Интеллектуальные информационные системы


Содержание


Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ" - часть 7
Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ" - часть 8
Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ" - часть 9
Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ" - часть 10
Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ" - часть 11
Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ" - часть 12
Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ" - часть 13
Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ" - часть 14
Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ" - часть 15
Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ" - часть 16
Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ" - часть 17
Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ" - часть 18
Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ" - часть 19
Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ" - часть 20
Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ" - часть 21
Обобщение интегральной модели путем учета значений выходных параметров объекта управления
Обобщение интегральной модели путем учета значений выходных параметров объекта управления - часть 2
Некоторые свойства математической модели (сходимость, адекватность, устойчивость и др.)
Непараметричность модели. Робастные процедуры и фильтры для исключения артефактов
Зависимость информативностей факторов от объема обучающей выборки
Зависимость адекватности семантической
Зависимость адекватности семантической - часть 2
Семантическая устойчивость модели
Зависимость некоторых параметров модели от ее ортонормированности
Зависимость адекватности модели от ее ортонормированности
Зависимость уровня системности модели от ее ортонормированности
Зависимость степени детерминированности модели от ее ортонормированности
Взаимосвязь системной меры целесообразности
Взаимосвязь системной меры целесообразности - часть 2
Сравнение, идентификация и прогнозирование
Сравнение, идентификация и прогнозирование - часть 2
Сравнение, идентификация и прогнозирование - часть 3
Сравнение, идентификация и прогнозирование - часть 4
Сравнение, идентификация и прогнозирование - часть 5
Системно-когнитивный и факторный анализ. СК-анализ, как метод вариабельных контрольных групп
Эластичность в непрерывном случае
Эластичность в дискретном случае
Свойства эластичности
Свойства эластичности - часть 2
Связь семантической информационной модели с нейронными сетями
Метафора нейросетевого представления семантической информационной модели
Соответствие основных терминов и понятий
Недостатки нейронных сетей и пути их преодоления в семантической информационной модели
Гипотеза о нелокальности нейрона и информационная нейросетевая парадигма
Решение проблемы интерпретируемости
Семантическая информационная модель, как нелокальная нейронная сеть
Гипотеза о физической природе нелокального взаимодействия нейронов в нелокальной нейронной сети
Решение проблемы интерпретируемости передаточной функции
Решение проблемы размерности
Моделирование причинно-следственных цепочек в нейронных сетях и семантической информационной модели
Моделирование иерархических структур обработки информации
Моделирование иерархических структур обработки информации - часть 2
Нейронные сети и СК-анализ
Постановка проблемы
Традиционные пути решения проблемы
Идея решения проблемы
Идея решения проблемы - часть 2
Математическая модель СК-анализа
Математическая модель СК-анализа - часть 2
Математическая модель СК-анализа - часть 3
Математическая модель СК-анализа - часть 4
Математическая модель СК-анализа - часть 5
Математическая модель СК-анализа - часть 6
Математическая модель СК-анализа - часть 7
Методика численных расчетов СК-анализа
Методика численных расчетов СК-анализа - часть 2
Специальный программный инструментарий СК-анализа – система "Эйдос"
Специальный программный инструментарий СК-анализа – система "Эйдос" - часть 2
Выводы
Резюме
Резюме - часть 2
Резюме - часть 3
