Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Луценко Е.В. - Интеллектуальные информационные системы. Учебное пособие - Краснодар, КубГАУ. 2004. - 633 с..doc
Скачиваний:
8
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
34 Мб
Скачать
☆

Пример решения задания 3: " Осуществить синтез и верификацию модели"

Синтез модели осуществляется на основе обучающей выборки (таблица 69) в соответствующем режиме (рисунок 123) после формирования классификационных и описательных шкал и градаций и обучающей выборки.

Рисунок 123. Режим "Синтез семантической информационной модели" системы "Эйдос"

В результате синтеза семантической информационной модели рассчитываются две ее основные матрицы: матрица абсолютных частот (таблица 70) и матрица информативностей (таблица 71).

В матрице частот отражается суммарное количество встреч каждого признака у объектов каждого класса по данным обучающей выборки. Каждый элемент матрицы информативностей показывает, какое количество информации о переходе объекта управления в состояние, соответствующее классу, мы получаем, если узнаем, что действует некоторый признак.

Таблица 70 – МАТРИЦА АБСОЛЮТНЫХ ЧАСТОТ (ФРАГМЕНТ)

Коды букв

Коды классов (слов)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

37

2

1

1

1

1

2

38

1

1

1

1

1

39

1

1

1

1

1

1

1

40

1

1

1

1

41

1

1

1

1

1

1

42

1

1

1

1

1

2

1

1

1

43

44

1

45

2

1

2

1

1

1

1

2

1

1

1

46

1

1

1

47

1

1

1

1

2

2

1

48

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

49

1

1

50

1

1

2

1

3

3

51

2

1

2

1

1

2

1

3

3

52

1

53

1

1

1

1

54

1

1

1

1

2

1

55

1

1

2

1

1

1

56

1

1

Таблица 71 – МАТРИЦА ИНФОРМАТИВНОСТЕЙ (ФРАГМЕНТ)

Коды букв

Коды классов (слов)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

37

1,0

1,1

0,6

1,1

1,7

1,0

38

1,2

0,9

1,8

1,8

1,6

39

1,1

1,6

1,4

1,3

1,3

0,7

1,4

40

1,0

1,7

1,2

1,0

41

1,0

1,9

1,7

1,7

1,1

2,1

42

0,4

0,9

0,6

0,9

0,7

0,9

0,7

1,1

0,2

43

44

4,1

45

1,0

1,3

0,3

0,2

1,1

0,2

1,4

0,9

0,7

46

1,8

2,0

1,6

47

0,8

1,0

1,2

1,2

2,5

1,9

1,2

48

0,8

0,4

1,0

0,7

1,2

0,6

1,4

1,2

1,2

0,4

49

2,8

2,7

50

0,4

0,9

0,2

1,2

1,1

51

0,4

0,7

-0,5

0,1

-0,6

1,1

0,3

52

1,3

53

0,6

1,7

1,5

1,3

54

0,6

0,2

1,0

1,0

1,1

0,4

55

0,1

1,0

0,9

1,2

0,8

0,8

56

2,0

1,3

Верификация модели осуществляется путем копирования обучающей выборки в распознаваемую (рисунок 124), распознавания (рисунок 125, 126) и измерения дифференциальной и интегральной валидности (рисунок 127):

Рисунок 124. Режим "Ввод-корректировка обучающей выборки" системы "Эйдос" (копирование ее в распознаваемую – F5)

Рисунок 125. Выбор режима "Пакетное распознавание" системы "Эйдос"

Рисунок 126. Выполнение режима "Пакетное распознавание" системы "Эйдос"

Рисунок 127. Выбор режима "Измерение адекватности модели" системы "Эйдос"

Рисунок 128. Режим "Измерение адекватности модели" системы "Эйдос"

Видим, что модель адекватна, т.к. интегральная валидность составляет 100%. Это означает, что при идентификации слов на основе знания входящих в них букв системой не было допущено ни одной ошибки, причем необходимо специально отметить, что при этом в модели не учитывались последовательность букв и их сочетаний.