- •Лекция 1 Основные понятия Об информационно-библиотечной культуре
- •Информация, сведения, данные, знания
- •Лекция 2 Неформальные и формальные каналы коммуникации
- •Библиотеки, библиография и библиографическое описание
- •Библиотечная и информационная деятельность
- •Тенденции развития основных видов документов
- •Закономерности роста и старения
- •Оценка значимости (влиятельности) ученых и журналов
- •Закон рассеяния статей конкретной тематики по журналам
- •Лекция 3 Предыстория и сущность
- •Процедуры и понятия
- •Координатное индексирование
- •Цитирование, библиографическое сочетание, социтирование
- •Рубрикаторы информационных изданий
- •Лекция 4 Электронные издания
- •Информационные ресурсы, структуры и инфраструктура
- •Информационные продукты и услуги
- •Лекция 5 Основные понятия и проблемы становления информационного общества. Информатизация как процесс перехода к информационному обществу
- •Возникновение, этапы развития и технологические аспекты информатизации
- •Положительные и отрицательные последствия информатизации
- •Программы информатизации
- •Программы информатизации России
- •Электронное правительство
- •Лекция 6 Представления информации Сообщение как материальная форма представления информации
- •Формы сообщений (сигналы, изображения, знаки, языковые сообщения)
- •Основные понятия теории формальных языков
- •Модели источников сообщений. Конечный вероятностный источник сообщений
- •Кодирование сообщений источника и текстов. Равномерное кодирование. Дерево кода
- •Неравномерное кодирование. Средняя длина кодирования
- •Префиксные коды
- •Необходимые и достаточные условия существования префиксного кода с заданными длинами кодовых слов. Неравенство Крафта
- •Методы построения кодов. Код Фано
- •Избыточность кодирования. Нижняя граница средней длины кодирования
- •Оптимальное кодирование, свойства оптимальных кодов, построение оптимальных кодов методом Хафмена
- •Лекция 7 Модель процесса передачи. Двоичный симметричный канал
- •Способы повышения надежности передачи сообщений
- •Принципы обнаружения и исправления ошибок с использованием кодов
- •Расстояние Хеминга и корректирующие возможности кодов
- •Оценки верхних границ корректирующих способностей кодов
- •Особенности векторных пространств над конечным полем gf(2). Линейный групповой код
- •Построение линейного кода по заданной порождающей матрице
- •Декодирование линейного кода по синдрому
- •Описание процесса обработки данных. Понятие алгоритма и его свойства. Способы формальной записи алгоритмов
- •Модель процесса обработки данных. Конечные автоматы
- •Сеть Петри как модель параллельно выполняемых процессов обработки
- •Формальное определение сети Петри
- •Основные задачи анализа процессов обработки, решаемые с использованием сетей Петри
- •Матричный метод анализа сетей Петри
- •Иерархия информационных систем управления Трансакционные системы
- •Системы бизнес-интеллекта
- •Аналитические приложения
- •Сущность erp-систем
- •Управление запасами и производством
- •Управление спецификациями изделий и технологиями производства
- •Планирование операций
- •Управление продажами
- •Управление запасами
- •Управление закупками
- •Управление производственными процессами
- •Учет и управление финансами Сущность финансового и управленческого учета
- •Главная книга
- •Расчеты с дебиторами
- •Расчеты с кредиторами
- •Основные средства
- •Денежные средства
- •Материально-производственные запасы
- •Расчеты с персоналом
- •Налоговый учет
- •Бухгалтерская отчетность
- •Аналитические возможности
- •Управление персоналом
- •Ограниченность erp-систем
- •Сущность систем бизнес-интеллекта
- •Хранилища данных Функциональность
- •Olap-системы Функциональность
- •Средства формирования запросов и визуализации данных Функциональность
- •Основные виды аналитических приложений
- •Системы управления эффективностью бизнеса (bpm-системы) Сущность концепции bpm
- •Функциональность bpm-систем
- •Управление по ключевым показателям Balanced Scorecard и другие методики управления по ключевым показателям
- •Функциональность bsc-систем
- •Корпоративное планирование и бюджетирование Основы корпоративного планирования и бюджетирования
- •Многомерное хранение информации
- •План счетов
- •Календарь планирования
- •Мультивалютность
- •Бизнес-правила
- •Описание финансовой структуры предприятия
- •Описание пользователей
- •Сценарии и версии
- •Управление процессом планирования
- •Формирование и анализ консолидированной финансовой отчетности Сущность консолидированной финансовой отчетности
- •Информационные системы консолидации финансовой отчетности
- •Аналитические направления
- •Сбор и структурирование исходной информации
- •Мультивалютность
- •Бизнес-правила
- •Журналы
- •Организация процесса консолидации
- •Процедуры консолидации
- •Bi-приложения
- •Системы финансового моделирования
- •Системы имитационного моделирования
- •Определения и термины
- •Области применения имитационных моделей
- •Последовательность разработки имитационных моделей
- •Компьютерная реализация имитационной модели
