Математические и программные средства интеллектуальной поддержки для обучения анализу образной информации

• Автор: Экономова, Татьяна Олеговна
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 159 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ стр.

Введение.
Глава 1. Исследование технологии создания информационной и инструментальной среды для обучения анализу сложноорганизованной образной информации.

1.1 .Состояние вопроса и задачи исследования

1.2. Исследование и создание концепции построения системы интеллектуальной поддержки пользователя для обучения анализу

сложноорганизованной образной информации.

1.3.Концепция построения средств развития системы интеллектуальной поддержки .

Выводы.
Глава 2. Исследование и разработка метода интеллектуальной поддержки для обучения анализу сложноорганизованной образной информации

2.1.Модель многомерных пространственновременных структур

изображений и анализ закономерностей размещения элементов изображения пространственноспектральными методами.
2.2.Формализация описания динамических образов со сложными структурными закономерностями
2.3.Методика обучения анализу сложноорганизованной образной информации.
Выводы.
Глава 3. Разработка алгоритмического и программного обеспечения системы интеллектуальной поддержки .
3.1. Алгоритмы моделирования визуальных образов с заданными параметрами и вычисления пространственновременного спектра
3.2.Алгоритм формирования сценария исследований, регистрации,
обработки и анализа экспериментальных данных.
3.3. Алгоритм работы исследователя и оператора в системе интеллектуальной поддержки.
3.4.Структурная схема и описание основных модулей программного комплекса СИП
Выводы.
Глава 4. Экспериментальные исследования и примеры решений некоторых прикладных задач по обучению анализу и интерпретации многомерных данных.
4.1 .Вычислительный эксперимент по построению модели взаимодействия оператора с визуальным образом.
4.2.Вычислительный эксперимент по моделированию многомерных образов
4.3.Примененис системы интеллектуальной поддержки для решения задачи анализа и интерпретации многомерных данных
4.4.Использование системы интеллектуальной поддержки в задачах обучения при образном представлении электронной образовательной информации.
Выводы
Заключение
Библиографический список
ПРИЛОЖЕНИЯ.
Приложение 1.
Акты внедрения диссертационной работы
Приложение 2.
Листинги программного комплекса СИП
Приложение 3.
Примеры изображений для визуального анализа
Приложение 4.
Протоколы результатов экспериментальных исследований и тестирования обучаемых при анализе структуры образной информации.
ВВЕДЕНИЕ
Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы сформулированы цель и основные задачи теоретических и экспериментальных исследований приведены основные научные положения, которые выносятся на защиту отмечается новизна и практическая значимость работы дана е общая характеристика и приведены сведения об апробации представлен обзор литературы, в котором изложены основные теоретические и практические положения работы.
Актуальность


Первой задачей является создание таких моделей представления знаний, в которых была бы возможность однообразными средствами представлять как объекты, характерные для логического мышления, так и образыкартины, с которыми оперирует образное мышление. Третья поиск путей перехода от наблюдаемых образовкартин к формулировке некоторой гипотезы о тех механизмах и процессах, которые скрыты за динамикой наблюдаемых картин. Разработчики систем инженерного анализа, автоматизированного проектирования и учебных компьютерных систем процедурного типа имеют дело со второй из описанных задач когнитивной графики, когда знания о техническом объекте, полученные в ходе исследований на многомерных математических моделях и представленные в обычной символьно цифровой форме, становятся недоступными для анализа человеком изза большого объема информации. Основной причиной трудностей, с которыми сталкиваются когнитивные исследования в изучаемой области, является отсутствие адекватной теоретической основы изучения целостного, многоуровневого взаимодействия человека с предметным миром ,1. Для выработки рекомендаций по рациональному использованию различных способов графического отображения была проведена их сравнительная оценка на примере задачи проектирования силовых конструкций . Рассматривались следующие способы визуализации цветографические изображения линии равного уровня точечные изображения и полигональные сеги. Я, весовой коэффициент, учитывающий значимость критерия, ЕК
В качестве частных критериев использовались 8 показателей, характеризующих следующие аспекты рассматриваемых способов адекватность целям и содержанию проектирования силовых конструкций адекватность методикам обучения, реализованным в учебных прикладных программах естественность и доступность для восприятия человеком удобство для анализа качественных закономерностей распределения параметров эстетическая привлекательность простота управления построением изображения быстрота формирования изображения алгоритмическая простота. Исследование проводилось с помощью экспертных оценок метода Дельфи . Результаты исследований показывают, что при интерактивном проектировании силовых конструкций для отображения скалярных характеристик наиболее целесообразно использовать точечные изображения рис. Пр. Точечные изображения были выбраны для дачьнейшего анатиза. ЯРУ
Рис 1. Результаты исследований эффективности различных способов визуализации. Сравнительный анализ проводился но следующим основным критериям тип имитационной модели образной информации, стратегия обучения, средства интеллектуальной поддержки, способ контроля знаний обучаемых, время анализа, вероятность безошибочной работы, время подготовки до требуемого уровня обученности. Из приведенной ниже таблицы 1. Норд фирмы НИТА, обеспечивающие подготовку летного состава и авиадиспетчеров, имеют большое время анализа, длительный срок подготовки операторов, высокую стоимость. Автоматизированная система СПОК для подготовки бортовых операторов, представленная в работах Шукшунова В. Е., и система подготовки бортовых операторов экологического контроля, разработанная в ЗАО НТЦСМ, были взяты в качестве аналогов разрабатываемой в диссертации системы. Анализ показал, что использование системы интеллектуальной поддержки в составе СПОК значительно повышает эффективность подготовки бортовых операторов. Однако, в системе СПОК интеллектуальная поддержка предоставляется лишь в виде априорной информации подсказки, что существенно ограничивает ее возможности. Таблица 1. Системы обучения анализу и интерпретации образной инс юрмации. Лвтоматизированные системы сравнительного . Критерии Обучения . Автоматизированная система подготовки операторов летательных аппаратов СПОК, Новочеркасск, Политехнический институт Система подготовки сортовых операторов экологического контроля Образ, Москва, ЗАО НТЦСМ ОАО Взлет Система НОРД, С. Время анализа, мс. Срок подготовки, ч. Необходимость использования стандартных и спец. В диссертации рассматриваются методические аспекты технологии создания мягкого продукта, предназначенного для интеллектуальной поддержки при обучении анализу сложноорганизованной образной информации.