Понедельник, Июль 5th, 2010

Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

На момент написания настоящей работы этот банк включает базы исходных данных по следующим задачам: Abalone, Adult, Annealing, Anonymous Microsoft Web Data, Arrhythmia, Artificial Characters, Audiologys, Auto-Mpg, Automobile, Badges, Balance Scale, Balloons, Breast Cancer, Wisconsin Breast Cancers, Pittsburgh Bridges, Car Evaluation, Census Income, Chesss, Bach Chorales (time-series), Connect-4 Opening, Credit Screenings, Computer Hardware, Contraceptive Method Choice, Covertype data, Cylinder Bands, Dermatology, Diabetes Data, The Second Data Generation Program — DGP/2, Document Understanding, EBL Domain Theories and Examples, Echocardiogram, Ecoli, Flags,Function Findings, Glass Identification, Haberman’s Survival Data, Hayes-Roth, Heart Diseases, Hepatitis, Horse Colic, Housing (Boston), ICU Data, Image segmentation, Internet Advertisements, Ionosphere, Iris Plant, Isolet Spoken Letter Recognition, Kinship, Labor relations, LED Display Domains, Lenses, Letter Recognition, Liver-disorders, Logic-theorist, Lung Cancer, Lymphography, Mechanical Analysis Data, Meta-data, Mobile Robots, Molecular Biologys, MONK’s Problems, Moral Reasoner, Multiple Features, Mushrooms, MUSKs, Nursery, Othello Domain Theory, Page Blocks Classification, Pima Indians Diabetes, Optical Recognition of Handwritten Digits, Pen-Based Recognition of Handwritten Digits, Postoperative Patient, Primary Tumor, Qualitative Structure Activity Relationships (QSARs), Quadraped Animals Data Generator, Servo, Shuttle Landing Control, Solar Flares, Soybeans, Challenger USA Space Shuttle O-Rings, Low Resolution Spectrometer, Spambase, SPECT and SPECTF hearts, Sponge, Statlog Projects, Student Loan Relational, Teaching Assistant Evaluation, Tic-Tac-Toe Endgame, Thyroid Disease, Trains, University, Congressional Voting Records, Water Treatement Plant, Waveform Data Generator, Wine Recognition, Yeast, Zoo, Undocumenteds.
Поэтому остается выполнить 2-е условие, а именно: разработать типовую методику использования баз данных репозитария UCI для оценки качества математических моделей систем искусственного интеллекта, что и является основной задачей данного раздела.
На первый взгляд решение этой задачи является относительно несложным, т.к. требует в основном знания и умения использования стандартных возможностей Internet-броузера, Word и Excel. Однако как показывает опыт, это вполне может представлять определенную сложность из-за большого числа операций преобразования формы информации и принципиальной неполной формализуемости этого процесса. Поэтому предмет данной данного раздела достаточно актуален.
Сформулируем основные требования к методикам, предназначенным для этих целей, а также критерии их оценки и сравнения:
1. Высокая степень автоматизированности, т.е. минимизация затрат ручного труда.
2. Высокая скорость преобразования информации и, как следствие, – несущественность ее объема.
3. Высокая достоверность преобразования, т.е. отсутствие ошибок.

Страницы: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121

Подробная информация эк2-150 у нас.

2 комментария

14.05.2013
muhammadali

plese you can help me if you know односвязный кольцевой список java if you know plese send me program


26.10.2016
Anara Saipbekova

Dear Sir/Madam,

I need contact with person who create these LabWorks

best regards

Professor
Anara Saipbekova
Osh State University
Kyrgyz Republic