Экгауз, лекциии семинар, КР / Дополнительный материал к лекциям и семинарам / информационные технологии

качество которой не позволяет использовать ее для аппаратной реализации традиционных цифровых вычислителей. Переход от булевой к пороговой нейтральной логике позволит резко расширить круг технологий изготовления вычислительных сред.

Нейропакеты, классификация, области применения

Подчеркнем, что НС это прежде всего новый математический объект, требующий разработки нового, ориентированного на нейросетевой логический базис,

алгоритмического обеспечения и его реализации на вычислительной технике адекватной архитектуры (нейрокомпьютерах). Тем не менее, совсем не использовать имеющиеся компьютеры с архитектурой фон-Неймана было бы нерационально, тем более, что нейрокомпьютеры, как вычислительная система, остаются пока дорогими и еще широко не распространена. Если для реализации алгоритма используется традиционный ПК, то сразу возникает вопрос о том, как реализовать (запрограммировать, обучить и т.д.) на нем НС. При этом самым сложным вопросом является задача обучения НС, т.е. получения таких значений весовых коэффициентов, с которыми НС правильно решает поставленную задачу.

Для реализации НС на обычном ПК необходима некоторая оболочка, эмулирующая нейрокомпьютер, которую называют нейропакет. (Эмуляция – имитация функционирования одного устройства посредством другого, при котором имитирующее устройство воспринимает те же данные и достигает того же результата, что и имитируемое).

Под нейропакетом понимают некоторый программный продукт, являющийся эмулятором нейрокомпьютера, т.е. промежуточным звеном между вычислительной архитектурой фон-Неймана и нейросетевым логическим базисом, подобно тому как компилятор является промежуточным кодом программой и выполняемым кодом. Под приведенное определение нейропакета попадает достаточно широкий класс программных продуктов, начиная с запрограммированных пользователем различных нейтронных парадигм (структур) и кончая мощными нейтронными оболочками и трансляторами с языка описания НС в специализированных нейрокомпьютерах. Нейропакет может быть реализован в виде отдельной оболочки, в виде надстройки над электронными таблицами или специализированными математическими пакетами. Они могут быть выполнены для РС-совместимых ПК под MS-DOS, Windows`95 или OS/2, для компьютеров Macintosh и

рабочих станций под UNIX. Производством нейропакетов занимаются несколько десятков крупых фирм в США, Канаде и пр.

Как и любой программный продукт, нейропакет является программной реализацией алгоритмов решения задачи. Применительно к теории искусственных НС алгоритм решения задачи может быть представлен в виде некоторой НС достаточно произвольной структуры (нейтронной парадигмы) и алгоритма ее обучения. На данный

момент реализовано 28 стандартных нейтронных парадигм (нейтронных структур), для каждой из которых известен класс задач, решаемых ею, алгоритм ее обучения, а также доказана сходимость процесса обучения и определена скорость сходимости. Поскольку теория НС не ограничивается 28 стандартными нейтронным парадигмами, то нейропакет,

в общем виде, должен обеспечивать возможность создания собственных нейтронных парадигм. То же самое относится и к алгоритмам обучения. Исходя из этого, общая структура нейропакета должна быть построена в соответствии со схемой рис*.

Классификация нейропакетов

Все нейропакеты, реализуемые на ПК и рабочих станциях можно условно разделить на 5 больших групп (рис. 1,2):

Рис. 1

Рис. 2

1.Средства разработки. Сюда входят различные библиотеки запрограммированных нейронных парадигм и алгоритмов обучения, которые могут использоваться для создания универсальных или специализированных нейропакетов. Эти средства применяются разработчиками нейропакетов.

2.Универсальные неропакеты. К ним относятся нейропакеты, предоставляющие пользователю работу с несколькими различными нейронными парадигмами (НП)

и, имеющие средства для создания собственных НП. Универсальные нейропакеты,

как правило, позволяют использовать широкий спектр алгоритмов обучения НС.

3.Специализированные нейропакеты. Основным критерием при разработке специализированного нейропакета является не количество реализуемых нейронных парадигм и алгоритмов обучения (т.е. степень универсальности пакета), а класс задач, для решения которых он предназначен. Нейропакеты такого типа реализуют лишь очень ограниченное количество НП и, как правило, обладают ограниченными возможностями по созданию новых парадигм.

Обычно специализированный нейропакет реализует одну или несколько нейронных парадигм, позволяя пользователю менять некоторые параметры НП,

такие как число слоёв, количество нейронов в слое (для слойной НС), вид функции активизации нейронов и т.д. Функционал оптимизации обучения обычно жёстко фиксирован и не может быть изменён

4.Генетические нейропакеты. К ним относятся нейропакеты, реализующие генетические принципы обучения НС. В принципе нейропакеты данного типа иногда относят либо к универсальным, либо к специализированным ( в силу отсутствия единого мнения у теоретиков НС).

