- •1. Понятие информационных технологий и информационных систем. Современные концепции, идеи и проблемы развития информационных технологий. Роль и задачи информационных технологий в развитии общества.
- •2. Понятие об информации, сообщении, сигнале, кодировании и модуляции. Обобщенная система передачи информации и назначение ее основных элементов.
- •3. Преобразование непрерывных сигналов в дискретные, их передача в виде цифровых сигналов.
- •4. Ряд Фурье для периодической последовательности импульсов и его мощность. Амплитудно-частотная (ачх) и фазо-частотная (фчх) характеристики периодической последовательности импульсов.
- •5. (Спектральная плотность s(w)) для непериодического сигнала. Прямое и обратное преобразование Фурье.
- •6. Дискретизация сигналов по времени. Теорема Котельникова.
- •8. Абсолютный метод определения координат в спутниковых технологиях. Засечка по псевдодальности. Точность абсолютного метода. Геометрические факторы dop.
- •33.Модель взаимодействия открытых систем (Open System Interconnection, osi). Стандартные стеки коммуникационных протоколов. Реализация межсетевого взаимодействия средствами тср/ip.
- •34.Коммуникационные устройства информационной сети. Среда передачи данных. Стандартные технологии построения локальных и глобальных сетей.
- •35.Методы коммутации в информационных сетях (коммутация каналов, коммутация пакетов, коммутация сообщений).
- •36. Уровень межсетевого взаимодействия (Network layer), его назначение, функции и протоколы. Принципы маршрутизации в составных сетях.
- •37. Корпоративная информационная система (кис). Требования к корпоративным ис. Проблемы внедрения. Примеры кис.
- •38. Обеспечение информационной безопасности в современных корпоративных сетях. Методы защиты от несанкционированного доступа. Технологии: Intranet , Extranet и vpn.
- •13. Защита приложений и баз данных. Структура «пользователь (группа) – право». Ролевая модель организации прав доступа. Организация доступа в субд «клиент-сервер».
- •14. Системы засекреченной связи. Общая структура, принцип функционирования. Стойкость алгоритма шифрования. Теория Шеннона.
- •15. Криптографические методы защиты информации, их классификация. Требования к криптографическому закрытию информации. Стандарт на шифрование (общее описание алгоритма des).
- •16. Концепция криптосистем с открытым ключом. Электронная цифровая подпись. Структурная схема построения эцп.
- •17. Разрушающие программные средства: компьютерный вирус (классификация, признаки заражения, методы обнаружения и обезвреживания вируса).
- •18. Методы защиты ис от несанкционированного доступа на логическом, физическом и юридическом уровнях. Российское законодательство в области защиты информации.
- •19. Защита информации в сетях Internet. Назначение экранирующих систем. Требования к построению экранирующих систем. Организация политики безопасности в сетях Internet.
- •23. Интерфейсы ис. Пользовательский интерфейс ис.
- •24. Надежность ис. Факторы, влияющие на надежность ис. Методы повышения надежности ис.
- •25. Структурный подход к проектированию информационных систем ис.
- •26. Жизненный цикл программного обеспечения (жц по), модели жц.
- •27. Case-технологии, как новые средства для проектирования ис. Case-пакет фирмы platinum, его состав и назначение. Критерии оценки и выбора case-средств.
- •28. Стандарт idef, его основные составляющие.
- •29. Принципы системного структурного анализа, его основные аспекты.
- •30. Инструментальная среда bpWin, ее назначение, состав моделей, возможности пакета. Состав отчетов (документов) проектируемой модели в среде bpWin.
- •31. Инструментальная среда erWin, ее назначение и состав решаемых задач.
- •32. Унифицированный язык моделирования uml, его назначение, состав решаемых задач с его помощью.
- •39. Базы данных (бд). Основные этапы разработки баз данных. Методы создания структуры базы данных. Типы данных. Структурированные данные.
