Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

@24,0 SAY REPLICATE(«-«,80) COLOR «rb/n»
GenNtxPrp(.T.)
@24,0 SAY REPLICATE(«-«,80) COLOR «rb/n»
GenNtxOin(.T.)
@24,0 SAY REPLICATE(«-«,80) COLOR «rb/n»

Mess = » ПРОЦЕСС ГЕНЕРАЦИИ ЗАВЕРШЕН УСПЕШНО !!! »
@24,40-LEN(Mess)/2 SAY Mess COLOR «rg+/rb»

INKEY(0)

RESTSCREEN(0,0,24,79,scr23)
CLOSE ALL

RETURN

Алгоритм выполнения задания 1:
Шаг 0. Вход.
Шаг 1. Выполнить генерацию классификационных и описательных шкал и градаций, а также обучающей выборки при минимальном объеме обучающей выборки (например, при 2-х объектах).
Шаг 2. Произвести синтез модели.
Шаг 3. Скопировать обучающую выборку в распознаваемую.
Шаг 4. Произвести распознавание.
Шаг 5. Измерить внутреннюю интегральную валидность и занести информацию о параметрах случайной модели в Excel.
Шаг 6. Увеличить объем обучающей выборки на величину «Дельта».
Шаг 7. Если объем обучающей выборки меньше максимума, то перейти на шаг 2, иначе – на шаг 8.
Шаг 8. Выход.
Учащимся предлагается выполнить приведенный алгоритм самостоятельно.

Контрольные вопросы
1. Что такое «случайная модель»?
2. Почему необходимо исследовать свойства случайной модели?
3. Какие средства для генерации и исследования случайных моделей есть в системе «Эйдос»?

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.

ЧАСТЬ III. ЗАОЧНОЕ ОБУЧЕНИЕ, САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ
И ПОДГОТОВКА К ЭКЗАМЕНУ

3.1. ИЗУЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
ПРИ ЗАОЧНОЙ ФОРМЕ ОБУЧЕНИЯ

Изучение дисциплины «Интеллектуальные информационные системы при заочной форме обучения имеет свои особенности, которые в основном состоят в том, что из-за значительного сокращения и без того малого количества часов на лекции и лабораторные работы существенно возрастает значение самостоятельной работы студентов, т.е. работы с данным учебным пособием и рекомендованными в нем Internet-сайтами.
В лекционном курсе читается 4 обзорных лекции, названия которых совпадают с названиями разделов 1-й части:
1. Введение в интеллектуальные информационные системы.
2. Теоретические основы и эксплуатация универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос».
3. Принципы построения интеллектуальных информационных систем.
4. Применение и перспективы систем искусственного интеллекта.
Практикум базируется на универсальной когнитивной аналитической системе «Эйдос», разработанной автором пособия, и включает первые 2 лабораторные работы, рекомендованные в таблицах 1 и 2 на стр. 9-10: