Содержание
СОДЕРЖАНИЕ
СОДЕРЖАНИЕ 2
ВВЕДЕНИЕ 3
1. Постановка задачи 4
2. КРАТКАЯ ТЕОРИЯ 5
2.1 Проблематика 5
2.2 Исходные данные 5
2.3 Инструментарий 5
3. Решение поставленной задачи 7
3.1. Описание решения 7
3.2 Преобразование исходных данных из промежуточных файлов в базы данных системы "Эйдос" 8
3.3. Синтез и верификация статистических и интеллектуальных моделей 15
3.4. Результаты идентификации в созданных моделях 19
3.5. Информационные портреты классов и признаков 25
3.6. Когнитивные функции 28
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 34
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 35
Выдержка из текста
Цель курсовой работы заключается в проведении классификации животных по внешним признакам на основе базы данных репозитория UCI, а также СК-анализ семантической информационной модели. Задачами курсовой работы являются: систематизация, закрепление и расширение теоретических и практических знаний по дисциплине "Интеллектуальные информационные системы и технологии"; изучение интеллектуальной информационной системы "Эйдос"; решение поставленной цели с помощью интеллектуальной информационной системы "Эйдос".
В первой главе работы происходит обзор теории к решению задачи, выявление проблематики. Во второй главе работы представлены решение поставленной задачи. В заключении приведены результаты работы, сделаны выводы по достижению поставленных целей и задач.
Список использованной литературы
1. Сайт профессора Е.В.Луценко [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://lc.kubagro.ru/, свободный. — Загл. с экрана. Яз. рус.
2. Луценко Е.В. Универсальная автоматизированная система распознавания образов "Эйдос" (версия 4.1).-Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1995.- 76с.
3. Свободная энциклопедия Википедия [Электронный ресурс]. Статья "Microsoft Word". Свободная энциклопедия Википедия [Электронный ресурс]. Статья "Microsoft Excel".
4. Луценко Е.В. Метризация измерительных шкал различных типов и совместная сопоставимая количественная обработка разнородных факторов в системно-когнитивном анализе и системе «Эйдос» / Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2013. – №08(092). С. 859 – 883. – IDA [article ID]: 0921308058.
6. Репозитарий UCI [Электронный ресурс]. Статья "Zoo Data Set".
7. Луценко Е.В. Методика использования репозитария UCI для оценки качества математических моделей систем искусственного интеллекта / Е.В. Луценко // Полите-матический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аг-рарного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2003. – №02(002). С. 120 – 145. – IDA [article ID]: 0020302012.
8. Луценко Е.В. Когнитивные функции как обобщение классического понятия функциональной зависимости на основе теории информации в системной нечеткой ин-тервальной математике / Е.В. Луценко, А.И. Орлов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2014. – №01(095). С. 122 – 183. – IDA [article ID]: 0951401007.
9. Некрасов С.Д. Определимся с понятием «Отцовство» / С.Д. Некрасов, З.И. Рябикина, А.Р. Тиводар // Политематический сетевой электронный научный жур-нал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2013. – №02(086)