Технические средства современных информационных систем
Информационная система как набор технических средств и программ, обеспечивающих сбор, хранение, обработку, поиск, выдачу информации, необходимой в процессе принятия решений из любой области, а также для анализа проблем и создания новых продуктов.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 16.05.2009 |
Размер файла | 44,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Система управления базой моделей должна обладать следующими возможностями: создавать новые модели или изменять существующие, поддерживать и обновлять параметры моделей, манипулировать моделями.
Система управления интерфейсом. Эффективность и гибкость информационной технологии во многом зависит от характеристик интерфейса системы поддержки принятия решений. Интерфейс определяет: язык пользователя; язык сообщений компьютера, организующий диалог на экране дисплея; знания пользователя.
Совершенствование интерфейса системы поддержки принятия решений определяется успехами в развитии каждого из трех указанных компонентов. Интерфейс должен обладать следующими возможностями:
· манипулировать различными формами диалога, изменяя их в процессе принятия решения по выбору пользователя;
· передавать данные системе различными способами;
· получать данные от различных устройств системы в различном формате;
· гибко поддерживать (оказывать помощь по запросу, подсказывать) знания пользователя.
4.4 Информационная технология экспертных систем
Характеристика и назначение
Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем, основанных на использовании искусственного интеллекта. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о которых этими системами накоплены знания.
Под искусственным интеллектом обычно понимают способности компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Чаще всего здесь имеются в виду способности, связанные с человеческим мышлением. Работы в области искусственного интеллекта не ограничиваются экспертными системами. Они также включают в себя создание роботов. Систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способности к обучению.
Решение специальных задач требует специальных знаний. Однако не каждая компания может себе позволить держать в своем штате экспертов по всем связанным с ее работой проблема или даже приглашать их каждый раз, когда проблема возникла. Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникает необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик). Эвристики не гарантируют получения оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рамках технологии поддержки принятия решений. Однако часть они дают в достаточной степени приемлемые решения для их практического использования. Все это делает возможным использовать технологию экспертных систем в качестве советующих систем.
Сходство информационных технологий, используемых в экспертных системах поддержки принятия решений, состоит в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки принятия решений. Однако имеются три существенных различия. Первое связано с тем, что решение проблемы в рамках систем поддержки принятия решений отражает уровень ее понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение. Технологию экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности. Второе отличие указанных технологий выражается в способности экспертных систем пояснять свои рассуждения в процессе получения решения. Очень часто эти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение. Третье отличие связано с использованием нового компонента информационной технологии - знаний.
Основные компоненты
Основными компонентами информационной технологии, используемой в экспертной системе, являются: интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы.
Интерфейс пользователя. Менеджер (специалист) использует интерфейс для ввода информации и команд в экспертную систему и получения выходной информации из нее. Команды включают в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Информация обычно выдается в форме значений, присваиваемых определенным переменным.
Менеджер может использовать четыре метода ввода информации: меню, команды, естественный язык и собственный интерфейс.
Технология экспертных систем предусматривает возможность получать в качестве выходной информации не только решение, но и необходимые объяснения. Различают два вида объяснений:
· объяснения, выдаваемые по запросам. Пользователь в любой момент может потребовать от экспертной системы объяснения своих действий;
· объяснения полученного решения проблемы. После получения решения пользователь может потребовать объяснений того, как оно было получено. Система должна пояснить каждый шаг своих рассуждений, ведущих к решению задачи.
Хотя технология работы с экспертной системой е является простой, пользовательский интерфейс этих систем является дружественным и обычно не вызывает трудностей при ведении диалога.
База знаний. Она содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов. Центральное место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет, что следует делать в данной конкретной ситуации, и состоит из двух частей: условия, которое может выполняться или нет, и действия, которое следует произвести, если условие выполняется.
Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой системы может содержать несколько тысяч правил.
Все виды знаний в зависимости от специфики предметной области и квалификации проектировщика (инженера по знаниям) с той или иной степенью адекватности могут быть представлены с помощью одной либо нескольких семантических моделей. К наиболее распространенным моделям относятся логические, продукционные, фреймовые и семантические сети.