5.Пакеты нечёткой логики. В основе этих пакетов лежит понятие нечёткой логики Заде, которая, вообще говоря, является подмножеством нейронной логики.

Такое разнообразие нейропакетов (а всего их более 100 наименований) даёт пользователю практически неограниченный набор инструментальных средств для разработки собственных нейронных алгоритмов решения задач. С другой стороны,

большинство пользователей (особенно начинающих) имеют слабое представление о том,

как следует разрабатывать нейронный алгоритм решения задачи и делают ставку на мощь стандартных НП, реализованных в нейропакетах.

В этом случае разнообразие нейропакетов только вредит пользователю, поскольку он не может правильно сориентироваться в них и выбрать тот нейропакет, который реализует нужную нейронную парадигму.

Большинство пользователей, в том числе и разработчики нейронных алгоритмов,

допускают одну и ту же ошибку: они считают, что любую задачу можно решить используя некоторую стандартную нейронную парадигму(структуру) и некоторый, также стандартный алгоритм её обучения.

Тем не менее стандартные нейронные нейронные парадигмы имеют ограниченные возможности и об этом нужно всегда помнить. Следовательно Каждый нейропакет,

реализующий такие парадигмы, также имеет свою область применения.

Нужно также не забывать, что одной наиболее сложных задач, связанных с НС,

является задача их обучения т.е. выбора наиболее оптимального по скорости и точности алгоритма настройки весовых коэффициентов.

В реальных приложениях вид функционала оптимизации (оптимизируемого функционала от ошибки работы НС) может быть различным. Вид функционала оптимизации существенно влияет на сходимость алгоритма обучения, поэтому хороший нейропакет должен, помимо всего прочего, обеспечивать пользователю и выбор функционала. Следовательно, универсальный нейропакет должен обеспечивать возможность создания собственных нейронных парадигм, выбор и создание собственных алгоритмов обучения, а также выбор вида функционала оптимизации. К сожалению, в

настоящее время, практически не один нейропакет не удовлетворяет сразу всем этим требованиям.

Как показывает опыт разработки нейронных алгоритмов решения задач,

наибольший эффект при решении сложной нестандартной задачи дает не одна нейронная парадигма, а последовательность различных нейросетевых методов. В общих чертах любая задача может быть решена по схеме «декомпозиция – выделение классов подзадач

– решение отдельных подзадач». Декомпозиция исходной задачи на ряд более простых представляет собой сложный процесс, требующий досконального знания предметной области, а часто и смежных областей. Часто задачу декомпозиции удается решить,

используя генетический нейропакет, реализующий принцип генетического обучения. С

точки зрения пользователя, «генетическое обучение» представляет собой последовательность решений, каждое из которых является модификацией предыдущего на основе внутреннего представления знаний.

Происходит как бы процесс «микроэволюций» задачи, когда алгоритм ее решения постоянно меняется в связи с применением новых методов, каждый из которых наследует свойства предыдущего (отсюда и название «генетическое обучение»). Методы генетического обучения реализованы в генетических нейропакетах. Последовательность

«декомпозиция – выделение классов подзадач – решение отдельных подзадач» может быть реализована с помощью последовательности «генетический пакет – пакет нечеткой логики - нейропакет» т. е. задача решается путем применения нескольких специализированных нейропакетов (не применяя универсальный нейропакет).

Список литературы

Основная литература

1.Информационные технологии в экономике. Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов IV курса дневного отделения факультета Бизнеса (специальность 0719). Новосибирск, НГТУ, 2000

2.Козырев А.А. Информационные технологии в экономике и управлении:

Учеб./А.А.Козырев.-3-е изд.-СПб., 2003
3.	Прокушева А.П. Информационные технологии в коммерческой
деятельности: Учеб.-метод. пособие/				А.П.Прокушева,		Т.Ф.Липатникова,
Н.А.Колесникова.-М., 2001.
4.	Автоматизированные информационные технологии в налоговой и бюджетн.
Системах: Учеб. Пособие/ П/р Титоренко -М., 2001.					Рекомендовано МО РФ
5.	Шафрин Ю. Информационные технологии:Учеб. Пособие:							В 2-х	т./
Ю.Шафрин-М., 2001 Гриф МО РФ
6.	Горячев А. Практикум по информационным технологиям/							А.Горячев,
Ю.Шафрин.-М., 2001
7.	Информационные технологии в экономике.				Методические		указания по
выполнению лабораторных работ для студентов IV курса дневного отделения
факультета Бизнеса (специальность 0719). Новосибирск, НГТУ, 2000
8.	Информационные	системы	и	технологии		в		экономике:
Учеб./Т.П.Барановская,		В.И.Лойко,	М.И.Семенов, А.И.Трубилин;					Под	ред.
В.И.Лойко.-2-е изд., перераб. и доп.-М.:Финансы и стат., 2003.-416с.
9.	Уткин В.Б. Информационные		системы		и технологии		в	экономике:
Учеб./В.Б.Уткин, К.В.Балдин.-М.:ЮНИТИ, 2003. Рекомендовано УМО
10.	Информационные системы и технологии// Информатика : Учеб./ Под ред.

