Понедельник, Июль 5th, 2010

Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

В результате система «Эйдос» готова к синтезу семантической информационной модели и выполнению последующих этапов работ.

3.2.4.4. Синтез семантической информационной модели
Синтез СИМ состоит в расчете ряда баз данных, главной из которых является матрица информативностей. Этот синтез осуществляется на основе информации, содержащейся в файлах, перечисленных в предыдущем разделе. Для этих целей используется режим: «Обучение – Синтез семантической информационной модели – Автоматическое выполнение 1-2-3-4» (рисунок 115):

Рисунок 115. Режим: «Синтез СИМ»

3.2.4.5. Оптимизация семантической информационной модели

Оптимизация СИМ состоит в удалении из модели атрибутов с низкой селективной силой (по сути это Парето-оптимизация или ортонормирование) и осуществляется в режиме: «Исключение признаков с низкой селективной силой» подсистемы «Оптимизация» (рисунок 116).
В данном случае оптимизации СИМ не требуется, т.к. система признаков в модели содержит всего 25 булевых градаций, и все они, в основном, имеют достаточно высокую значимость, что видно из характерной формы Парето-диаграммы с отсутствием выраженной «полочки» (рисунок 117):

Рисунок 116. Подсистема: «Оптимизация семантической
информационной модели»

Рисунок 117. Парето-диаграмма атрибутов
(накопительная, т.е. логистическая,
кривая значимости атрибутов)
3.2.4.6. Проверка адекватности семантической информационной модели
Верификацию модели предлагается проверить путем расчета внутренней дифференциальной и интегральной валидности [81].
Необходимо отметить, что внутренняя валидность варианта семантической информационной модели, не учитывающей сделанные выше замечания к общему описанию задачи, составляет 100 %.
Для измерения валидности модели выполняются следующие действия:
1. Скопировать обучающую выборку в распознаваемую в подсистеме: «F2 Обучение – ввод корректировка обучающей информации – F5 Об.инф.->Расп.анк. – F2 Перезапись БД распознаваемых анкет – F1 Копировать всю БД».
2. Выполнить пакетное распознавание в подсистеме: «F4 Распознавание – Пакетное распознавание – Критерий сходства 1-й (корреляция)».
3. Измерить внутреннюю интегральную и дифференциальную валидность информационной модели в подсистеме: «F6 Анализ».
Результаты измерения внутренней валидности семантической информационной модели приведены в таблице 51:

Таблица 11 – ИЗМЕРЕНИЕ ВАЛИДНОСТИ
СЕМАНТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ

Обобщенные результаты распознавания представлены в таблице 52. Красным цветом и жирным шрифтом отмечены ошибочно идентифицированные объекты.

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

https://www.gadalka-angelika.com приворот киев какова цена за приворот.

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