- •40. Модели данных, применяемых в базах данных. Связи в моделях. Архитектура баз данных. Реляционная, иерархическая и сетевая модели данных. Типы и форматы данных.
- •41. Системы управления базами данных (субд). Назначение, виды и основные функциональные возможности субд. Обзор существующих субд. Состав субд, их производительность.
- •43.Стандарт sql-языка запросов. Sql-запросы для получения информации из бд. Основные принципы, команды и функции построения sql-запросов.
- •44.Модификация данных с помощью sql-языка запросов. Создание и изменение структуры таблиц. Добавление и редактирование данных. Поиск и сортировка данных на основе sql.
- •45.Нормализация данных. Первая, вторая, третья нормальные формы. Порядок приведения данных к нормальной форме.
- •46.Дать понятия первичный ключ (pk), внешний ключ (fk), альтернативный ключ, инверсный вход. Типы и организация связей между таблицами.
- •49.Системы искусственного интеллекта (ии). Классификация основных направлений исследований в области ии.
- •1.2.3. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (natural language processing)
- •1.2.4. Интеллектуальные роботы (robotics)
- •1.2.5. Обучение и самообучение (machine learning)
- •1.2.6. Распознавание образов (pattern recognition)
- •1.2.7. Новые архитектуры компьютеров (new hardware platforms and architectures)
- •1.2.8. Игры и машинное творчество
- •50.Экспертные системы (эс), состав эс. Классификация эс, их структурный состав. Инструментальные средства разработки эс.
- •51.Модели представления знаний (продукционная, фреймовая, сетевая модель).
- •52.Классификация систем, основанных на знаниях.
- •2.2.1. Классификация по решаемой задаче
- •64.Цифровые модели местности (цмм), цифровые модели ситуации и рельефа, цифровые модели карты и плана. Слои цмм. Назначение и использование цифровых и электронных карт и планов.
- •65.Растровая и векторная форма представления данных. Форматы этих данных. Регистрация растровых изображений в картографических системах.
- •67.Современные технологии создания цифровых и электронных карт и планов. Классификация типов объектов при оцифровке (векторизации) карт. Классификаторы топографической информации.
- •68.Программы – векторизаторы, их характеристики, принципы работы и возможности. Методы и точность векторизации. Анализ качества векторизации. Контроль топологической структуры цифровой карты.
- •53.Сущность и основные понятия геоинформатики. Области применения геоинформатики.
- •55.Топологическая концепция гис. Геореляционная модель связи объектов и их атрибутов.
- •57.Инструментальные средства создания гис (MapEdit, MapInfo, GeoMedia и др.). Основные функции, характеристики и возможности гис – оболочек. Средства расширения гис- оболочек и создания приложений.
- •58.Федеральные, региональные и муниципальные гис. Требования к программному и информационному обеспечению гис.
- •59.Основные этапы создания гис – проектов. Источники данных для формирования графической и атрибутивной (неграфической) информации.
- •60. Пространственный (географический) анализ. Буферные зоны, оверлеи. Создание тематических карт на основе гис – технологий.
- •61.Способ поверхностей для создания тематических карт. Интерполяция на основе нерегулярной сети треугольников tin и среднего взвешенного idw.
- •53.Сущность и основные понятия геоинформатики. Области применения геоинформатики.
- •63.Геоинформационное моделирование. Основы сетевого анализа.
- •64.Системы автоматизированного проектирования (cad – MicroStation, AutoCad и др.). Основные концепции двухмерного (2d) и трехмерного (3d) проектирования. Связь гис с cad – системами.
- •21. Повышение надежности систем путем резервирования. Виды и способы резервирования.
- •62.3D карты. Способы создания и использования трехмерных карт.
- •9.Дифференциальный способ определения координат. Типы каналов передачи дифференциальных поправок. Способы дифференциальной коррекции. Система дифференциальной коррекции waas. Точность dgps.
