Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

– формальная постановка задачи, когнитивная структуризация и формализация предметной области;
– подготовка обучающей выборки и управлению ею;
– синтез модели предметной области, включая ее Парето-оптимизацию;
– исследование модели на адекватность, сходимость и устойчивость;
– решение задач идентификации и прогнозирования;
– решение обратных задач идентификации и прогнозирования, поддержка принятия решений по управлению, информационные портреты классов и семантические портреты факторов;
– кластерный анализ классов и факторов, графическое отображение результатов кластерного анализа в форме семантических сетей;
– конструктивный анализ классов и факторов;
– содержательное сравнение обобщенных образов классов и факторов, отображение результатов содержательного сравнения в графической форме когнитивных диаграмм;
– решение задач с применением интеллектуальных информационных технологий в различных предметных областях.

2. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ
СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

В результате обучения по данной дисциплине студенты должны:
– освоить теоретическую часть курса на уровне, обеспечивающем ориентацию в основных принципах и направлениях развития интеллектуальных информационных, выбор математических методов и реализующих их программных средств для решения конкретных задач;
– приобрести практические умения и навыки при решении задач, сформулированных в п.1.2 данной рабочей программы, в различных предметных областях.

Перечень дисциплин,
усвоение которых студентами необходимо
для изучения данной дисциплины
Наименование
дисциплины
Наименование разделов /тем/
ЕН.Ф.04.
Теория вероятностей и математическая статистика
Особенности статистического анализа количественных и качественных показателей. Методы шкалирования при обработке качественных признаков. Проблема размерности в многомерных методах исследования. Кластер-анализ. Классификация без обучения. Классификация с обучением. Современные пакеты прикладных программ многомерного статистического анализа.
ЕН.Ф.05.
Теория систем и системный анализ
Элементы теории адаптивных систем. Информационный подход к анализу систем. Основы системного анализа: система и ее свойства; принципы системности и комплексности; принцип моделирования; типы шкал. Понятие цели и закономерности целеобразования: определение цели; закономерности целеобразования; виды и формы представления структур целей (сетевая структура или сеть, иерархические структуры, страты и эшелоны); методики анализа целей и функций систем управления. Функционирование систем в условиях неопределенности; управление в условиях риска. Конструктивное определение экономического анализа: системное описание экономического анализа; модель как средство экономического анализа.
ОПД.Ф.03.
Базы данных