Инструментарий. 
АСК-анализ, моделирование и идентификация живых существ на основе их фенотипических признаков

Для решения задачи используем стандартные возможности Microsoft Office Word и Excel. А так же систему искусственного интеллекта «Эйдос-Х++» версии от 27.05.2014.

Математическая модель системы «Эйдос» была разработана в 1979 и впервые прошла экспериментальную апробацию в 1981 году. С 1981 по 1992 система «Эйдос» неоднократно реализовалась на платформе Wang (на компьютерах Wang-2200С). Для IBM-совместимых персональных компьютеров система «Эйдос» впервые реализована в 1992 году и с тех пор совершенствуется постоянно, вплоть до настоящего времени [1, 12, 13].

Система «Эйдос» предназначена для [2]:

• 1. Прогнозирования состояния сложных систем и разработки методик их тестирования, разработки тестов в разных предметных областях;
• 2. Эксплуатации при массовой обработки информации в промышленном режиме этих методик;
• 3. Анализа достоверности заполнения исходных данных, а также для углубленного анализа результатов этого тестирования, который включает информационный (ранговый) и кластерно-конструктивный анализ эталонных описаний признаков и классов распознавания.

Система является бесплатным, широкодоступный лицензионным программным продуктом.

Отличием от экспертных систем системы «Эйдос-Х++» является то, что для обучения работы на ней от экспертов не требуется формулирование правил и весовых коэффициентов, а само их решение о принадлежности объекта и его состояния к определенному классу. Правила и весовые коэффициенты система формулирует автоматически.

Отличием от систем статистической обработки информации являются цели самой системы:

• — формирование образов распознавания и признаков по данным обучающей выборки;
• — исключение тех признаков из системы, которые являются менее ценными для решения задач системы;
• — вывод в удобной текстовой и графической форме для анализа и восприятия информации об обобщенных образам классов распознавания и их признаков;
• — сравнение обобщенных образов классов распознавания с распознаваемыми формальными описаниями объектов;
• — кластерно-конструктивный анализ (сравнение обобщенных образов классов распознавания и признаков друг с другом);
• — расчет частотных распределений классов распознавания и признаков, а также двумерных матриц сопряженности на основе критерия X² и коэффициентов Пирсона, Чупрова и Крамера;
• — результаты анализа выводятся в форме когнитивных диаграмм и семантических сетей.

Выходит, что системы выполняет за исследователя-аналитика работу, которую приходится выполнять вручную при использовании систем статистической обработки информации. Поэтому система «Эйдос» аналитическая.

Система содержит базовые когнитивные операции, которые дают право называть ее когнитивной системой:

• — восприятие;
• — присвоение знаковых имен;
• — обобщение, синтез, индукция;
• — дедукция;
• — анализ признаков;
• — абстрагирование;
• — классификация обобщенных образов;
• — классификация признаков;
• — сравнение обобщенных образов;
• — сравнение признаков;
• — идентификация конкретных объектов.

Система «Эйдос» генерирует более пятидесяти различных текстовых форм, а также более шестидесяти различных видов двухи трехмерных графических форм.

Основными характеристиками системы являются:

• 1. Обеспечивает на уровне девяносто процентов достоверность распознавания обучающей выборки, которая повышается после оптимизации системы признаков;
• 2. Обеспечивает одновременную обработку сотен тысяч классов распознавания и признаков, при этом признаки могут быть как качественные, так и количественные;
• 3. Возможность разработки супертестов, а так же интеграции стандартных тестов в свою среду;
• 4. Обеспечивает высокую степень наглядности, благодаря научной графики, также имеется естественный словесный интерфейс при обучении системы и запросах на распознавание.

Система может быть применена в таких областях, как:

• — синтез адаптивных систем автоматизированного управления сложными нелинейными системами в различных предметных областях;
• — определение оптимальной профессиональной принадлежности, профессиональной деятельности и перспектив обучения, также в специальных областях, которые требуют от человека адекватного поведения в экстремальных ситуациях и специфических способностей;
• — исследования на основе обработки больших объемов информации по политологии, экономике, социологии и прикладной психологии;
• — медицинская диагностика, мониторинг динамики состояний больных, определение гомеопатических типов, изучение взаимосвязей между лечебными воздействиями и эффектом;
• — изучение тенденций фондового рынка, анализ и прогнозирование биржевых ситуаций, прогнозирование курсов валют и ценных бумаг;
• — в любых областях, в которых возникают задачи идентификации и прогнозирования ситуаций или состояний сложных объектов по внешним признакам;
• — изучение влияния факторов различной природы на количество и качество результатов деятельности;
• — использование выявленных зависимостей для разработки обоснованных рекомендаций.

Microsoft Office Word — текстовый процессор, предназначенный для создания, просмотра и редактирования текстовых документов, с локальным применением простейших форм таблично-матричных алгоритмов. Выпускается корпорацией Microsoft в составе пакета Microsoft Office [3].

Программа Microsoft Office Excel созданна корпорацией Microsoft и предназначена для работы с электронными таблицами [4]. Она предоставляет возможности экономико-статистических расчетов, графические инструменты и язык макропрограммирования VBA. Microsoft Excel входит в состав Microsoft Office и на сегодняшний день является одним из наиболее популярных приложений в мире. эйдос информационный репозитарий.