- •48. Использование источника данных odbc для управления данными (создание и использование).
- •56. Шкалы сравнения атрибутивных данных. Виды шкал и условия их использования.
- •42.Инструментальные средства разработки бд. Построение er-моделей баз данных
- •20.Основные показатели надежности невосстанавливаемых и восстанавливаемых систем.
- •66.Растровая и векторная форма представления данных. Форматы этих данных. Регистрация растровых изображений в картографических системах.
1.2.8. Игры и машинное творчество
Это, ставшее скорее историческим, направление связано с тем, что на заре исследований ИИ традиционно включал в себя игровые интеллектуальные задачи - шахматы, шашки, го. В основе первых программ лежит один из ранних подходов - лабиринтная модель мышления плюс эвристики. Сейчас это скорее коммерческое направление, так как в научном плане эти идеи считаются тупиковыми. Кроме того, это направление охватывает сочинение компьютером музыки [Зарипов, 1983], стихов, сказок [Справочник по ИИ, 1986] и даже афоризмов [Любич, 1998]. Основным методом подобного «творчества» является метод пермутаций (перестановок) плюс использование некоторых баз знаний и данных, содержащих результаты исследований по структурам текстов, рифм, сценариям и т.п. 1.2.9. Другие направления
ИИ - междисциплинарная наука, которая, как мощная река по дороге к морю, вбирает в себя ручейки и речки смежных наук. Выше перечислены лишь те направления, которые прямо или косвенно связаны с основной тематикой учебника - инженерией знаний. Стоит лишь взглянуть на основные рубрикаторы конференций по ИИ, чтобы понять, насколько широко простирается область исследований по ИИ:
генетические алгоритмы;
когнитивное моделирование;
интеллектуальные интерфейсы;
распознавание и синтез речи;
дедуктивные модели;
многоагентные системы;
онтологии;
менеджмент знаний;
логический вывод;
формальные модели;
мягкие вычисления и многое другое.
50.Экспертные системы (эс), состав эс. Классификация эс, их структурный состав. Инструментальные средства разработки эс.
Экспертные системы (ЭС) - это прикладные системы ИИ, в которых база знаний представляет собой формализованные эмпирические знания высококвалифицированных специалистов (экспертов) в какой либо узкой предметной области. Экспертные системы предназначены для замены при решении задач экспертов в силу их недостаточного количества, недостаточной оперативности в решении задачи или в опасных (вредных) для них условиях.
Структура экспертной системы
ЭС состоит из следующих компонент:
База знаний предназначена для хранения экспертных знаний о предметной области, используемых при решении задач экспертной системой. База знаний состоит из набора фреймов и правил-продукций.
Фреймы используются в базе знаний для описания объектов, событий, ситуаций, прочих понятий и взаимосвязей между ними. Фрейм - это структура данных, состоящая из слотов (полей).
Правила используются в базе знаний для описания отношений между объектами, событиями, ситуациями и прочими понятиями. На основе отношений, задаваемых в правилах, выполняется логический вывод. В условиях и заключениях правил присутствуют ссылки на фреймы и их слоты.
База данных предназначена для временного хранения фактов или гипотез, являющихся промежуточными решениями или результатом общения системы с внешней средой, в качестве которой обычно выступает человек, ведущий диалог с экспертной системой.
Машина логического вывода - механизм рассуждений, оперирующий знаниями и данными с целью получения новых данных из знаний и других данных, имеющихся в рабочей памяти. Для этого обычно используется программно реализованный механизм дедуктивного логического вывода (какая- либо его разновидность) или механизм поиска решения в сети фреймов или семантической сети. Машина логического вывода может реализовывать рассуждения в виде:
дедуктивного вывода (прямого, обратного, смешанного);
нечеткого вывода;
вероятностного вывода;
унификации (подобно тому, как это реализовано в Прологе);
поиска решения с разбиением на последовательность подзадач;
поиска решения с использованием стратегии разбиения пространства поиска с учетом уровней абстрагирования решения или понятий, с ними связанных;
монотонного или немонотонного рассуждения,
рассуждений с использованием механизма аргументации;
ассоциативного поиска с использованием нейронных сетей;
вывода с использованием механизма лингвистической переменной.
