Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

8. Математическая модель метода распознавания образов и принятия решений, основанного на системной теории информации.
9. Некоторые свойства математической модели СК-анализа (сходимость, адекватность, устойчивость и др.).
10. Непараметричность модели. Робастные процедуры и фильтры для исключения артефактов в математической модели СК-анализа.
11. Зависимость информативностей факторов от объема обучающей выборки.
12. Зависимость адекватности семантической информационной модели от объема обучающей выборки (адекватность при малых и больших выборках).
13. Семантическая устойчивость модели СК-анализа.
14. Зависимость некоторых параметров модели СК-анализа от ее ортонормированности.
15. Взаимосвязь математической модели СК-анализа с другими моделями.
16. Взаимосвязь системной меры целесообразности информации со статистикой Х2 и новая мера уровня системности предметной области.
17. Сравнение, идентификация и прогнозирование как разложение векторов объектов в ряд по векторам классов (объектный анализ).
18. Системно-когнитивный и факторный анализ. СК-анализ, как метод вариабельных контрольных групп.
19. Семантическая мера целесообразности информации и эластичность.
20. Связь семантической информационной модели с нейронными сетями.
21. Математический метод СК-анализа в свете идей интервальной бутстрепной робастной статистики объектов нечисловой природы.
Контрольные вопросы по лекции 5
1. Принципы формализации предметной области и подготовки эмпирических данных.
2. Иерархическая структура данных и последовательность численных расчетов в СК-анализе
3. Обобщенное описание алгоритмов СК-анализа
4. БКОСА-2.1. «Восприятие и запоминание исходной обучающей информации».
5. БКОСА-2.2. «Репрезентация. Сопоставление индивидуального опыта с коллективным (общественным)».
6. БКОСА-3.1.1. «Обобщение (синтез, индукция). Накопление первичных данных».
7. БКОСА-3.1.2. «Обобщение (синтез, индукция). Исключение артефактов».
8. БКОСА-3.1.3. «Обобщение (синтез, индукция). Расчет степени истинности содержательных смысловых связей между предпосылками и результатами (обобщенных таблиц решений)».
9. БКОСА-3.2. «Определение значимости шкал и градаций факторов, уровней Мерлина».
10. БКОСА-3.3. «Определение значимости шкал и градаций классов, уровней Мерлина».
11. БКОСА-4.1. «Абстрагирование факторов (снижение размерности семантического пространства факторов)».
12. БКОСА-4.2. «Абстрагирование классов (снижение размерности семантического пространства классов)».
13. БКОСА-5. «Оценка адекватности информационной модели предметной области».
14. БКОСА-7. «Сравнение, идентификация и прогнозирование. Распознавание состояний конкретных объектов (объектный анализ)».
15. БКОСА-9.1. «Дедукция и абдукция классов (семантический анализ обобщенных образов классов, решение обратной задачи прогнозирования)».
16. БКОСА-9.2. «Дедукция и абдукция факторов (семантический анализ факторов)».
17. БКОСА-10.1.1. «Классификация обобщенных образов классов».