Н.В.Макаровой.- 3-е изд.. перераб. и доп.-М., 2004.-С.61-118 Рекомендовано МО

РФ

11. Гринберг, А.С. Информационные технологии управления: учеб. пособие/

А.С. Гринберг [и др.].-М., 2004. Рекомендовано УМЦ

Дополнительная литература

1. Губарев В.В., Иванов Л.Н. Технические средства и системы информатики. –

М.: ВЗПИ, 1989.

2. Пинтер Л. FoxPro 2.0 –М.: Эдель, 1994.

3.Браун М., Ханикатт Д. HTML 3.2 в подлиннике. – СПб.: BHV, 1998.

4.Экономическая информатика / Под ред. Конюховского и Д.Н.Колесова. – С-

Пб: Питер, 2000.

5. Вычислительные сети и системы телекоммуникации: Методические указания к лабораторным работам для студентов 3 курса дневного и заочного обучения факультета бизнеса / В.В.Денисов, А.А.Наумов – Новосибирск: НГТУ,

1999.

Приложение 1. Контрольные вопросы

Тема 1.

1.Что такое «Технология» ?

2.Определите цель применения информационных технологий.

3.Что понимается под информационными ресурсами ?

4.Что такое «Информационная технология»

5.Перечислите основные этапы возникновения и развития информационных технологий.

6.Что такое «Информация»?

7.Что такое семантический аспект информации?

8.Что такое синтаксический аспект информации?

9.Что является носителем информации?

10.Перечислите виды информации.

11.Что такое знания?

12.Что такое информационные ресурсы?

13.Дайте определение экономической информации.

14.Какие требования предъявляются к экономической информации?

15.Что такое плановая информация?

16.Что такое учетная информация?

17.Перечислите основные свойства экономической информации.

18.Структура экономической информации.

19.Назовите пять признаков классификации экономической информации

20.Что такое показатели документа?

21.Что такое реквизит документа? Что такое реквизит-основание, реквизит-признаки?

22.Перечислите составные части для показателей, описывающих экономические процессы (взаимодействие объектов).

23.Что такое Документированная экономическая информация (документ)?

24.Назовите основные характеристики документа.

25.Перечислите признаки классификации документов.

26.Раскройте три формы адекватности информации

27.Мера адекватности экономической информации.

28.Понятие качества экономической информации.

Тема 2.

1.Классификация информационных технологий.

2.Виды интерфейсов.

3.Перечислите распространенные информационные технологии.

4.Что такое текстовые процессоры.

5.Что такое графические процессоры.

6.Что такое табличные процессоры.

7.Информационные технологии управления.

8.Системы поддержки принятия решений.

9.Информационные технологии обработки данных.

10.Офисные информационные технологии.

11.Экспертные системы

Тема 3.

1.Что такое клиент в компьютерной сети.

2.Что такое сервер в компьютерной сети.

3.Что такое сетевой сервер в компьютерной сети.

4.Что такое терминальный сервер в компьютерной сети.

5.Что такое сервер баз данных в компьютерной сети.

6.Классификация сетей по способу передачи информации.

7.Перечислите подсистемы (7 подсистем) сложных информационных сетей.

Тема 4.

1.Связь между информационной технологией и информационной системой.

2.Основные задачи информационных систем.

3.Архитектура информационной системы.

4.Управление информационными системами.

5.Классификация информационных систем.

6.Схема функционирования информационной системы.

7.

Тема 5.

1.История Интернет.

2.Организация сети интернет.

3.IP адрес.

4.Доменная система имен.

5.Серверы, клиенты и протоколы в Интернет.

6.Службы Интернет.

7.Поиск информации в Интернете.

8.Электронная почта.

Тема 6.

1.Формат HTML.

2.Основы языка HTML.

3.Структура HTML документа.

4.Представление цвета в HTML документах, графические форматы.

5.Гиперссылки.

6.Секция HTML документа <HEAD>.

7.Роль таблиц при создании HTML документов.

8.Фреймовая структура HTML документа.

Тема 7.

1.Технология как система, ее структуры.

2.Технология как система, ее средства.

3.Технология ручного управления.

4.Технология автоматизированного управления.

5.Структура информационной технологии.

6.Базовая информационная технология.

7.Логический уровень создания информационной технологии.

8.Реализация информационных технологий.

9. Классификация ИТ по пользовательскому интерфейсу.

Тема 8.

1.Виды угроз безопасности экономических информационных систем.

2.Основные методы и средства защиты информации.

3.Механизмы шифрования.

4.Цифровая подпись

5.Основные виды защиты информации, используемые в банковской сфере.

Тема 9.

1.Нейросетевые технологии.

2.Три основных задача нейросети.

3.Нейропакеты, их классификация.