Вопросы теории Системы поддержки принятия решений № 1 (37) 2012 ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА Л. Г. Кулакова, начальник отдела Интеллектуальной собственности Управления научных исследований МГУПИ Система интеллектуального анализа данных для принятия решений при оценке качества воды Методы интеллектуального анализа данных применяются для автоматического обнаружения эмпирических закономерностей и использования их при решении задач классификации, распознавания образов и прогнозирования. <...> Введение таблиц, которые могут быть представлены с помощью плохо обусловленных матриц (когда количество признаков сопоставимо с количеством объектов), либо данных, пораженных шумами или измеренных в разнотипных шкалах. <...> Для решения таких задач весьма эффективным является аппарат интеллектуального анализа данных [1]. <...> Цель анализа данных (Data Mining) — получение нового знания, выявление отношений между данными. <...> К методам такого анализа следует отнести так называемый формальный концептуальный анализ, ФКА (Formal Concept Analysis, FCA), известный еще как анализ формальных понятий, плохо освещенный в отечественной научной литературе и, возможно, поэтому не получивший широкого применения в задачах структурирования данных и формирования баз данных. <...> ФКА, введенный Рудольфом Вилле [2], является математическим подходом к анализу данных, базирующимся на теории решеток Биркгофа [3]. <...> Он позволяет получить З 116 Вопросы теории Системы поддержки принятия решений ачастую перед экспертами и исследователями встают задачи анализа очень большого объема данных или из неструктурированной информации структурированную. <...> ФКА широко используется в прикладных областях, например при оценке качества воды по известным показателям. <...> Таким образом, если имеется достаточно большая база данных и предполагается, что в ней находятся некие «скрытые знания», необходимо разработать алгоритм обнаружения практически полезных знаний, которые представляют <...>