了所有可能會發生的機率及路徑，所以它可以解決所有的分類問題。 作業2-3 (1)試舉出一個語意網路的例子。 (2)試舉出一個案例式知識的例子。 (3)試舉出一個規則式知識的例子。 　　如果「出太陽」 　　　且「沒有風」 　　　則「打羽毛球」 作業2-4 (1)請用第一層敘述邏輯來描述「每個人都有父母」。 　?人{ 有父母親(人) } (2)請用第一層敘述邏輯來描述「沒有一輛車比法拉利跑車跑得快」。 　?　{ 速度大於法拉利(車) } (3)試舉一個第二層敘述邏輯的例子。 　 ?A {如果A為鯨魚 ? A為哺乳類動物} 　 ?A {鯨魚(A) ? 哺乳類動物(A)} 作業2-5 依動物分類知識表格及對應的AOT產生推論規則。 作業2-6 已知有一分析型領域問題的屬性、決策目標及訓練範例如下： (a)用屬性A,B,C,D作順序所產生之決策樹。 (b)用ID3演算法時所產生之決策樹。 第八章 1.冗贅的規則、矛盾的規則、循環的規則、不完整的規則 2.Rule畫出流程圖 期中考備註 時間 10:00~12:00 Close book * * １ 晴 天氣 ２ 刀 兇器 ３ 三人 家庭 ４ 複雜 關係 情殺案 X D D 1 鳥 D X X D 狗 X 1 D 1 雞 尾巴 飛行 翅膀 四肢 屬性A={A1,A2,A3} 屬性B={B1,B2} 屬性C={C1,C2} 屬性D={D1,D2,D3} 決策目標 Dec={Dec1,Dec2,Dec3} *