- •Система Arena
- •Экспертные системы
- •Архитектура экспертной системы
- •Классы экспертных систем
- •Технология создания экспертных систем
- •Рекомендации по выбору экспертной системы
- •Системы поддержки принятия решений
- •Определение систем поддержки принятия решений
- •Характеристика различных систем поддержки принятия решений
- •Выделение признаков классификации сппр
- •Особенности Экспертной системы поддержки принятия решений
- •Архитектура эсппр
- •Реализация выбора метода принятия решения в эсппр
- •Характеристика эсппр по выделенным признакам
- •Специализированные аналитические приложения
- •Принципы построения компьютера История и тенденции развития вычислительной техники
- •Основные характеристики и классификация компьютеров
- •Принципы построения компьютера
- •Структурные схемы и взаимодействие устройств компьютера
- •Компьютерные системы
- •Системы счисления
- •Перевод целых чисел
- •Перевод дробных чисел
- •Арифметические основы эвм Представление числовой информации в компьютере
- •Машинные коды
- •Арифметические операции над числами с фиксированной точкой
- •Логические основы эвм Основные сведения из алгебры логики
- •Законы алгебры логики
- •Техническая интерпретация логических функций
- •Кодирование информации в компьютере
- •Кодирование нечисловой информации
- •Кодирование текстовой информации
- •Кодирование графических данных
- •Кодирование звуковой информации
- •Основная память
- •Сверхоперативная память
- •Ассоциативная память
- •Центральный процессор эвм
- •Система команд микропроцессора
- •Взаимодействие элементов при работе микропроцессора
- •Системы визуального отображения информации (видеосистемы)
- •Клавиатура
- •Принтеры
- •Внешние запоминающие устройства (взу)
- •Накопитель на жестком магнитном диске
- •Оптические запоминающие устройства
- •Организация функционирования эвм с магистральной архитектурой
- •Организация работы эвм при выполнении задания пользователя
- •Особенности управления основной памятью эвм
- •Система прерываний эвм
- •Параллельные вычисления
- •Характеристика и особенности лкс
- •Протоколы и технологии локальных сетей
- •Сетевые устройства лкс
- •Структурированная кабельная система и логическая структуризация лкс
- •Виды глобальных сетей
- •Глобальные сети России РосНиирос
- •Магистральная сеть науки и образования rbNet (Russian Backbone Network)
- •Сеть runNet
- •Узел маршрутизации Российского фонда фундаментальных исследований (рффи)
- •Msk-IX (Московский центр взаимодействия компьютерных сетей Internet eXchange)
- •Сервисы Internet
- •Isp (Internet Service Provider)
- •Ipp (Internet Presence Provider)
- •Pcp (Private Content Publisher)
- •Характеристики хостинг-провайдеров
- •Программное обеспечение Интернета
Экспертные системы
Экспертные системы
Под экспертной системой понимается программная система, которая моделирует рассуждения человека - эксперта в некоторой определенной предметной области, используя базу знаний, содержащую факты и правила об этой области и некоторый механизм логического вывода результата экспертизы.
Достоинство экспертных систем заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений) из базы знаний. Причем решение задач предполагается осуществлять в условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходной информации и качественных оценок процессов.
Экспертная система является инструментом, усиливающим интеллектуальные способности эксперта, и может выполнять следующие роли:
консультанта для неопытных или непрофессиональных пользователей;
ассистента в связи с необходимостью анализа экспертом различных вариантов принятия решений;
партнера эксперта по вопросам, относящимся к источникам знаний из смежных областей деятельности.
Архитектура экспертной системы
Архитектура экспертной системы
Экспертная система (рис.12.9) включает в себя два основных компонента: базу знаний (хранилище единиц знаний) и программный инструментарий доступа и обработки знаний. Программный инструментарий состоит из механизмов вывода заключений, приобретения знаний, объяснения получаемых результатов и интеллектуального интерфейса[68].
Центральным компонентом экспертной системы является база знаний, которая выступает по отношению к другим компонентам как содержательная подсистема, составляющая основную ценность.
Рис. 12.9. Архитектура экспертной системы
База знаний - это совокупность единиц знаний, которые представляют собой формализованное с помощью некоторого метода представления знаний отражение объектов проблемной области и их взаимосвязей, действий над объектами и, возможно, неопределенностей, с которыми эти действия осуществляются[69].
В качестве методов представления знаний чаще всего используются либо правила, либо объекты (фреймы), либо их комбинация. Так, правила представляют собой конструкции:
Если < условие >
То <заключение> CF (фактор определенности) <значение>
В качестве факторов определенности (CF), как правило, выступают либо условные вероятности байесовского подхода (от 0 до 1), либо коэффициенты уверенности нечеткой логики (от 0 до 100).
