Введение. 
АСК-анализ классов вина по его свойствам на основе данных репозитория UCI

Создание систем искусственного интеллекта является одним из важных и перспективных направлений развития современных информационных технологий. Так как существует множество альтернатив систем искусственного интеллекта, то возникает необходимость оценки качества математических моделей этих систем. В данной работе рассмотрено решение задачи идентификации классов вина.

Для достижения поставленной цели необходимы свободный доступ к тестовым исходным данным и методика, которая поможет преобразовать эти данные в форму, которая необходима для работы в системе искусственного интеллекта. Удачным выбором является база данных тестовых задач для систем искусственного интеллекта репозитория UCI.

В данной работе использована база данных «Wine Data Set» из банка исходных данных по задачам искусственного интеллекта — репозитория UCI.

Для решения задачи используем стандартные возможности Microsoft Office Word и Excel, блокнот, а также систему искусственного интеллекта «ЭйдосХ++» .

Синтез и верификация моделей

Описание решения

В соответствии с методологией АСК-анализа решение поставленной задачи проведем в четыре этапа:

• 1. Преобразование исходных данных из HTML-формата в промежуточные файлы MS Excel.
• 2. Преобразование исходных данных из промежуточных файлов MS Excel в базы данных системы «Эйдос» .
• 3. Синтез и верификация моделей предметной области.
• 4. Применение моделей для решения задач идентификации, прогнозирования и исследования предметной области.