Интерпретатор. Это часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.
Кроме того, во многих экспертных системах вводятся дополнительные блоки: база данных, блок расчета и корректировки данных. Блок расчета необходим в ситуациях, связанных с принятием управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, где содержаться плановые, физические, расчетные, отчетные и другие постоянные или оперативные показатели. Блок ввода и корректировки данных используется для оперативного и своевременного отражения текущих изменений в базе данных.
Модуль создания системы. Он служит для создания набора (иерархии) правил. Существуют два подхода, которые могут быть положены в основу модуля создания системы: использование алгоритмических языков программирования и использование оболочек экспертных систем.
Для представления базы знаний специально разработаны языки Лисп и Пролог, хотя можно использовать и любой известный алгоритмический язык.
Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. В большинстве случаев использование оболочек позволяет создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с программированием.
Список использованной литературы:
1. Информатика: Учебник.- 3-е перераб. изд. /Под ред. проф. Н.В. Макаровой. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 768 с.: ил.
2. Фигурнов В.Э. IBM PC для пользователя. - 6-е изд., перераб. и доп. - М.: Инфа-М, 1995. - 432с.
3. Компьютерные технологии обработки информации/ Под. ред. С.В. Назарова. - М.: Финансы и статистика, 1995.
Подобные документы
Классификация методов анализа по группам. Сбор и хранение необходимой для принятия решений информации. Подготовка результатов оперативного и интеллектуального анализа для эффективного их восприятия потребителями и принятия на её основе адекватных решений.
контрольная работа [93,2 K], добавлен 15.02.2010Использование средств вычислительной техники в информационных системах. Программно-аппаратные средства, обеспечивающие сбор, обработку и выдачу информации. Модели данных - списки (таблицы), реляционные базы данных, иерархические и сетевые структуры.
реферат [105,1 K], добавлен 08.11.2010Экономическая информационная система как совокупность внутренних и внешних потоков прямой и обратной информационной связи экономического объекта, методов, средств. Применение систем в процессе обработки информации и разработки управленческих решений.
реферат [28,2 K], добавлен 23.04.2011Основные свойства информации. Минимальная единица измерения количества информации, ее аналогия со знаниями с точки зрения процесса познания. Характеристика основных информационных процессов: поиск, сбор, обработка, передача и хранение информации.
контрольная работа [28,8 K], добавлен 01.10.2011Разработка автоматизированной системы мониторинга производственной деятельности предприятия, необходимой для принятия управленческих решений, обеспечивающих стабильную работу завода бытовой техники ЗАО "АТЛАНТ". Описание классов системы, тестирование.
курсовая работа [3,6 M], добавлен 19.06.2014Понятие CASE-средств как программных средств, которые поддерживают процессы создания и сопровождения информационных систем (ИС). Особенности IDEF-технологии разработки ИС. Описание нотации IDEF0. Разработка функциональных моделей бизнес-процесса.
презентация [399,8 K], добавлен 07.04.2013Анализ обучающих программ, систем для создания обучающих дисков, оценки качества обучающих систем, информационных технологий, состояния в области проектирования программных продуктов. Описание диаграммных методик. Разработка математической модели.
дипломная работа [1,7 M], добавлен 17.07.2009Проект автоматизированной информационной системы "Прием, хранение и предоставление информации по недропользованию в Федеральном Государственном Управлении "Территориальный фонд информации по природным ресурсам МПР России по Кемеровской области"".
курсовая работа [96,6 K], добавлен 05.02.2008Методы решения проблем, возникающих на стадиях и этапах процесса принятия решений, их реализация в информационных системах поддержки принятия решений (СППР). Назначение СППР, история их эволюции и характеристика. Основные типы СППР, области их применения.
реферат [389,3 K], добавлен 22.11.2016Автоматизированная информационно-справочная система по ИССО на новых программно-технических комплексах. Обработка, хранение и представление информации. Перенос с бумажного носителя схем и чертежей искусственных сооружений с помощью системы AutoCAD 2008.
отчет по практике [1,4 M], добавлен 18.09.2013