Обобщенная структура системы "Эйдос"
Система "Эйдос" включает семь
подсистем: "Словари", "Обучение", "Оптимизация", "Распознавание", "Типология", "Анализ", "Сервис" (таблица30).
Таблица 30 – ОБОБЩЕННАЯ СТРУКТУРА СИСТЕМЫ "ЭЙДОС" (версии 12.5)
| Подсистема | Режим | Функция | Операция | ||||
| 1.
Словари | 1. Классификационные шкалы и градации | ||||||
| 2. Описательные шкалы (и градации) | |||||||
| 3. Градации описательных шкал (признаки) | |||||||
| 4. Иерархические уровни систем | 1. Уровни классов | ||||||
| 2. Уровни признаков | |||||||
| 5. Программные интерфейсы для импорта данных | 1. Импорт данных из TXT-фалов стандарта DOS-текст | ||||||
| 2. Импорт данных из DBF-файлов стандарта проф. А.Н.Лебедева | |||||||
| 3. Импорт из транспонированных DBF-файлов проф. А.Н.Лебедева | |||||||
| 4. Генерация шкал и обучающей выборки RND-модели | |||||||
| 5. Генерация шкал и обучающей выборки для исследования чисел | |||||||
| 6. Транспонирование DBF-матриц исходных данных | |||||||
| 6. Почтовая служба по НСИ | 1. Обмен по классам | ||||||
| 2. Обмен по обобщенным признакам | |||||||
| 3. Обмен по первичным признакам | |||||||
| 7. Печать анкеты |
Продолжение таблицы 30
| Подсистема | Режим | Функция | Операция | ||||
| 2.
Обучение | 1. Ввод–корректировка обучающей выборки | ||||||
| 2. Управление обучающей выборкой | 1. Параметрическое задание объектов для обработки | ||||||
| 2. Статистическая характеристика, ручной ремонт | |||||||
| 3. Автоматический ремонт обучающей выборки | |||||||
| 3. Пакетное обучение системы распознавания | 1. Накопление абсолютных частот | ||||||
| 2. Исключение артефактов (робастная процедура) | |||||||
| 3. Расчет информативностей признаков | |||||||
| 4. Расчет условных процентных распределений | |||||||
| 5. Автоматическое выполнение режимов 1–2–3–4 | |||||||
| 6. Измерение сходимости и устойчивости модели | 1. Сходимость и устойчивость СИМ | ||||||
| 2. Зависимость валидности модели от объема обучающей выборки | |||||||
| 4. Почтовая служба по обучающей информации | |||||||
| 3.
Оптимизация | 1. Формирование ортонормированного базиса классов | ||||||
| 2. Исключение признаков с низкой селективной силой | |||||||
| 3. Удаление классов и признаков, по которым недостаточно данных | |||||||
| 4.
Распознавание | 1. Ввод–корректировка распознаваемой выборки | ||||||
| 2. Пакетное распознавание | |||||||
| 3. Вывод результатов распознавания | 1. Разрез: один объект – много классов | ||||||
| 2. Разрез: один класс – много объектов | |||||||
| 4. Почтовая служба по распознаваемой выборке | |||||||
| 5.
Типология | 1. Типологический анализ классов распознавания | 1. Информационные (ранговые) портреты (классов) | |||||
| 2. Кластерный и конструктивный анализ классов | 1 Расчет матрицы сходства образов классов | ||||||
| 2. Генерация кластеров и конструктов классов | |||||||
| 3. Просмотр и печать кластеров и конструктов | |||||||
| 4. Автоматическое выполнение режимов: 1,2,3 | |||||||
| 5. Вывод 2d семантических сетей классов | |||||||
| 3. Когнитивные диаграммы классов | |||||||
| 2. Типологический анализ первичных признаков | 1. Информационные (ранговые) портреты признаков | ||||||
| 2. Кластерный и конструктивный анализ признаков | 1. Расчет матрицы сходства образов признаков | ||||||
| 2. Генерация кластеров и конструктов признаков | |||||||
| 3. Просмотр и печать кластеров и конструктов | |||||||
| 4. Автоматическое выполнение режимов: 1,2,3 | |||||||
| 5. Вывод 2d семантических сетей признаков | |||||||
| 3. Когнитивные диаграммы признаков | |||||||
| 6. Анализ | 1. Оценка достоверности заполнения объектов | ||||||
| 2. Измерение адекватности семантической информационной модели | |||||||
| 3. Измерение независимости классов и признаков | |||||||
| 4. Просмотр профилей классов и признаков | |||||||
| 5. Графическое отображение нелокальных нейронов | |||||||
| 6. Отображение Паретто-подмножеств нейронной сети | |||||||
| 7. Классические и интегральные когнитивные карты | |||||||
| 7.
Сервис | 1. Генерация (сброс) БД | 1. Все базы данных | |||||
| 2. НСИ | 1. Всех баз данных | ||||||
| 2. БД классов | |||||||
| 3. БД первичных признаков | |||||||
| 4. БД обобщенных признаков | |||||||
| 3. Обучающая выборка | |||||||
| 4. Распознаваемая выборка | |||||||
| 5. Базы данных статистики | |||||||
| 2. Переиндексация всех баз данных | |||||||
| 3. Печать БД абсолютных частот | |||||||
| 4. Печать БД условных процентных распределений | |||||||
| 5. Печать БД информативностей | |||||||
| 6. Интеллектуальная дескрипторная информационно–поисковая система |
Структура и взаимодействие этих подсистем позволяют полностью реализовать все аспекты СК-анализа в удобной для пользователя форме. Обобщенной структуре соответствуют и структура управления и дерево диалога системы. Подробнее подсистемы, режимы, функции и операции, реализуемые системой "Эйдос", описаны в работах [64, 92].