Подсистема общения служит для ведения диалога с пользователем, в ходе которого ЭС запрашивает у пользователя необходимые факты для процесса рассуждения, а также, дающая возможность пользователю в какой-то степени контролировать и корректировать ход рассуждений экспертной системы.
Подсистема объяснений необходима для того, чтобы дать возможность пользователю контролировать ход рассуждений и, может быть, учиться у экспертной системы. Если нет этой подсистемы, экспертная система выглядит для пользователя как "вещь в себе", решениям которой можно либо верить, либо нет. Нормальный пользователь выбирает последнее, и такая ЭС не имеет перспектив для использования.
Подсистема приобретения знаний служит для корректировки и пополнения базы знаний. В простейшем случае это - интеллектуальный редактор базы знаний, в более сложных экспертных системах - средства для извлечения знаний из баз данных, неструктурированного текста, графической информации и т.д.
Можно выделить следующие основные классы задач, решаемых экспертными системами:
диагностика, прогнозирование, идентификация, управление, проектирование, мониторинг.
Класс "экспертные системы" сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые можно классифицировать по различным критериям. Полезными могут оказаться следующие классификации.
Рис. Классификация экспертных систем
Классификация по решаемой задаче
Интерпретация данных. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных. Диагностика. Под диагностикой понимается обнаружение неисправности в некоторой системе. Неисправность — это отклонение от нормы. Такая трактовка позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность оборудования в технических системах, и заболевания живых организмов, и всевозможные природные аномалии. Мониторинг. Основная задача мониторинга — непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Сложность этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость учета временного контекста. Проектирование. Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание "объектов" с заранее определенными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов — чертеж, пояснительная записка и т.д. Прогнозирование. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций. В прогнозирующей системе обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров "подгоняются" под заданную ситуацию. др. Планирование. Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. Обучение. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом "ученике" и его характерных ошибках, затем в работе способны диагностировать слабости в знаниях обучаемых и находить соответствующие средства для их ликвидации. В общем случае все системы, основанные на знаниях, можно подразделить на системы, решающие задачи анализа, и на системы, решающие задачи синтеза. Основное отличие задач анализа от задач синтеза заключается в следующем: если в задачах анализа множество решений может быть перечислено и включено в систему, то в задачах синтеза множество решений потенциально строится из решений компонентов или подпроблем. Задача анализа — это интерпретация данных, диагностика; к задачам синтеза относятся проектирование, планирование. комбинированные задачи: обучение, мониторинг, прогнозирование. Классификация по связи с реальным временем Статические ЭС разрабатываются в предметных областях, в которых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени. Они стабильны. Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени. Динамические ЭС работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступаемых данных. Классификация по типу ЭВМ
На сегодняшний день существуют: ЭС для уникальных стратегически важных задач на суперЭВМ (Эльбрус, CRAY, CONVEX и др.); ЭС на ЭВМ средней производительности (типа ЕС ЭВМ, mainframe); ЭС на символьных процессорах и рабочих станциях (SUN, APOLLO); ЭС на мини- и супермини-ЭВМ (VAX, micro-VAX и др.); ЭС на персональных компьютерах (IBM PC, MAC II и подобные).
Классификация по степени интеграции с другими программами
Автономные ЭС работают непосредственно в режиме консультаций с пользователем для специфически "экспертных" задач, для решения которых не требуется привлекать традиционные методы обработки данных (расчеты, моделирование и т.д.).
