Атрибуция текстов, как обобщенная задача идентификации и прогнозирования
Описание применения универсальной когнитивной аналитической системы "Эйдос": автоматизация формализации предметной области на основе вербального описания ее объектов, формирование описательных шкал и градаций, синтез семантической информационной модели.
Подобные документы
Алгоритмы краткосрочного прогнозирования трендов экономических показателей агропромышленной корпорации. Разработка классификационных и описательных шкал и градаций и формирование обучающей выборки для интеллектуальной аналитической системы "Эйдос".
статья, добавлен 28.04.2017Этапы автоматизированного системно-когнитивного анализа и преобразование исходных данных в информацию. Скачивание и инсталляция системы "Эйдос". Синтез и верификация статистических и интеллектуальных моделей. Ценность описательных шкал и градаций.
курсовая работа, добавлен 15.05.2017Решение задачи идентификации классов цветов ириса с помощью автоматизированного системно-когнитивного анализа и его программ. Интеллектуальная система "Эйдос". Разработка классификационных и описательных шкал и градаций. Кодирование исходных данных.
статья, добавлен 26.05.2017Синтез семантической информационной модели, ее структура и основные компоненты. Повышение ее эффективности и механизм верификации. Экранная форма отчета по достоверности разработанной модели, а также содержание отчета, формируемого системой "эйдос".
статья, добавлен 26.04.2017Синтез и верификация модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации. Этапы АСК-анализа, проверка объектов обучающей выборки на достоверность путем идентификации. Схема преобразования данных в информацию в системе "Эйдос".
статья, добавлен 20.05.2017Рассмотрение на сегменте фондового рынка технологии и методики применения системно-когнитивного анализа и его инструментария – системы "Эйдос". Опсание когнитивной структуризации и формализации предметной области с целью моделирования временных рядов.
статья, добавлен 26.04.2017Когнитивная структуризация предметной области. Формализация предметной области (разработка классификационных и описательных шкал и градаций и обучающей выборки). Исходные данные для изучения динамики научных исследований по публикациям в научном журнале.
статья, добавлен 14.05.2017Порядок и основные этапы исследования семантической информационной модели. Решение задач идентификации и прогнозирования. Изучение и анализ системы детерминации состояний и функций влияния факторов. Принципы системно-когнитивного анализа модели.
контрольная работа, добавлен 25.04.2017- 9. Синтез и верификация двухуровневой семантической информационной модели агропромышленного холдинга
Описание смысла семантической информационной модели СК-анализа. Результаты верификации системы частных моделей, входящих в двухуровневую семантическую информационную модель управления агропромышленным холдингом. Процентные распределения по группам.
статья, добавлен 26.04.2017 Выбор предметной области. Характеристика объекта автоматизации. Связи с внешней средой и между элементами. Проектирование бизнес-процессов предметной области по методологии IDEF0. Построение модели предметной области "как есть" (AS-IS) при помощи CASE.
курсовая работа, добавлен 07.06.2016Основные этапы автоматизированного системно-когнитивного анализа и преобразование данных в информацию. Разработка классификационных и описательных шкал и градаций. Особенность создания обучающей выборки. Решение прямой и обратной задачи SWOT-анализа.
контрольная работа, добавлен 15.05.2017Анализ предметной области, определение ее объектов. Технический проект исследуемой информационной системы. Миниспецификации процессов диаграмм нижнего уровня функциональной модели. Тестирование информационной системы и анализ полученных результатов.
курсовая работа, добавлен 15.06.2011- 13. Системно-когнитивные модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации
Сущность системно-когнитивного анализа. Изучение этапов автоматизированного системно-когнитивного анализа. Процесс когнитивной структуризации и формализации предметной области. Модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации.
статья, добавлен 20.05.2017 Модели представления структурированной информации. Модель информационной системы Захмана. Компоненты инфологического уровня описания предметной области. Сбор и анализ требований пользователей. Методы сбора фактов и критерии оценки модели данных.
презентация, добавлен 21.02.2016Разработка распределенной информационной системы "Магазин компьютерной техники". Содержание проектируемой базы данных, анализ ее предметной области. Выявление информационных объектов, связей между ними. Построение концептуальной модели предметной области.
дипломная работа, добавлен 25.10.2017Исследование системы учета подачи заявок. Разработка функциональной модели предметной области и поведенческой модели обеспечивающей автоматизацию процессов. Построение диаграммы методологии стандарта IDEF3 и информационной модели в нотации IDEF1X.
практическая работа, добавлен 28.02.2015Построение двухуровневой семантической информационной модели управления агропромышленным холдингом. Трудоемкость разработки алгоритма и программы его автоматизации. Преобразование исходных данных из Excel-таблиц к виду, воспринимаемому системой "Эйдос".
статья, добавлен 26.04.2017Технология применения системно-когнитивного анализа и его инструментария – системы "Эйдос" для синтеза и верификации информационных семантических моделей временных рядов. Экранная форма системы с прогнозом времени завершения пакетного распознавания.
статья, добавлен 26.04.2017Системно-когнитивный анализ паспортов научных специальностей ВАК РФ. Разработка автоматизированной технологии формирования семантических ядер предметной области. Применение интеллектуальной системы "Эйдос" для классификации текстов статей по ветеринарии.
статья, добавлен 08.02.2019- 20. Синтез схемы данных информационной системы на основе онтологического описания предметной области
Разработка информационных систем для автоматизации различных бизнес-проектов предприятий. Использование трудовых ресурсов и снижение времени разработки системы. Применение гибких моделей жизненного цикла системы и намеренный пропуск определённых стадий.
статья, добавлен 19.06.2018 Проектирование информационной системы по автоматизации процессов основных подсистем организации: отдел кадров, аренда лыжного инвентаря, обслуживание трасс. Описание объектов предметной области модели DFD. Требования к параметрам технических средств.
курсовая работа, добавлен 07.12.2020Определение значение и описание предметной области информационной системы "Поликлиника". Характеристика круга пользователей информационной системы и построение её информационной модели. Основные алгоритмы работы и общие требования к архитектуре ИС.
курсовая работа, добавлен 19.02.2013Варианты реализации универсального программного интерфейса, полностью автоматизирующего первый этап системно-когнитивного анализа данных - когнитивной структуризации и формализации предметной области, отличающейся формой представления исходных данных.
статья, добавлен 27.04.2017Описание системы "Эйдос-астра" и алгоритмов голосования моделей. Алгоритм измерения достоверности идентификации классов в различных частных моделях. Зависимость достоверности идентификации в среднем по категориям от количества секторов в частной модели.
статья, добавлен 26.04.2017Цели и основные функции системы "Эйдос". Идентификация состояния объекта управления, выработка управляющих воздействий. Пользовательский интерфейс, технология разработки и эксплуатации приложений. Синтез модели: пакетное обучение системы распознавания.
лекция, добавлен 26.08.2010