Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

Рисунок 92. Примеры семантических сетей
классов и факторов
Интерпретацию семантических сетей дать самостоятельно.
3.4. Осуществить содержательное сравнение классов и факторов (результаты отобразить в форме когнитивных диаграмм классов и факторов).
В 3-й функции 1-го и 2-го режимов 5-й подсистемы получим когнитивные диаграммы классов и признаков (рисунок 93).

Рисунок 93. Пример когнитивных диаграмм, содержащих
результаты содержательного сравнения классов и факторов
Из диаграммы классов мы видим, что основной вклад в сходство конуса и цилиндра вносит то, что одна из проекций у них одинаковая, т.е. круг, а основной вклад в различие – что остальные проекции у конуса – треугольник, а у цилиндра – квадрат.
Из диаграммы сравнения признаков мы видим, что такие проекции есть и у пирамиды, и у призмы, а в различие – то, что эти проекции характерны для различных тел.
Задания 3.5 – 3.7 выполнить самостоятельно.

Контрольные опросы
1. Что называется ортогональными проекциями тел?
2. В чем заключается сложность идентификации тел по их ортогональным проекциям?
3. За счет чего облегчается задача идентификации тел по их проекциям при наблюдении с нескольких точек или в движении?

Литература по лабораторной работе
1. Луценко Е.В. Теоретические основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия решений (на примере универсальной автоматизированной системы распознавания образов «ЭЙДОС-5.1»). — Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1996. — 280с.
2. 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.

ЛР-9:
«Прогнозирование количественных
и качественных результатов выращивания зерновых колосовых и поддержка принятия решений по выбору агротехнологий»

Краткая теория
Исследование проведено совместно с О.А.Засухиной на базе Кубанского государственного аграрного университета в 1993-1996 годах [81]. Предложенные технологии АСК-анализа реализовывалась на базе системы «Эйдос». С помощью сформированной содержательной информационной модели прогнозировались количественные и качественные результаты выращивания культур и вырабатывались научно-обоснованные рекомендации по управлению продуктивностью сельхозкультур и качеством сельхозпродукции.
Созданная модель включала:
– объект управления (сельскохозяйственную культуру); классы (будущие состояния объекта управления, т.е. количественные и качественные результаты выращивания);
– факторы управляющей системы (агротехнологии, т.е. нормы высева, виды и нормы внесения удобрений, методы вспашки, ротация севооборота и т.п.);
– факторы окружающей среды (вид почв, культуры–предшественники по предшествующим годам и др.).

Задание