- •1.1 Понятие информационной системы, ис в управлении предприятием
- •1.2 Классификация ис
- •1.3 Кис, структура и требования к кис.
- •Виды обеспечения информационных систем
- •1.5 Базовые стандарты ис: mrp,mrp-2, erp, erp-2, crm и др.
- •1.6 Перспективыне направления исп-ния инф.Технологий в экономике.
- •2.1 Информационное обеспечение информационных систем, требования к ио.
- •2.2 Информационная модель организации.
- •2.3 Информационные ресурсы ис: проблемы создания и доступа. Источники и потребители информации.
- •2.4 Роль информационных ресурсов в управлении.
- •3.1 Техническое обеспечение корпоративных информационных систем. Классификация технического обеспечения.
- •По размерам и функциональным возможностям эвм делятся на следующие группы:
- •3.2. Требования к техн.Обесп-ю.
- •3.3. Корпоративная сеть предприятия: структура, Интернет/Интеранет и Экстранет. Администрирование корпоративной сети (кс).
- •Требования, предъявляемые кс:
- •Принципы построения кс:
- •3.4 Сеть Интернет как элемент инфраструктуры кис.
- •3.5. Перспективы развития технических средств кис, телекоммуникационных и сетевых технологий.
- •4.1. Разработка, понятие по, требования к по.
- •4.2. Сегментация рынка по
- •4.3 Кис в предметной области.
- •4.4 Технологические решения интеграции информационных систем
- •Интеграцию можно осуществлять на базе различных технологических решений:
- •Классическое представление sоа
- •Стандартизация типов сервисов
- •4.5 Перспективы развития программного обеспечения кис
- •5.1 Понятие искусственного интеллекта. Направл-я исп-ния сист.Ии в экономике.
- •5.2 Математические методы и модели ии. Искусственные нейронные сети
- •5.3. Интеллектуальн.Анализ данных. Упр-ние знаниями.
- •5.4. Экспертная система (эс).
- •5.5. Сист.Поддержки принятия решений (сппр): назнач-е, структура и классификация.
- •Перспективы развития сист.Ии
- •6.1. Информационная безопасность кис
- •6.3. Классы безопасности. Стандарты информационной безопасности
- •6.2Угрозы информационной безопасности и их классификация. Компьютерная преступность.
- •6.4. Информационная безопасность корпоративной сети
- •6.6. Методы и средства защиты информации. Криптографический метод защиты. Электронная цифровая подпись. Компьютерная стеганография и др.
- •6.7 Правовое обеспечение информационной безопасности в Республике Беларусь
- •7.1 Понятие бизнес-процесса. Реинженеринг бизнес-процесса. Участники и этапы реинж.
- •7.2. Примеры реализации реинжениринга бизнес-процесса в управлении
- •7.3 Жизненный цикл ис. Модели жизн.Цикла ис.
- •7.4.Проектир-е Кис.Подходы к проектир-ю кис. Этапы проектир-я кис
- •7.6.Стандартизация и сертификация ис
- •7.7. Оценка эффект-ти кис
5.2 Математические методы и модели ии. Искусственные нейронные сети
Искусственный интеллект реализуется на базе четырех подходов: логического, эволюционного, имитационного и структурного.
Основой логического подхода служит булева алгебра и ее логические операторы, в первую очередь оператор IF (если). При этом исходные данные хранятся в базе знаний в виде аксиом, а правила логического вывода — как отношения между ними. данный подход требует эффективной реализации вычислительного процесса, и хорошие результаты достигаются при сравнительно небольшом размере базы знаний. Примерами практической реализации логических методов являются деревья Решений и нечеткая логика.
Самоорганизация — процесс самопроизвольного увеличения порядка, или организации, в системе, происходящий под действием внешней среды. Самоорганизующиеся модели служат в основном для прогнозирования поведения и структуры систем различной природы. В процессе построения моделей участие человека сведено к минимуму.
Эволюционное моделирование представляет собой универсальный способ построения прогнозов состояний системы в условиях задания их предыстории. Общая схема алгоритма эволюции включает: задание исходной организации системы, случайные мутации, отбор для дальнейшего развития той организации, которая является лучшей в рамках некоторого критерия.
Поиск оптимальной структуры происходит в большей степени случайно и не целенаправленно, что затягивает процесс, но обеспечивает наилучшее приспособление к изменяющимся условиям.
Генетические алгоритмы - это стохастические, эвристические оптимизационные методы, основанные на идее эволюции путем естественного отбора.
Алгоритм работы классического ГА
Генетический алгоритм представляет собой мощное поисковое средство, эффективное в различных проблемных областях.
Под структурным подходом подразумевается построение систем ИИ путем моделирования структуры человеческого мозга. Нейросетевое моделирование применяется в различных областях — бизнесе, медицине, технике, геологии, физике, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления. В основе лежит идея построения вычислительного устройства из большого числа параллельно работающих простых элементов — формальных нейронов, которые функционируют независимо друг от друга и связаны между собой однонаправленными каналами передачи информации.
Искусственные нейронные сети (ИНС) — это математические модели и их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей.
Как правило, искусственная нейронная сеть используется, когда неизвестны виды связей между входами и выходами.
Для моделей, построенных по аналогии с мозгом человека, характерны простое распараллеливание алгоритмов и связанная с этим высокая производительность. Основное использование этих моделей — прогнозирование.