Ф.И.О.

Муренько Иван Викторович

Ученая степень

—

Ученое звание

—

Почетное звание

—

Организация, должность

• Кубанский государственный аграрный университет
 
 

Научные интересы

интеллектуальные технологии и перспективы развития информационных технологий

Адрес веб-сайта

—

Электропочта

murenkoivan@yandex.ru

Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)

0

TOP5 соавторов

• Луценко Е. В. ¹

Статей в журнале: 1 шт

Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ

• pdf  3.213.403kb doc 3.213.403kb Просмотров: 375 Дата: 30.11.2016
  Луценко Е. В. Муренько И. В.

  Идентификация сортов Ирисов по внешним признакам с применением АСК-анализа и интеллектуальной системы «Эйдос» (данные репозитория UCI )

  01.00.00 Физико-математические науки

  Краткое описание

  Создание систем искусственного интеллекта является одним из важных и перспективных направлений развития современных информационных технологий. Так как существует множество альтернатив математических моделей систем искусственного интеллекта, то возникает необходимость оценки качества этих моделей, для чего необходимо их сравнение. Для достижения поставленной цели необходимы свободный доступ к исходным данным и методика, которая позволяет преобразовать эти данные в форму, необходимую для их обработки в системе искусственного интеллекта. Удачным выбором для этих целей является база данных тестовых задач для систем искусственного интеллекта репозитория UCI. В данной работе использована база данных «Iris Data Set» из банка исходных данных по задачам искусственного интеллекта – репозитория UCI, на основе которой решается задачи формализации предметной области (разработки классификационных и описательных шкал и градаций и кодирование исходных данных с их использованием, в результате чего формируется обучающая выборка, по сути представляющая собой нормализованные исходные данные), синтеза и верификации статистических и системно-когнитивных моделей предметной области, идентификации конкретных цветов с классами, в качестве которых выступают сорта Ириса, а также исследования предметной области путем исследования ее модели. Для решения этих задач применяется автоматизированный системно- когнитивный анализ (АСК-анализ) и его программный инструментарий – интеллектуальная система «Эйдос»