Оценить ценность признаков для прогнозирования.
1. Формализовать задачу:
– создать классификационные и описательные шкалы;
– собрать исходную фактографическую информацию и ввести в систему обучающую выборку.
2. Осуществить синтез и верификацию модели.
3. Оценить ценность признаков для прогнозирования. Выделить признаки, наиболее существенные для решения поставленной задачи.
4. Провести анализ модели, дав ответы на следующие вопросы:
– как посещаемость занятий по системам искусственного интеллекта влияет на успеваемость по этой дисциплине?
– как сказывается пол на посещаемости?
– как выглядят конструкты "Пол", "Город-деревня", "Учебная группа", "Успеваемость", "Посещаемость"?
– какие студенты являются "типичными представителями" для своих учебных групп, а какие обладают своеобразием и выраженной индивидуальностью;
Результаты анализа отобразить в графической форме нелокальных нейронов и семантических сетей признаков. На их основе построить классические когнитивные карты для хорошо и плохо успевающих студентов.
1. Формализовать задачу.
1.1. Сконструировать классификационные шкалы и градации, выбрав в качестве классов – различные уровни учебных достижений по различным дисциплинам, перечень которых взять из зачетной книжки.
1.2. В качестве описательных шкал и градаций использовать характеристики подчерка.
1.3. Обучающую выборку заполнить на основе данных по учащимся своей группы и дополнить данными параллельной группы.
2. Осуществить синтез и верификацию (измерение адекватности) семантической информационной модели.
3. Провести системно-когнитивный анализ модели:
3.1. Решить задачи идентификации и прогнозирования (для себя).
3.2. Сгенерировать информационные портреты классов и факторов, т.е. решить обратную задачу прогнозирования (результаты отобразить в графической форме двухмерных и трехмерных профилей классов и факторов).
3.3. Провести кластерно-конструктивный анализ классов и факторов (результаты отобразить в форме семантических сетей классов и факторов).
3.4. Осуществить содержательное сравнение классов и факторов (результаты отобразить в форме когнитивных диаграмм классов и факторов).
3.5. Построить нелокальные нейроны и интерпретируемые нейронные сети.
3.6. Построить классические когнитивные модели (отобразить в форме когнитивных карт).
3.7. Построить интегральные когнитивные модели (отобразить в форме интегральных когнитивных карт).
1. Формализовать задачу.
1.1. Сконструировать классификационные шкалы и градации, выбрав в качестве классов – различные уровни учебных достижений по различным дисциплинам, перечень которых взять из зачетной книжки.
1.2. В качестве описательных шкал и градаций использовать предлагаемую анкету.
1.3. Обучающую выборку заполнить на основе данных по учащимся своей группы и дополнить данными параллельной группы.
2. Осуществить синтез и верификацию (измерение адекватности) семантической информационной модели.
3. Провести системно-когнитивный анализ модели:
3.1. Решить задачи идентификации и прогнозирования (для себя).
3.2. Сгенерировать информационные портреты классов и факторов, т.е. решить обратную задачу прогнозирования (результаты отобразить в графической форме двухмерных и трехмерных профилей классов и факторов).
3.3. Провести кластерно-конструктивный анализ классов и факторов (результаты отобразить в форме семантических сетей классов и факторов).
3.4. Осуществить содержательное сравнение классов и факторов (результаты отобразить в форме когнитивных диаграмм классов и факторов).
3.5. Построить нелокальные нейроны и интерпретируемые нейронные сети.
3.6. Построить классические когнитивные модели (отобразить в форме когнитивных карт).
3.7. Построить интегральные когнитивные модели (отобразить в форме интегральных когнитивных карт).
1. Создать файл в стандарте DOS-текст с концами строк, записать его в поддиректорию DOB.
2. Сгенерировать классификационные и описательные шкалы и градации, а также обучающую выборку.
3. Осуществить синтез и верификацию модели.
4. Провести анализ устойчивости модели к неполноте информации и наличию шума.
5. Проверить способность модели правильно идентифицировать классы, один из которых является подмножеством другого.
6. Оценить ценность букв для идентификации слов. Сравнить суммарную ценность для этой цели гласных и согласных букв.
7. Выполнить кластерно-конструктивный анализ слов и букв, вывести информационные и семантические портреты слов и букв, построить их профили.
8. Вывести в графической форме семантические сети и когнитивные диаграммы слов и букв, а также классическую и интегральную когнитивные карты.
1. Формализовать задачу.
1.1. Сконструировать классификационные шкалы и градации.
1.2. Сконструировать описательные шкалы и градации.
1.3. Сгенерировать обучающую выборку.
2. Осуществить синтез и верификацию (измерение адекватности) семантической информационной модели.
3. Провести системно-когнитивный анализ модели:
3.1. Решить задачи идентификации и прогнозирования.
3.2. Сгенерировать информационные портреты классов и факторов, т.е. решить обратную задачу прогнозирования (результаты отобразить в графической форме двухмерных и трехмерных профилей классов и факторов).
3.3. Провести кластерно-конструктивный анализ классов и факторов (результаты отобразить в форме семантических сетей классов и факторов).
3.4. Осуществить содержательное сравнение классов и факторов (результаты отобразить в форме когнитивных диаграмм классов и факторов).
3.5. Построить нелокальные нейроны и интерпретируемые нейронные сети.
3.6. Построить классические когнитивные модели (отобразить в форме когнитивных карт).
3.7. Построить интегральные когнитивные модели (отобразить в форме интегральных когнитивных карт).
1. Формализовать задачу.
1.1. Сконструировать классификационные шкалы и градации.
1.2. Сконструировать описательные шкалы и градации.
1.3. Сгенерировать обучающую выборку.
2. Осуществить синтез и верификацию (измерение адекватности) семантической информационной модели.
3. Провести системно-когнитивный анализ модели:
3.1. Решить задачи идентификации и прогнозирования.
3.2. Сгенерировать информационные портреты классов и факторов, т.е. решить обратную задачу прогнозирования (результаты отобразить в графической форме двухмерных и трехмерных профилей классов и факторов).
3.3. Провести кластерно-конструктивный анализ классов и факторов (результаты отобразить в форме семантических сетей классов и факторов).
3.4. Осуществить содержательное сравнение классов и факторов (результаты отобразить в форме когнитивных диаграмм классов и факторов).
3.5. Построить нелокальные нейроны и интерпретируемые нейронные сети.
3.6. Построить классические когнитивные модели (отобразить в форме когнитивных карт).
3.7. Построить интегральные когнитивные модели (отобразить в форме интегральных когнитивных карт).
На основе предложенной технологии АСК- анализа разработать конкретное приложение системы "Эйдос", обеспечивающее управление урожайностью и качеством сельскохозяйственных культур путем выбора и применения оптимальной агротехнологии в зависимости от поставленной цели и вида почв, культуры–предшественника, а также ряда других параметров объекта управления и окружающей среды, например, таких как: нормы высева, виды и нормы внесения удобрений, методы вспашки, ротация и др.
1. Исследовать зависимость интегральной валидности семантической информационной модели в зависимости от объема обучающей выборки при различном количестве классов и признаков.
2. Построить графики в Excel и дать их интерпретацию.