Резюме - часть 4
Резюме - часть 5
Резюме - часть 6
Резюме - часть 7
Контрольные вопросы
Рекомендуемая литература
Учебные вопросы
Понятие шкалы и градации. Типы шкал
Шкалы классов (классификационные шкалы)
Шкалы атрибутов (описательные шкалы)
Иерархическая структура данных и последовательность численных расчетов в СК-анализе
Обобщенное описание алгоритмов СК-анализа
БКОСА- "Восприятие и запоминание исходной обучающей информации"
БКОСА- "Репрезентация. Сопоставление индивидуального опыта с коллективным (общественным)"
БКОСА- "Обобщение (синтез, индукция). Накопление первичных данных"
БКОСА- "Обобщение (синтез, индукция). Исключение артефактов"
БКОСА- "Обобщение (синтез
БКОСА- "Определение значимости шкал и градаций факторов, уровней Мерлина"
БКОСА- "Определение значимости шкал и градаций классов, уровней Мерлина"
БКОСА- "Абстрагирование факторов
БКОСА- "Абстрагирование классов
БКОСА- "Оценка адекватности информационной модели предметной области"
БКОСА- "Сравнение, идентификация
БКОСА- "Дедукция и абдукция
БКОСА- "Дедукция и абдукция факторов (семантический анализ факторов)"
БКОСА-. "Классификация обобщенных образов классов"
БКОСА-. "Формирование бинарных конструктов классов"
БКОСА-. "Визуализация семантических сетей классов"
БКОСА-. "Классификация факторов"
БКОСА-. "Формирование бинарных конструктов факторов"
БКОСА-. "Визуализация семантических сетей факторов"
БКОСА-. "Содержательное сравнение классов"
БКОСА-. "Расчет и отображение
БКОСА-. "Содержательное сравнение факторов"
БКОСА-. "Расчет и отображение
БКОСА-. "Многовариантное
Детальные алгоритмы СК-анализа
Резюме
Контрольные вопросы
Рекомендуемая литература
Учебные вопросы
Цели и основные функции системы "Эйдос"
Синтез содержательной информационной модели предметной области
Идентификация и прогнозирование состояния объекта управления, выработка управляющих воздействий
Углубленный анализ содержательной информационной модели предметной области
Обобщенная структура системы "Эйдос"
Пользовательский интерфейс, технология
Начальный этап синтеза модели
Классификационные шкалы и градации (БКОСА-
Описательные шкалы и градации (БКОСА-
Ввод-корректировка обучающей информации (БКОСА-
Управление составом обучающей информации (БКОСА-
Синтез модели: пакетное обучение системы распознавания (подсистема "Обучение") (БКОСА-
Расчет матрицы абсолютных частот (БКОСА-
Исключение артефактов (робастная процедура) (БКОСА-
Расчет матриц информативностей (БКОСА-
Измерение сходимости и устойчивости модели
Оптимизация модели (подсистема "Оптимизация") (БКОСА-
Формирование ортонормированного базиса классов (БКОСА-
Исключение признаков с низкой селективной силой (БКОСА-
Удаление классов и признаков, по которым недостаточно данных
Верификация модели (оценка ее адекватности) (БКОСА-
Идентификация и прогнозирование (подсистема "Распознавание") (БКОСА-
Информационные портреты классов (БКОСА-
Расчет матрицы сходства эталонов классов (БКОСА-.
Генерация кластеров и конструктов классов (БКОСА-.
Автоматическое выполнение режимов 3
Вывод -семантических сетей классов (БКОСА-.
Когнитивные диаграммы классов (БКОСА-. .
Семантические портреты атрибутов (БКОСА-
Расчет матрицы сходства атрибутов (БКОСА-.
Генерация кластеров и конструктов атрибутов (БКОСА-.
Вывод -семантических сетей атрибутов (БКОСА-.
Когнитивные диаграммы атрибутов (БКОСА-. .
Оценка достоверности заполнения анкет
Состав системы "Эйдос"
Отличия системы "Эйдос" от аналогов: экспертных и статистических систем
Некоторые количественные характеристики системы "Эйдос"
Обеспечение эксплуатации системы "Эйдос"
Обеспечение эксплуатации системы "Эйдос" - часть 2
АСК-анализ, как технология синтеза и эксплуатации рефлексивных АСУ активными объектами
АСК-анализ, как технология синтеза и эксплуатации рефлексивных АСУ активными объектами - часть 2
АСК-анализ, как технология синтеза и эксплуатации рефлексивных АСУ активными объектами - часть 3
Резюме
Резюме - часть 2
Контрольные вопросы
Рекомендуемая литература
Учебные вопросы



Начало