Примеры правил имеют следующий вид.
Правило 1: если Коэффициент рентабельности > 0.2, то Рентабельность = "удовлетворительна" CF 100.
Правило 2: если Задолженность = "нет" и Рентабельность = "удовлетворительна", то Финансовое состояние = "удовлетворительно" CF 80.
Правило 3: если Финансовое состояние = "удовлетворительно" и Репутация = "удовлетворительна", то Надежность предприятия = "удовлетворительна" CF 90.
Объекты представляют собой совокупность атрибутов, описывающих свойства и отношения с другими объектами. В отличие от записей баз данных, каждый объект имеет уникальное имя. Часть атрибутов отражают типизированные отношения, такие как "род - вид" (super-class - sub-class), "целое - часть" и др. Вместо конкретных значений атрибутов объектов могут задаваться значения по умолчанию, присущие целым классам объектов, или присоединенные процедуры (process).
Интеллектуальный интерфейс. Обмен данными между конечным пользователем и ЭС выполняет программа интеллектуального интерфейса, которая воспринимает сообщения пользователя и преобразует их в форму представления базы знаний и, наоборот, переводит внутреннее представление результата обработки в формат пользователя и выдает сообщение на требуемый носитель.
Важнейшим требованием к организации диалога пользователя с ЭС является естественность, которая не означает буквально формулирование потребностей пользователя предложениями естественного языка, хотя это и не исключается в ряде случаев [70].
Важно, чтобы последовательность решения задачи была гибкой, соответствовала представлениям пользователя и велась в профессиональных терминах.
Механизм вывода.Этот программный инструментарий получает от интеллектуального интерфейса преобразованный во внутреннее представление запрос, формирует из базы знаний конкретный алгоритм решения задачи, выполняет алгоритм, а полученный результат предоставляется интеллектуальному интерфейсу для выдачи ответа на запрос пользователя. В основе применения любого механизма вывода лежит процесс нахождения в соответствии с поставленной целью и описанием конкретной ситуации (исходных данных), относящихся к решению единиц знаний (правил, объектов, прецедентов и т.д.) и связыванию их при необходимости в цепочку рассуждений, приводящую к определенному результату. Для представления знаний в форме правил это может быть прямая или обратная цепочка рассуждений (рис.12.10ирис.12.11).
Рис. 12.10. Прямая цепочка рассуждений
Рис. 12.11. Обратная цепочка рассуждений
Для объектно-ориентированного представления знаний характерно применение механизма наследования атрибутов, когда значения атрибутов передаются по иерархии от вышестоящих классов к нижестоящим. Также при заполнении атрибутов фрейма необходимыми данными запускаются на выполнение присоединенные процедуры.
Механизм объяснения.В процессе или по результатам решения задачи пользователь может запросить объяснение или обоснование хода решения. С этой целью ЭС должна предоставить соответствующий механизм объяснения.
Объяснительные способности ЭС определяются возможностью механизма вывода запоминать путь решения задачи. Тогда на вопросы пользователя "Как?" и "Почему?" получено решение или запрошены те или иные данные, и система всегда может выдать цепочку рассуждений до требуемой контрольной точки, сопровождая выдачу объяснения заранее подготовленными комментариями. В случае отсутствия решения задач объяснение должно выдаваться пользователю автоматически.
Полезно иметь возможность и гипотетического объяснения решения задачи, когда система отвечает на вопросы, что будет в том или ином случае. Однако не всегда пользователя интересует полный вывод решения, содержащий множество ненужных деталей. В этом случае система должна уметь выбирать из цепочки только ключевые моменты с учетом их важности и уровня знаний пользователя. Для этого в базе знаний необходимо поддерживать модель знаний и намерений пользователя.
Если же пользователю все еще не понятен полученный ответ, то система должна быть способна в диалоге на основе поддерживаемой модели проблемных знаний обучать пользователя тем или иным фрагментам знаний, т.е. раскрывать более подробно отдельные понятия и зависимости, если даже эти детали непосредственно в выводе не использовались.
Механизм приобретения знаний.База знаний отражает знанияэкспертов(специалистов) в данной проблемной области о действиях в различных ситуациях или процессах решения характерных задач. Выявлением подобных знаний и последующим их представлением в базе знаний занимаются специалисты, называемыеинженерами знаний. Для ввода знаний в базу и их последующего обновления ЭС должна обладать механизмом приобретения знаний. В простейшем случае используется интеллектуальный редактор, который позволяет вводить единицы знаний в базу и проводить их синтаксический и семантический контроль, например, на непротиворечивость. В более сложных случаях инженер знаний должен из-влекать знания путем специальных сценариев интервьюирования экспертов, или из вводимых примеров реальных ситуаций, как в случае индуктивного вывода, или из текстов, или из опыта работы самой интеллектуальной системы.