Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

2-й вариант предполагает, что составы как бы не состоят из различных вагонов с различными грузами, а свойства вагонов и грузов являются свойствами непосредственно состава.

Необходимо отметить, что сравнительно небольшое количество признаков вагонов обеспечивает огромное количество различных типов вагонов с различными сочетаниями этих признаков, из которых реально в приведенных составах встречается лишь незначительная часть. Очевидно, существует еще большее число вариантов сочетаний различных типов вагонов с видами грузов, порядков следования вагонов и грузов друг за другом и т.п. Из этого следуют по крайней мере два основных вывода:
1. Составить исчерпывающий справочник для описания состава на 2-м уровне, в котором бы указывались все варианты сочетаний различных типов вагонов с различными грузами, на практике довольно трудоемко и вряд ли целесообразно (из-за его огромной размерности).
2. Реально встречающиеся в составах сочетания типов вагонов и видов грузов практически все будут являться уникальными, что обеспечит однозначную идентификацию составов, если их описывать только на 2-м уровне. Это превращает задачу в тривиальную. Поэтому будем рассматривать описание составов на 3-м уровне с элементами 2-го.
Вербальные описания железнодорожных составов практически на естественном языке являются их лингвистическими моделями, которые могут обрабатываться в системе «Эйдос». При этом в справочники будут заноситься, причем автоматически, только реально встретившиеся признаки составов.
Рассмотрим классический и лингвистический подходы на примере решения задач 1 и 2.
Задача 1
1. Формализовать задачу, создав классификационные и описательные шкалы (с использованием таблицы 3) и обучающую выборку на основе рисунка 1.
2. Осуществить синтез и верификацию модели.
3. Провести анализ модели, сформулировав правила для прогнозирования направления движения составов (в режиме: «Типология», «Информационные портреты классов»).
4. Оценить ценность признаков для прогнозирования. Выделить признаки, наиболее существенные для решения поставленной задачи.
5. Сравнить составы по степени «типичности» для своих кластеров («Идущие на запад», «Идущие на восток»). Вывести в графической форме семантические сети составов, построить классические когнитивные карты для составов, идущих на запад и на восток.
Задача 2
1. Создать стандартизированные (с использованием исходных данных, приведенных на рисунке 93) текстовые описания составов в виде отдельных файлов стандарта DOS-текст с концами строк, записать их в поддиректорию DOB в виде: ####-zap.txt и ####-vos.txt.
2. Сгенерировать классификационные и описательные шкалы в режиме: «Автоввод первичных признаков и TXT-файлов», «Признаки – слова».
3. Сгенерировать обучающую выборку с использованием режима: «Ввод – корректировка обучающей выборки», «F7 InpTXT», «F6 Ввод из всех файлов». Дополнить анкеты, соответствующие составам, кодами принадлежности к обобщенным образам классов: «Идущие на запад», «Идущие на восток».