Порядок выполнения работы

С целью построения семантической информационной модели оценки степени обеззараживания зерна ультрафиолетовым облучением сформировать в виде Excel-файла обучающую выборку, отображающую 40 вариантов облучения зерна, которую поместить в папку: «Место расположения системы на диске»\AID_DATA\Inp_data\ с именем “Inp_data.xlsx”.

В системе «Эйдос» реализован ряд программных интерфейсов, обеспечивающих автоматическое формирование классификационных и описательных шкал и градаций, а также обучающей выборки. Наиболее привлекательным является ввод данных в формате Excel. Для ввода Excel-файл исходных данных в систему «Эйдос» применять универсальный программный интерфейс.

После загрузки Excel-файла появляется окно режима (рис. 1), представляющее собой специальный калькулятор, позволяющий при наличии числовых классификационных и/или описательных шкал подбирать количество интервалов (градаций) в числовых или текстовых шкалах. При нажатии на кнопку «Выйти на создание модели» активизируется процесс формализации предметной области.

Рисунок 1 – Вид окна задания размерности модели

При помощи команды 4.1.3.3 определить уровни сходства экземпляров обучающей выборки градациям класса «Степень обеззараживания».

Для синтеза моделей в СК-анализе в настоящее время использовать 7 частных критериев знаний INF1-INF7, а для верификации моделей и решения задачи идентификации и прогнозирования 2 интегральных критерия сходства: «Семантический резонанс знаний» и «Сумма знаний». При выполнении верификации моделей INF1-INF7 выявить модель, имеющую наивысшую достоверность идентификации и не идентификации объектов.

При помощи команды 4.1.3.1 определить интегральные критерии сходства экземпляров с градациями класса «Степень обеззараживания».

При помощи команды 4.4.8 получить результаты SWOT-анализа для градаций «Высокая», «Выше среднего», «Средняя», «Ниже среднего» и «Низкая» класса «Степень обеззараживания».

 

Контрольные вопросы

1. Какие имеются препятствия для перехода аграрной экономики на путь инновационного развития?

2. Сколько лет системе «Эйдос» – одной из старейших отечественных универсальных систем искусственного интеллекта, широко применяемых и развивающихся и в настоящее время?

3. Назовите предметные области, для решения задач прогнозирования, поддержки принятия решений и научных исследований применяется система «Эйдос».

4. Каким образом в системно-когнитивном анализе выполняется синтез и адаптация семантической информационной модели предметной области, включая активный объект управления и окружающую среду?

5. Какие команды системы «Эйдос» применяются для идентификации и прогнозирования состояния активного объекта управления?

6. Сколько подсистем содержит система "Эйдос", состоящих из режимов, подрежимов, функций и подфункций?