Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

11. Системы виртуальной реальности и критерии реальности. Эффекты присутствия, деперсонализации и модификация сознания пользователя.
12. Классическое определение системы виртуальной реальности.
13. «Эффект присутствия» в виртуальной реальности.
14. Применения систем виртуальной реальности.
15. Модификация сознания и самосознания пользователя в виртуальной реальности.
16. Авторское определение системы виртуальной реальности.
17. Критерии реальности при различных формах сознания и их применение в виртуальной реальности.
18. Принципы эквивалентности (относительности) Галилея и Эйнштейна и критерии виртуальной реальности.
19. Системы с дистанционным телекинетическим интерфейсом.
Контрольные вопросы по лекции 8
1. Основные понятия и определения, связанные с системами распознавания образов.
2. Признаки и образы конкретных объектов, метафора фазового пространства.
3. Признаки и обобщенные образы классов.
4. Обучающая выборка и ее репрезентативность по отношению к генеральной совокупности. Ремонт (взвешивание) данных.
5. Основные операции: обобщение и распознавание.
6. Обучение с учителем (экспертом) и самообучение (кластерный анализ).
7. Верификация, адаптация и синтез модели.
8. Проблема распознавания образов.
9. Классификация методов распознавания образов.
10. Применение распознавания образов для идентификации и прогнозирования. Сходство и различие в содержании понятий «идентификация» и «прогнозирование».
11. Роль и место распознавания образов в автоматизации управления сложными системами.
12. Обобщенная структура системы управления.
13. Место системы идентификации в системе управления.
14. Управление как задача, обратная идентификации и прогнозированию.
15. Методы кластерного анализа.
16. Метод кластеризации: «Древовидная кластеризация».
17. Метод кластеризации: «Двувходовое объединение».
18. Метод кластеризации: «Метод K средних».
Контрольные вопросы по лекции 9
1. Многообразие задач принятия решений.
2. Принятие решений, как реализация цели.
3. Принятие решений, как снятие неопределенности (информационный подход).
4. Связь принятия решений и распознавания образов.
5. Классификация задач принятия решений.
6. Языки описания методов принятия решений.
7. Критериальный язык.
8. Язык последовательного бинарного выбора.
9. Обобщенный язык функций выбора.
10. Групповой выбор.
11. Выбор в условиях неопределенности.
12. Информационная (статистическая) неопределенность в исходных данных.
13. Неопределенность последствий.
14. Расплывчатая неопределенность.
15. Решение как компромисс и баланс различных интересов. О некоторых ограничениях оптимизационного подхода.
16. Экспертные методы выбора.
17. Юридическая ответственность за решения, принятые с применением систем поддержки принятия решений.
18. Условия корректности использования систем поддержки принятия решений.
19. Хранилища данных для принятия решений.
Контрольные вопросы по лекции 10
1. Экспертные системы, базовые понятия.