Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

Повторяем шаги 4 и 5 до тех пор, пока в описании слова останется одна буква. В результате получится видеограмма, представленная на рисунке 39.
Студенты при выполнении этого этапа работы могут взять несколько анкет на выбор. При этом набор анкет должен отличаться у разных студентов.
Обучающая выборка в этом случае будет иметь вид, представленный на таблице 33:

Жирным шрифтом выделены символы, коды которых есть в анкете.

Рисунок 39. Выполнение режима «Ввод-корректировка
распознаваемой выборки» системы «Эйдос»

Шаг 6. Выполним пакетное распознавание, выбрав и выполнив режим «F4 Распознавание – Пакетное распознавание», как показано на рисунках 33 и 34.
Шаг 7. Затем выберем и выполним режим «F4 Распознавание – Вывод результатов распознавания» (рисунок 40):

Рисунок 40. Выбор режима «Вывод результатов
распознавания» системы «Эйдос»

Шаг 8. Войдя в этот режим получим видеограмму, представленную на рисунке 41:

Рисунок 41. Обобщенная форма по результатам выполнения режима «Вывод результатов распознавания»
системы «Эйдос»

Шаг 9. Нажав клавишу «F1 Карта идентификации объекта с классами» получим более подробные результаты идентификации, представленные в карточках распознавания на рисунке 42:

Рисунок 42. Идентификация в условиях
неполноты информации в системе «Эйдос»

Из обобщенных и детальных выходных форм по результатам распознавания слова по его неполному описанию видно, что модель обладает очень высокой устойчивостью к неполноте информации в описании идентифицируемых объектов.
Устойчивость модели к наличию шума
Шум можно рассматривать как сочетание неполноты информации (т.к. некоторые значащие символы исчезают из описаний объектов), и дезинформации (т.к. в описание включаются ложные символы).
Поэтому замену символов в словах на символы, которые не встречаются по обучающей выборке можно считать неполнотой информации. Этот случай мы рассматривать не будем, т.к. по сути уже рассмотрели его в предыдущем пункте.
Рассмотрим пример, в котором одно слово заменой букв преобразуется в другое слово, например, слово «критик» преобразуется в слово «окорок». Каждой замене будет соответствовать одна анкета распознаваемой выборки (таблица 34):

Результаты идентификации представлены на рисунке 43:

Рисунок 43. Результаты идентификации
в условиях шума в системе «Эйдос»

Видим, что модель обладает определенной (довольно высокой) устойчивостью и к шуму.
Пример решения задания 5: «Проверить способность модели правильно идентифицировать классы, один из которых является подмножеством другого»
С этой целью в текстовый файл специально включены такие слова, как: «око», «окорок», «молоко».
Результаты их идентификации приведены на рисунке 44:

Рисунок 44. Карточка результатов распознавания системы «Эйдос» в случае идентификации классов, один из которых
является подмножеством других