Анализ семантической информационной модели
Так как модель показала достаточно высокую степень адекватности, то исследование модели может корректным образом в определенных отношениях заменить изучение реального объекта (предметной области). Здесь мы не будем подробно освещать все возможностей анализа модели, т.к. они подробно описаны в монографии [64]. Здесь мы ограничимся описанием лишь некоторых возможностей.
Результаты кластерно-конструктивного анализа классов представлены в графической форме семантической сети (рисунок 214).
 | |
| Рисунок 214. Семантическая сеть классов |
Из этого рисунка видно, что млекопитающие в используемой системе признаков в наибольшей степени отличаются от рыб (конструкт: "Млекопитающие – рыбы", коды 1 и 4), а земноводные очень похожи на пресмыкающихся (кластер: коды 3 и 5).
Внутренняя структура любой линии на рисунке 214 может быть расшифрована и представлена в виде когнитивной диаграммы, одна из которых (в качестве примера) показана на рисунке215.
Результаты кластерно-конструктивного анализа атрибутов приведены в графической форме семантической сети на рисунке 216.
 | |
| Рисунок 215. Расшифровка вклада атрибутов в сходство-различие классов: "Млекопитающие" и "Птицы" | |
 | |
| Рисунок 216. Семантическая сеть атрибутов |
Из рисунка 216 видно, что атрибуты "Milk – eggs" (коды 5 и 4) образуют конструкт, как и, например, "наличие шерсти и отсутствие ног" (коды 2 и 14).