Гибридные ЭС представляют программный комплекс, агрегирующий стандартные пакеты прикладных программ (например, математическую статистику, линейное программирование или системы управления базами данных) и средства манипулирования знаниями. Это может быть интеллектуальная надстройка над ППП или интегрированная среда для решения сложной задачи с элементами экспертных знаний. Несмотря на внешнюю привлекательность гибридного подхода, следует отметить, что разработка таких систем являет собой задачу, на порядок более сложную, чем разработка автономной ЭС. Стыковка не просто разных пакетов, а разных методологий (что происходит в гибридных системах) порождает целый комплекс теоретических и практических трудностей. Обзор инструментальных средств для разработки ЭС. История развития ИС для создания ЭС реального времени началась в 1985 г., когда фирма Lisp Machine Inc. выпустила систему Picon для символьных ЭВМ Symbolics. Успех этого ИС привел к тому, что группа ведущих разработчиков Picon в 1986 г. образовала частную фирму Gensym, которая, значительно развив идеи, заложенные в Picon, в 1988 г. вышла на рынок с ИС под названием G2, версия 1.0. В настоящее время функционирует версия 4.2 и готовится к выпуску версия 5.0. Языки искусственного интеллекта. Это прежде всего Лисп (LISP) и Пролог (Prolog) - наиболее распространенные языки, предназначенные для решения задач искусственного интеллекта. Есть и менее распространенные языки искусственного интеллекта, например РЕФАЛ, разработанный в России. Универсальность этих языков меньшая, нежели традиционных языков, но ее потерю языки искусственного интеллекта компенсируют богатыми возможностями по работе с символьными и логическими данными, что крайне важно для задач искусственного интеллекта. На основе языков искусственного интеллекта создаются специализированные компьютеры (например, Лисп-машины), предназначенные для решения задач искусственного интеллекта. Недостаток этих языков - неприменимость для создания гибридных экспертных систем. Специальный программный инструментарий. В эту группу программных средств искусственного интеллекта входят специальные инструментарии общего назначения. Как правило, это библиотеки и надстройки над языком искусственного интеллекта Лисп: KEE (Knowledge Engineering Environment), FRL (Frame Representation Language), KRL (Knowledge Represantation Language), ARTS и др. [1,4,7,8,10], позволяющие пользователям работать с заготовками экспертных систем на более высоком уровне, нежели это возможно в обычных языках искусственного интеллекта. "Оболочки". Под "оболочками : (shells) понимают "пустые" версии существующих экспертных систем, т.е. готовые экспертные системы без базы знаний. Примером такой оболочки может служить EMYCIN (Empty MYCIN - пустой MYC1N), которая представляет собой незаполненную экспертную систему MYCIN. Достоинство оболочек в том, что они вообще не требуют работы программистов для создания готовой экспертной системы. Требуется только специалисты) в предметной области для заполнения базы знаний. Однако если некоторая предметная область плохо укладывается в модель, используемую в некоторой оболочке, заполнить базу знаний в этом случае весьма не просто. Инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ предназначен для компьютерного построения прикладных интегрированных экспертных систем (ИЭС) в статических проблемных областях. Объектом приложения являются ИЭС, представляющие собой один из сложных классов интеллектуальных систем, поскольку объединяют в своей архитектуре экспертные системы (ЭС) и традиционные программные системы, в соответствии с чем класс решаемых ими задач чрезвычайно расширяется по сравнению с традиционными ЭС. создано несколько версий для МS-DOS и МS Windows инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, обеспечивающих управление проектом по созданию прикладной ИЭС как единым целым в зависимости от поставленных задач, набора имеющихся программных средств, конкретной модели ЖЦ. IWS - инструментальный программный комплекс для быстрого создания в среде Windows95, Windows NT интеллектуальных прикладных систем реального времени для АСУТП, систем диагностики, автоматизации эксперимента и др. с автоматической выдачей управляющих воздействий, в которых требуется обеспечить сбор, накопление, хранение, обработку, графическое и табличное отображение текущих данных.