Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

3. Оценить ценность признаков для прогнозирования. Выделить признаки, наиболее существенные для решения поставленной задачи.
4. Провести анализ модели, дав ответы на следующие вопросы:
– как посещаемость занятий по системам искусственного интеллекта влияет на успеваемость по этой дисциплине?
– как сказывается пол на посещаемости?
– как выглядят конструкты «Пол», «Город-деревня», «Учебная группа», «Успеваемость», «Посещаемость»?
– какие студенты являются «типичными представителями» для своих учебных групп, а какие обладают своеобразием и выраженной индивидуальностью;
Результаты анализа отобразить в графической форме нелокальных нейронов и семантических сетей признаков. На их основе построить классические когнитивные карты для хорошо и плохо успевающих студентов.

Пример решения
Пример решения задания 1: Формализовать задачу:
Пример решения задания 1.1: Формализовать задачу: создать классификационные и описательные шкалы
Один из вариантов классификационных шкал и градаций представлен в таблице 12, а описательных – в таблице 13:

Пример решения задания 1.2: Формализовать задачу: собрать исходную фактографическую информацию и ввести в систему обучающую выборку
С точки зрения методики организации занятия возможны различные варианты сбора и ввода информации обучающей выборки. Опыт проведения занятий по данной лабораторной работе показал, что с точки зрения экономии времени и обеспечения качества и единого вида обучающей выборки наиболее рациональным является вариант, приведенный ниже.
1. На доске чертится таблица вида 14. Это делается с таким расчетом, чтобы каждому присутствующему студенту группы соответствовала строка.

2. Студентам дается задание с использованием классификационных и описательных шкал (таблицы 12 и 13) описать каждому самого себя и занести эту информацию в таблицу 14 на доске. При необходимости количество строк и столбцов в этой таблице можно увеличить.
В результате на доске появляется таблица вида 15.

Видно, что по ряду студентов нет описательной информации, а классификационная – минимальна. Это связано с тем, что они отсутствовали на занятиях, когда проводилась данная лабораторная работа и не участвовали в формализации предметной области и подготовке обучающей выборки. У этих студентов данная работа не была зачтена. При этом для удобства кодирования информации о себе студентами с помощью Блокнота открываются файлы:
Object.txt и Priz_per.txt из поддиректории TXT, содержащие ту же информацию, что и таблицы 12 и 13.
Для правильного отображения этих файлов задается шрифт Courier New (при Windows-98) Terminal (при Windows-2000 и Windowsxp)
3. Студентам дается задание переписать эту таблицу себе в тетради и затем ввести в систему «Эйдос» в подсистеме «F2 Обучение» в режиме «Ввод-корректировка обучающей выборки».

Пример решения задания 2: Осуществить синтез и верификацию модели
Верификацию модели предлагается проверить путем расчета внутренней дифференциальной и интегральной валидности.