Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

Лабораторный практикум включает 6 из 10 лабораторных работ разработанных и описанных в авторском учебном пособии по СИИ. Все лабораторные работы основаны на системе «Эйдос». Каждая работа выполняется 4 часа (две пары), которые, как правило, идут одна за одной.
ЛР-1: «Прогнозирование вероятных пунктов назначения железнодорожных составов»
ЛР-2: «Прогнозирование учебных достижений студентов на основе их имеджевых фотороботов»
ЛР-3: «Прогнозирование учебных достижений студентов на основе особенностей их почерка»
ЛР-4: «Прогнозирование учебных достижений студентов на основе информации об их социальном статусе»
ЛР-5: «Идентификация слов по входящим в них буквам»
ЛР-6: «Атрибуция анонимных и псевдонимных текстов»

7. РАСЧЁТНО – ГРАФИЧЕСКИЕ РАБОТЫ
Не предусматриваются.

8. КОНТРОЛЬНЫЕ РАБОТЫ
Не предусматриваются.

9. КУРСОВОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ
Не предусматривается.

10. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ ПОД КОНТРОЛЕМ ПРЕПОДАВАТЕЛЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ

11. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

11.1. Рекомендуемая литература
Основная:
1. Луценко Е.В. Автоматизированный системно-когнитив-ный 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.
2. Луценко Е.В. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие для студентов специальности: 351400 «Прикладная информатика (по отраслям)». – Краснодар: КубГАУ. 2004. – 633 с.
3. Луценко Е.В., Лойко В.И., Семантические информационные модели управления агропромышленным комплексом. Монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ. 2005. – 480 с.
4. Луценко Е.В. Теоретические основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия решений (на примере универсальной автоматизированной системы распознавания образов «ЭЙДОС-5.1»). Монография (научное издание). – Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1996. — 280с.
5. Луценко Е.В. Универсальная автоматизированная система распознавания образов «Эйдос» (версия 4.1).-Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1995.- 76с.
6. Симанков В.С., Луценко Е.В. Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов. Монография (научное издание). – Краснодар: ТУ КубГТУ, 1999. — 318с.
7. Симанков В.С., Луценко Е.В., Лаптев В.Н. Системный анализ в адаптивном управлении: Монография (научное издание). /Под науч. ред. В.С.Симанкова. – Краснодар: ИСТЭК КубГТУ, 2001. – 258с.
Дополнительная:
5. Сотник С. Л., Конспект лекций по курсу «Основы проектирования систем искусственного интеллекта». 1998. –187 с.
6. Терехов С.А. Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей. Лаборатория Искусственных Нейронных Сетей НТО-2, ВНИИТФ: –Снежинск. 20___. -200 с.
7. Райков А.Н. Интеллектуальные информационные технологии: Учебное пособие. – М.: МГИРЭА(ТУ), 2000. — 96с.