7 Структурирование проблемной области

Структурирование проблемной области можно представить в виде дерева целей (рис.7.1):

Рисунок 7.1 – Дерево целей

Представим структурирование предметной области в более детальном виде с учетом результатов компонентного анализа:

Рисунок 7.2 – Скорректированное дерево целей с учетом результатов компонентного анализа

Заключение

С целью разработки интеллектуальной системы в рамках курсовой работы выполнено формирование знаний с помощью технологий интеллектуального анализа данных путем применения: метода главных компонент, кластерного анализа, метода построения деревьев решений и нейросетевых методов построения карт Кохонена.

По результатам применения метода главных компонент выделено три кластера и определены наиболее характерные признаки кластеров и их состав. Получены следующие правила:

Правило 1 для кластера 1:

1)Если налоговые доходы = низкие И неналоговые = низкие И расходы на ЖКХ = низкие И расходы на здравоохранение = низкие И транспорт = низкие И расходы промышленность = низкие, ТО группа = Первая;

Правило 2 для кластера 2:

2) Если налоговые доходы = высокие И неналоговые = высокие И расходы на ЖКХ = высокие И расходы на здравоохранение = высокие И транспорт = высокие И расходы промышленность = высокие, ТО группа = Вторая;

Правило 3 для кластера 3:

3)Если налоговые доходы = средние И неналоговые = средние И расходы на ЖКХ = средние И расходы на здравоохранение = средние И транспорт = средние И расходы промышленность = средние, ТО группа = Третья;

По результатам применения метода кластерного анализа выявлено, что

Номер	НАИМЕНОВАНИЕ	КЛАСТЕР
1	Белгородская	1
2	Брянская	1
3	Владимирская	1
4	Воронежская	1
5	Ивановская	1
6	Калужская	1
7	Костромская	1
8	Курская	1
9	Липецкая	1
10	Московская	2
11	Орловская	1
12	Рязанская	1
13	Смоленская	1
14	Тамбовская	1
15	Тверская	1
16	Тульская	1
17	Ярославская	1
18	Республика Карелия	1
19	Республика Коми	1
20	Архангельская	1
21	Вологодская	1
22	Калининградская	1
23	Ленинская	1
24	Мурманская	1
25	Новгородская	1
26	Псковская	1
27	Республика Адыгея	1
28	г.Санкт-Петербург	2
29	Республика Дагестан	1
30	Республика Ингушетия	1
31	Кабардино-Балкарская	1
32	Калмыкия	1
33	Карачаево-Черкесская	1
34	Республика Северная Осетия	1
35	Чеченская	1
36	Краснодарский край	3
37	Ставропольский край	1
38	Астраханская	1
39	Волгоградская	1
40	Ростовская	1
41	Республика Башкортостан	3
42	Республика Марий Эл	1
43	Республика Мордовия	1
44	Республика Татарстан	3
45	Удмуртская область	1
46	Чувашская	1
47	Кировская	1
48	Нижегородская	1
49	Оренбургская	1

При построении деревьев решений получено: Если расходы на сельское хозяйство меньше 6062,1, то класс =1 (44 объекта) , иначе если расходы на социальную политику больше 6024,3 то класс = 2 (2 объекта), иначе класс = 3 (3 объекта).

При построении карт Кохонена выявлены правила кластеризации:

1. Если налоговые = высокий И неналоговые = высокий, то Кластер 2.

2. Если налоговые = средний И неналоговые = средний, то Кластер 3.

3. Если налоговые = малый И неналоговые = малый, то Кластер 1.

Сравнение полученных результатов позволяет заключить, что :

Необходимо выявить различия между субъектами РФ по уровню расхода и дохода бюджетных средств, характеризующегося доходами: налоговыми, неналоговыми, и безвозмездными перечислениями, расходами: на ЖКХ, социальную политику, образование, сельское хозяйство, дорожное хозяйство, здравоохранение, промышленность и транспорт.

К первому кластеру, характеризующемуся низкими налоговыми и неналоговыми доходами, низкими расходами на ЖКХ,здравоохранение, промышленность и транспорт относятся следующие субъекты РФ Белгородская, Брянская, Владимирская, Воронежская, Ивановская, Калужская Костромская, Курская, Липецкая, Орловская, Рязанская, Смоленская, Тамбовская, Тверская, Тульская, Ярославcкая, Республика Карелия, Республика Коми, Архангельская, Вологодская, Калининградская, Ленинская, Мурманская, Новгородская, Псковская, Республика Адыгея, Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская, Калмыкия, Карачаево-Черкесская, Республика Северная Осетия, Чеченская, Ставропольский край, Астраханская, Волгоградская, Ростовская, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Удмуртская область, Чувашская, Кировская, Нижегородская, Оренбургская.

Ко второму кластеру, характеризующемуся высокими налоговыми и неналоговыми доходами, высокими расходами на ЖКХ, здравоохранение, промышленность и транспорт относятся следующие субъекты РФ: г.Москва, Московская область, г.Санкт-Петербург.

К третьему кластеру, характеризующемуся средними налоговыми и неналоговыми доходами, средними расходами на ЖКХ, здравоохранение, промышленность и транспорт относятся следующие субъекты РФ: Республика Башкортостан, Республика Татарстан, Краснодарский край.

Список литературы

1. Методические указания «Изучение методов интеллектуального анализ данных: компонентный анализ, кластерный анализ» к лабораторному практикуму по дисциплине «Интеллектуальные технологии и представление знаний» / Уфимск. roc. авиац. техн. ун-т; Сост.: Б.Г.Ильясов, Е.А.Макарова, Э.Р.Габдуллина – Уфа, 2007.-30 с.

2. Методические указания «Изучение алгоритмов построения деревьев решений в системах SEE/5иTREEANALYZER» к лабораторному практикуму по дисциплине «Интеллектуальные технологии и представление знаний» / Уфимск. roc. авиац. техн. ун-т; Сост.: Б.Г.Ильясов, Е.А.Макарова, Э.Р.Габдуллина – Уфа, 2007.-29 с.

3. Методические указания к курсовому проектированию по дисциплине «Моделирование ИАС» дли специальности АСОИУ / Уфимск. roc. авиац. техн. ун-т; Сост.: Е.А.Макарова. – Уфа, 2001.

4. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский – СПб: Питер, 2000 – 384 с.

5. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. – Уч. пособие. – М.: Синтег, 1998. – 216 с.

6. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие / Э.В.Попов, И.Б.Фоминых, Е.Б.Кисель, М.Д.Шапот. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 320 с.: ил.