- •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
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. Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.
Например, ЭС в микробиологии, в которой снимаются лабораторные измерения с технологического процесса производства лизина один раз в 4 – 5 часов и анализируется динамика полученных показателей. Динамические ЭС работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступаемых данных. Например, управление гибкими производственными комплексами, мониторинг в реанимационных палатах и т.д.
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;
ЭС на символьных процессорах и рабочих станциях (SUN, APOLLO);
ЭС на мини- и супермини-ЭВМ (VAX, micro-VAX и др.);
ЭС на персональных компьютерах (IBM PC, MAC II и др.).
Классификация по степени интеграции с другими программами
Автономные ЭС работают непосредственно в режиме консультаций с пользователем для специфики «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 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 порождает целый комплекс теоретических и практических трудностей.
4.4.4. Инструментальные средства построения экспертных систем Традиционные языки программирования
В эту группу инструментальных средств входят традиционные языки программирования (С, С++, Basic, SmallTalk, Fortran и т.д.), ориентированные в основном на численные алгоритмы и слабо подходящие для работы с символьными и логическими данными. Поэтому создание систем искусственного интеллекта на основе этих языков требует большой работы программистов. Однако большим достоинством этих языков является высокая эффективность, связанная с их близостью к традиционной машинной архитектуре. Кроме того, использование традиционных языков программирования позволяет включать интеллектуальные подсистемы (например, интегрированные экспертные системы) в крупные программные комплексы общего назначения. Среди традиционных языков наиболее удобными считаются объектно-ориентированные (SmallTalk, C++). Это связано с тем, что парадигма объектно-ориентированного программирования тесно связана с фреймовой моделью представления знаний. Кроме того, традиционные языки программирования используются для создания других классов инструментальных средств искусственного интеллекта.