- •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.
52.Классификация систем, основанных на знаниях.
Класс ЭС сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые можно классифицировать по различным критериям. Полезными могут оказаться классификации, представленные на рис. 2.2.
Рис. 2.2. Классификация экспертных систем
2.2.1. Классификация по решаемой задаче
Рассмотрим указанные на рисунке типы задач подробнее.
Интерпретация данных. Это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных. Все примеры далее из работ [Попов и др., (ред.), 1990; Соловьев, Соловьева, 1989; Хейес-Рот и др., 1987]. Обнаружение и идентификация различных типов океанских судов по результатам аэрокосмического сканирования - SIAP; определение основных свойств личности по результатам психодиагностического тестирования в системах АВТАНТЕСТ и МИКРОЛЮШЕР и др. Диагностика. Под диагностикой понимается процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов и/или 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. Важной спецификой является здесь необходимость понимания функциональной структуры («анатомии») диагностирующей системы. Диагностика и терапия сужения коронарных сосудов - ANGY;
диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении ЭВМ - система CRIB и др. Мониторинг. Основная задача мониторинга - непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы - «пропуск» тревожной ситуации и инверсная задача «ложного» срабатывания. Сложность этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость учета временного контекста. Контроль за работой электростанций СПРИНТ, помощь диспетчерам атомного реактора - REACTOR; контроль аварийных датчиков на химическом заводе - FALCON и др. 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. Основные проблемы здесь - получение четкого структурного описания знаний об объекте и проблема «следа». Для организации эффективного проектирования и в еще большей степени перепроектирования необходимо формировать не только сами проектные решения, но и мотивы их принятия. Таким образом, в задачах проектирования тесно связываются два основных процесса, выполняемых в рамках соответствующей ЭС: процесс вывода решения и процесс объяснения. Проектирование конфигураций ЭВМ VAX - 11/780 в системе XCON (или R1), проектирование БИС - CADHELP; синтез электрических цепей - SYN и др. прогнозирование позволяет предсказывать последствия некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных. 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. Выводимые из этой модели следствия составляют основу для прогнозов с вероятностными оценками. предсказание погоды - система WILLARD; оценки будущего урожая - PLANT; •прогнозы в экономике - ECON и др. Планирование. Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. В таких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности. Планирование поведения робота - STRIPS; планирование промышленных заказов - ISIS; планирование эксперимента - MOLGEN и др. обучение. Под обучением понимается использование компьютера для обучения какой-то дисциплине или предмету. 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 они способны диагностировать слабости в познаниях обучаемых и находить соответствующие средства для их ликвидации. Кроме того, они планируют акт общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний.
Обучение языку программирования ЛИСП в системе «Учитель ЛИСПа»;
система PROUST - обучение языку Паскаль и др. Управление. Под управлением понимается функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности. Такого рода ЭС осуществляют управление поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями. Помощь в управлении газовой котельной - GAS; управление системой календарного планирования Project Assistant и др. Поддержка принятия решений. Поддержка принятия решения - это совокупность процедур, обеспечивающая лицо, принимающее решения, необходимой информацией и рекомендациями, облегчающими процесс принятия решения. Эти ЭС помогают специалистам выбрать и/или сформировать нужную альтернативу среди множества выборов при принятии ответственных решений. Выбор стратегии выхода фирмы из кризисной ситуации - CRYSIS; помощь в выборе страховой компании или инвестора - CHOICE и др. 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 том, что если в задачах анализа множество решений может быть перечислено и включено в систему, то в задачах синтеза множество решений потенциально не ограничено и строится из решений компонент или под-проблем. Задачами анализа являются: интерпретация данных, диагностика, поддержка принятия решения; к задачам синтеза относятся проектирование, планирование, управление. Комбинированные: обучение, мониторинг, прогнозирование.
2.2.2. 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.
Пример: Диагностика неисправностей в автомобиле. Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени. Микробиологические ЭС, в которых снимаются лабораторные измерения с технологического процесса один раз в 4-5 часов (производство лизина, например) и анализируется динамика полученных показателей по отношению к предыдущему измерению. Динамические ЭС работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступающих в систему данных. Примеры. Управление гибкими производственными комплексами, мониторинг в реанимационных палатах; программный инструментарий для разработки динамических систем - G2 [Попов, 1996]. 2.2.3. 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, Silicon Graphics, APOLLO); ЭС на мини- и супермини-ЭВМ (VAX, micro-VAX и др.); ЭС на персональных компьютерах (IBM PC, MAC II и т.п.).2.2.4. Классификация по степени интеграции с другими программами. Автономные ЭС работает 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 (пакетами прикладных программ) 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.
технологии создания цифровых моделей местности как основы геоинформационных систем