- •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.
51.Модели представления знаний (продукционная, фреймовая, сетевая модель).
Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам: продукционные модели; семантические сети; фреймы ;формальные логические модели. Продукционная модель. Продукционная модель или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)». Под «условием» (антецедентом) понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под «действием» (консеквентом) - действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия и терминальными или целевыми, завершающими работу системы). Чаще всего вывод на такой базе знаний бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения - к данным). Данные - это исходные факты, хранящиеся в базе фактов, на основании которых запускается машина вывода или интерпретатор правил, перебирающий правила из продукционной базы знаний (см. далее).
Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода. Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход (язык OPS 5; «оболочки» или «пустые» ЭС – EXSYS Professional, Kappa, ЭКСПЕРТ; ЭКО, инструментальные системы ПИЭС [Хорошевский, 1993] и СПЭИС [Ковригин, Перфильев, 1988] и др.), а также промышленных ЭС на его основе (например, ЭС, созданных средствами G2 [Попов, 1996]) и др. Семантические сети. Термин семантическая означает «смысловая», а сама семантика - это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, то есть наука, определяющая смысл знаков.Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги - отношения между ними.
В качестве понятий обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения - это связи типа: «это» («АКО – A-Kind-Of», «is»), «имеет частью» («has part»), «принадлежит», «любит». Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений: класс - элемент класса (цветок - роза);
свойство - значение (цвет - желтый); пример элемента класса (роза - чайная).
Можно предложить несколько классификаций семантических сетей, связанных с типами отношений между понятиями.
По количеству типов отношений: Однородные (с единственным типом отношений). Неоднородные (с различными типами отношений).
По типам отношений: Бинарные (в которых отношения связывают два объекта).
N-арные (в которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий). Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения: связи типа «часть – целое» («класс – подкласс», «элемент – множество», и т.п.); функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет»...); количественные (больше, меньше, равно...);
пространственные (далеко от , близко от, за, под, над...); временные (раньше, позже, в течение...); атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение);
логические связи (И, ИЛИ, НЕ); лингвистические связи и др. Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отражающей поставленный запрос к базе. Данная модель представления знаний была предложена американским психологом Куиллианом. Основным ее преимуществом является то, что она более других соответствует современным представлениям об организации долговременной памяти человека [Скрэгг, 1983].
Недостатком этой модели является сложность организации процедуры поиска вывода на семантической сети. Фреймы. Термин фрейм (от английского frame, что означает «каркас» или «рамка») был предложен Марвином Минским [Минский, 1979], одним из пионеров ИИ, в 70-е годы для обозначения структуры знаний для восприятия пространственных сцен. Эта модель, как и семантическая сеть, имеет глубокое психологическое обоснование .Фрейм - это абстрактный образ для представления некоего стереотипа восприятия.В психологии и философии известно понятие абстрактного образа. Например, произнесение вслух слова «комната» порождает у слушающих образ комнаты: «жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6-20 м2». Из этого описания ничего нельзя убрать (например, убрав окна, мы получим уже чулан, а не комнату), но в нем есть «дырки» или «слоты» - это незаполненные значения некоторых атрибутов - например, количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др. В теории фреймов такой образ комнаты называется фреймом комнаты. Фреймом также называется и формализованная модель для отображения образа. Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих данных. Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:
фреймы-структуры, использующиеся для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель); фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент); фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);
фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.
Традиционно структура фрейма может быть представлена как список свойств:
(ИМЯ ФРЕЙМА:
(имя 1-го слота: значение 1-го слота),
(имя 2-го слота: значение 2-го слота),
…
(имя N-го слота: значение N-го слота)).
Ту же запись можно представить в виде таблицы, дополнив ее двумя столбцами.Таблица 1.1. Структура фрейма
Имя фрейма | |||
Имя слота |
Значение слота |
Способ получения значения |
Присоединенная процедура |
|
|
|
|
В таблице дополнительные столбцы предназначены для описания способа получения слотом его значения и возможного присоединения к тому или иному слоту специальных процедур, что допускается в теории фреймов. В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма, так образуются сети фреймов.
Существует несколько способов получения слотом значений во фрейме-экземпляре :по умолчанию от фрейма-образца (Default-значение);через наследование свойств от фрейма, указанного в слоте АКО; по формуле, указанной в слоте; через присоединенную процедуру; явно из диалога с пользователем; из базы данных.
Важнейшим свойством теории фреймов является заимствование из теории семантических сетей - так называемое наследование свойств. И во фреймах, и в семантических сетях наследование происходит по АКО-связям (A-Kind-Of = это). Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, то есть переносятся, значения аналогичных слотов.
Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является то, что она отражает концептуальную основу организации памяти человека [Шенк, Хантер, 1987], а также ее гибкость и наглядность. Несмотря на все недостатки, наибольшее распространение получила продукционная модель представления знаний. При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода.