31.Средства автоматизации проектирования. Case-средства. Методики моделирования бизнес-процессов.

Моделирование бизнес процессов Саse-технологии. Способы разработки модели бизнес-процессов: 1. А)стр анализ, Б)стр проектир; 2.IDEF; 3 SADT

Структурный подход к разработке ИС. Базовые принципы: 1.Разделяй и властвуй разбиение сложной зад на подзадачи; 2Принцип упорядочивания; 3Используй график приметивов при построении модели.Стандарты структурного проектиров: *IDEFO-для созд функц модели; *IDEF1- модел информац потоков; *IDEF2-созд динамич модели.

Объективно-ориентир подход. Основн элементы подхода: 1Объект- сов свойств, данных, определяет сущ и мет их обработки; 2Состояние; 3обытие-инцидент, кот вызывает переход объекта из одного состояния в др; 4Сообщение-активиз действ над объектом,задав с помощью метода.

32.Механизмы системы безопасности.Механизм контроля целостности данных:разл 2 аспекта-целостн отд сообщ и потока сообщений.Для защиты испол порядковые номера,временные штампы, криптографическое связыв-ие(очередное сообщ зависит от предыдущ).Механизмы аутентификации:достигается за счет исп паролей,личных карточек и др,когда демонстрир знание секретного ключа.Аутентификация бывает одно- и двусторонней.Мех управления маршрутизацией:маршрут м.б. выбран статически или динамич;система,зафиксировав неоднокр атаки на опред маршруте, может отказат от его использ.Мех нотаризации:служит для заверения коммуникацион характеристик(целостность,время,личность отправителя и получателя);заверение обеспечив 3-ей стороной;обычно нотаризация опирается на мех электронной подписи.

33. Основные типы самообучающихся систем.

Самооб-щие системы – в основе данных систем лежат методы автомат классификации ситуаций.Обучающая выборка – набор реальных ситуаций за некоторый период.

Выборка: с «учителем»; без «учителя»

Недостатки:1.Неполнота, зашумленность выборки (избыточность)2.Плохая ясность зависимости признаков3.Ограничение в размерности признакового пространства

Типы:1.Индуктивные системы – работают по принципу от частного к общему:

•Выбирается признак классификации

•По значению выбранного признака множество ситуаций разбивается на подмножество

•Выполняется проверка принадлежности множества какому-либо классу

•Все признаки совпали – классификация заканчивается

•Не совпали – начинается с начала

2.Нейронные сети – на примерах строятся решающие материальные функции (передаточные функции – функции активации) Нейронная сеть – входы 1 нейрона подключены к выходам другого. Основным достоинством нейронных сетей явл возможность решения не только классифицирующих , но и прогнозирующих задач.

3.Системы, основанные на прецедентах:

•Получается инф о текущей проблеме

•Сопоставление полученной инф со значениями из базы знаний

•Вывод прецедента из базы знаний

4.Информационные хранилища – хранилища, кот работают по OLAP – технологии