- •Министерство образования Российской Федерации
- •Оглавление
- •Глава 1. Информационные системы...……………………………..………...5
- •Глава 2. Информационные технологии……………………..……………...19
- •2.1.Общее представление………………… …………………………………19
- •Глава 3. Система управления базой данных……………………..…….…50
- •Глава 4. Введение в искусственный интеллект……….……….……….…79
- •Глава 1. Информационные системы
- •1.1. Общее представление
- •1.1.1. Понятие информационной системы
- •Этапы развития информационных систем
- •Процессы в информационной системе
- •1.1.2. Роль структуры управления в ис
- •Структура управления организацией
- •Персонал и прочие элементы организации
- •1.2. Структура и классификация информационных систем
- •1.2.1. Структура информационной системы Типы обеспечивающих подсистем
- •Информационное обеспечение
- •Техническое обеспечение
- •Математическое и программное обеспечение
- •Организационное обеспечение
- •Правовое обеспечение
- •1.2.2. Классификация информационных систем по признаку структурированности задач Понятие структурированности задач
- •Типы информационных систем, используемые для решения частично структурированных задач
- •1.2.3. Классификация информационных систем по функциональному признаку и уровням управления
- •Типы информационных систем
- •Глава 2. Информационные технологии
- •2.1. Общее представление
- •2.1.1. Определение информационной технологии
- •Новая информационная технология
- •2.1.2. Инструментарий информационной технологии
- •2.1.3. Информационная технология и информационная система
- •2.1.4. Составляющие информационной технологии
- •Этапы развития информационных технологий
- •Признак деления - вид задач и процессов обработки информации
- •Признак деления — проблемы, стоящие на пути информатизации общества
- •Признак деления - преимущество, которое приносит компьютерная технология
- •Признак деления - виды инструментария технологии
- •Проблемы использования информационных технологий
- •2.3.1. Устаревание информационной технологии
- •2.3.2. Методология использования информационной технологии
- •Выбор вариантов внедрения информационной технологии в фирме
- •2.4. Виды информационных технологий
- •2.4.1. Информационная технология обработки данных Характеристика и назначение
- •Основные компоненты
- •2.4.2. Информационная технология управления Характеристика и назначение
- •Основные компоненты
- •2.4.3. Автоматизация офиса Характеристика и назначение
- •Основные компоненты
- •2.4.4. Информационная технология поддержки принятия решений Характеристика и назначение
- •Основные компоненты
- •2.4.5. Информационная технология экспертных систем Характеристика и назначение
- •Основные компоненты
- •Глава 3. Система управления базой данных
- •Основные понятия
- •3.1.1. База данных Общие положения
- •Классификация баз данных
- •Структурные элементы базы данных
- •3.1.2. Виды моделей данных Общие положения
- •Иерархическая модель данных
- •Сетевая модель данных
- •Реляционная модель данных
- •Реляционный подход к построению инфологической модели
- •3.2.1. Понятие информационного объекта
- •3.2.2. Нормализация отношений Понятие нормализации отношений
- •Первая нормальная форма
- •Вторая нормальная форма
- •Третья нормальная форма
- •3.2.3. Типы связей
- •3.2.4. Построение инфологической модели данных Архитектура субд
- •Понятие информационно-логической модели
- •3.3. Функциональные возможности субд
- •3.3.1. Обзор субд
- •3.3.2. Производительность субд
- •3.3.3. Обеспечение целостности и безопасности данных
- •3.3.4. Работа в многопользовательских средах
- •3.3.5. Доступ к данным посредством языка sql
- •3.3.6. Инструментальные средства разработки прикладных программ
- •Глава 4. Введение в искусственный
- •Развитие искусственного интеллекта в России
- •4.1.2. Направления развития искусственного интеллекта
- •Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях
- •Игры и творчество
- •Машинный перевод
- •Распознавание образов
- •Новые архитектуры компьютеров
- •Интеллектуальные роботы
- •Специальное программное обеспечение
- •Обучение и самообучение
- •4.2. Данные и знания
- •4.3. Модели представления знаний
- •4.3.1. Продукционная модель
- •4.3.2. Семантические сети
- •4.3.3. Фреймы
- •4.3.4. Формальные логические модели
- •4.4. Структура и классификация экспертных систем
- •4.4.1. Предметные области для экспертных систем
- •4.4.2. Основные понятия и определения
- •4.4.3. Классификация экспертных систем
- •Классификация по решаемой задаче
- •Классификация по связи с реальным временем
- •Классификация по типу эвм
- •4.4.4. Инструментальные средства построения экспертных систем Традиционные языки программирования
- •Языки искусственного интеллекта
- •Специальный программный инструментарий
- •Оболочки
- •Список литературы
- •Информационные технологии
- •Часть 1 Галина Матвеевна Черногородова
- •620002, Екатеринбург, Мира, 17
4.4.3. Классификация экспертных систем
Класс «экспертные системы» сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые можно классифицировать по различным критериям (рис. 4.4).
Классификация по решаемой задаче
Интерпретация данных. Это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных.
Например, обнаружение и идентификация различных типов океанских судов SIAP; определение основных свойств личности по результатам психодиагностического тестирования в системах АВТАНТЕСТ и МИКРОЛЮШЕР и др.
Диагностика. Под диагностикой понимается 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 необходимость понимания функциональной структуры («анатомии») диагностирующей системы.
Например, диагностика и терапия сужения коронарных сосудов ANGY; диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении ЭВМ система CRIB .
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.
Например, 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 спецификой 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.
Например, проектирование конфигураций ЭВМ VAX 11/780 в системе XCON (или R1), проектирование БИС CADHELP; синтез электрических цепей SYN и др.
Прогнозирование. 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.
Например, 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.
Например, планирование поведения робота STRIPS; планирование промышленных заказов ISIS; планирование эксперимента MOLGEN.
Обучение. 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 способны диагностировать слабости в знаниях 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.
Например, обучение языку программирования Лисп в системе «Учитель Лиспа»; система PROUST обучение языку Паскаль 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 следующем: если в задачах анализа множество решений может быть перечислено и включено в систему, то в задачах синтеза множество решений потенциально строится из решений компонентов. Задача анализа это интерпретация данных, диагностика; к задачам синтеза относятся проектирование, планирование. Комбинированные задачи: обучение, мониторинг, прогнозирование.