Контрольные вопросы

1. Что такое атрибуция текстов?

2. Каким образом выполняется когнитивная структуризация предметной области?

3. В чем состоит формализацию предметной области и как ее осуществить в системе "Эйдос"?

4. Какие средства формирования обучающей выборки используются в системе "Эйдос" при решении задач атрибуции текстов?

5. В какой подсистеме и в каком режиме системы "Эйдос" осуществляется синтез семантической информационной модели и в чем он состоит?

6. В чем заключается оптимизация семантической информационной модели и как она осуществляется в системе "Эйдос"?

7. Как семантическая информационная модель проверяется на адекватность?

8. Как связана адекватность модели с внутренней и внешней, дифференциальной и интегральной валидностью?

9. Каким образом можно в системе "Эйдос" выполнить адаптацию модели и измерить, как изменилась ее адекватность?

10. Как в системе "Эйдос" осуществить пересинтез модели и измерить, как изменилась ее адекватность?

11. Чем отличается адаптация модели от пересинтеза в системе "Эйдос"?

12. В каких подсистемах и режимах системы "Эйдос" можно вывести информационные портреты?

13. В каких подсистемах и режимах системы "Эйдос" можно выполнить кластерно-конструктивный анализ модели?

Литература по лабораторной работе

1. Луценко Е.В. Теоретические основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия решений (на примере универсальной автоматизированной системы распознавания образов "ЭЙДОС-5.1"). - Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1996. - 280с.

2. Луценко Е. В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем): Монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ. 2002. – 605 с.

ЛР-7: "Идентификация и классификация натуральных чисел по их свойствам"

Краткая теория

Натуральные числа имеют ряд свойств, такие, например, как: делители, неделители, количество делителей и др. Существуют и более сложные свойства натуральных чисел, изучаемые в теории чисел. По этим свойствам числа классифицируются как простые, четные и т.д. Таким образом, исследование свойств чисел и является типичной задачей обучения распознаванию образов, идентификации и автоматической классификации. Эта задача довольно проста и наглядна, поэтому эта задача представляет для нас интерес в качестве учебной.

Задание

1. Формализовать задачу.

1.1. Сконструировать классификационные шкалы и градации.

1.2. Сконструировать описательные шкалы и градации.

1.3. Сгенерировать обучающую выборку.

2. Осуществить синтез и верификацию (измерение адекватности) семантической информационной модели.

3. Провести системно-когнитивный анализ модели:

3.1. Решить задачи идентификации и прогнозирования.

3.2. Сгенерировать информационные портреты классов и факторов, т.е. решить обратную задачу прогнозирования (результаты отобразить в графической форме двухмерных и трехмерных профилей классов и факторов).

3.3. Провести кластерно-конструктивный анализ классов и факторов (результаты отобразить в форме семантических сетей классов и факторов).

3.4. Осуществить содержательное сравнение классов и факторов (результаты отобразить в форме когнитивных диаграмм классов и факторов).

3.5. Построить нелокальные нейроны и интерпретируемые нейронные сети.

3.6. Построить классические когнитивные модели (отобразить в форме когнитивных карт).

3.7. Построить интегральные когнитивные модели (отобразить в форме интегральных когнитивных карт).