- •230400 «Информационные системы и технологии»
- •6 Декабря 2011 г., протокол № 4
- •Оглавление
- •Глава 1. Теория информационных процессов и систем 10
- •Глава 2. Информационные технологии 95
- •Глава 3. Архитектура информационных систем 126
- •Глава 4. Технологии программирования 150
- •Глава 5. Управление данными 239
- •Глава 6. Технологии обработки информации 315
- •Предисловие
- •Глава 1. Теория информационных процессов и систем
- •1.1. Информационные системы. Основные понятия и определения.
- •1.2. Системообразующие свойства информационных систем
- •1.3. Свойства и закономерности систем
- •1.4.Системный подход и системный анализ
- •1.5. Моделирование информационных систем
- •1.5.1. Основные понятия
- •1.5.2. Классификация методов моделирования
- •1.5.3. Математическое моделирование
- •1.6. Теория принятия решений
- •3. Неопределённость наших знаний об окружающей обстановке и действующих в данном явлении факторах (неопределённость природы).
- •4. Неопределённость действий активного или пассивного партнёра или противника.
- •1.7. Информационные процессы
- •Контрольные вопросы
- •Глава 2. Информационные технологии
- •2.1. Состав, структура, принципы реализации и функционирования информационных технологий
- •2.2. Базовые и прикладные информационные технологии
- •Прикладные программные средства включают:
- •2.3. Инструментальные средства информационных технологий
- •Контрольные вопросы
- •Глава 3. Архитектура информационных систем
- •3.1. Классификация информационных систем
- •3.2. Структура, конфигурация информационной системы
- •3.2.1. Информационное обеспечение
- •Классификаторы создаются для решения следующих основных задач:
- •3.2.2. Математическое и программное обеспечение
- •К средствам математического обеспечения относятся:
- •К средствам программного обеспечения (по) относятся:
- •3.2.3. Организационное обеспечение
- •3.2.4. Правовое обеспечение
- •3.2.5. Техническое обеспечение
- •3.3. Процесс разработки информационных систем
- •3.3.1. Выработка или выбор парадигмы программирования
- •3.3.2. Моделирование бизнес-процессов
- •3.3.3. Анализ требований, предъявляемых к ис
- •3.3.4. Разработка архитектуры
- •3.3.5. Кодирование
- •3.3.6. Тестирование информационной системы
- •3.3.7. Документирование
- •3.3.8. Внедрение информационной системы
- •3.3.9. Сопровождение информационной системы
- •Контрольные вопросы.
- •Глава 4. Технологии программирования
- •4.1. Основные понятия программного обеспечения
- •Категории специалистов, занятых разработкой и эксплуатацией программ
- •4.2. Характеристики программного продукта
- •4.3. Жизненный цикл программного продукта
- •4.4.Защита программных продуктов
- •4.5. Классы программных продуктов
- •4.6. Инструментарий технологии программирования
- •4.7. Классификация методов проектирования программных продуктов
- •4.8. Этапы создания программных продуктов
- •1. Составление технического задания на программирование
- •2. Разработка технического проекта
- •3. Создание рабочей документации (рабочий проект)
- •4. Ввод в действие
- •4.9. Структура программных продуктов
- •4.10. Структурное проектирование и программирование
- •4.11. Модульная структура программных продуктов
- •4.12. Алгоритмы
- •4.13. Классификации языков программирования и примеры языков
- •4.13.2. Основы функционального программирования с использованием языка lisp Основные свойства функциональных языков программирования
- •Распространенные языки функционального программирования
- •Основные структуры данных и базовые функции по работе с ними в среде Лисп
- •Контрольные вопросы
- •Глава 5. Управление данными
- •5.1. Основы управления данными
- •5.1.1. Информация, данные и знания.
- •5.1.2.Функции управления
- •5.2.Банки данных в информационных системах.
- •5.2.1.Концепция баз данных
- •5.2.2.Файловые системы и базы данных
- •5.2.4.Классификация банков данных
- •5.3.Моделирование и модели данных
- •5.3.1.Уровни моделирования
- •5.3.2.Виды моделей
- •5.3.3.Модели данных
- •5.3.4.Иерархическая модель данных
- •5.3.5.Сетевая модель данных
- •5.3.6.Реляционная модель данных
- •5.3.7.Постреляционная модель представления данных
- •5.3.8.Многомерные модели представления данных
- •5.3.9.Объектно-ориентированные модели представления данных
- •5.4.Проектирование базы данных
- •5.4.1.Основы реляционной алгебры
- •5.4.2.Инфологический подход к проектированию баз данных
- •5.4.3.Модель «сущность—связь»
- •5.4.4.Переход к реляционной модели данных
- •5.4.5.Пример проектирования реляционной бд средствами субд Access
- •5.5.Субд в архитектуре «клиент-сервер»
- •5.5.1.Открытые системы
- •5.5.2.Клиенты и серверы локальных сетей
- •5.5.3.Системная архитектура «клиент-сервер»
- •5.5.4.Серверы баз данных
- •5.6.Реляционный язык sql
- •Структура sql
- •Контрольные вопросы
- •Глава 6. Технологии обработки информации
- •6.1. Основные виды и процедуры обработки информации
- •6.1.1. Виды обработки информации
- •6.1.2. Основные процедуры обработки данных
- •6.2. Системы поддержки принятия решений (сппр)
- •6.2.1. Условия принятия решений
- •6.2.2. Решение задач с помощью искусственного интеллекта
- •6.2.3. Процесс выработки решения на основе первичных данных
- •6.2.4. Типы информационных систем поддержки принятия решений
- •6.2.5. Реализация процесса принятия решений
- •6.2.6. Средства разработки информационных приложений
- •6.3. Концепция хранилищ и витрин данных, достоинства и недостатки
- •6.3.1. История создания концепции хранилищ данных
- •6.3.2. Причины создания концепции хранилищ данных
- •6.3.3. Факторы и технологии складирования данных
- •6.3.4. Концепция хранилищ данных
- •6.3.5. Взаимное соотношение концепции хранилищ данных и концепций анализа данных
- •6.3.6. Реализации хранилищ данных
- •6.3.7. Субд для аналитических систем
- •6.3.8. Витрины данных
- •6.4. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы
- •6.4.1. Цели и задачи искусственного интеллекта
- •6.4.2. Направление исследований в области искусственного интеллекта
- •6.4.3. Структура интеллектуальной системы
- •6.4.4. Разновидности интеллектуальных систем
- •Контрольные вопросы
- •Глава 7. Интеллектуальные системы и технологии
- •7.1. Теория и технологии искусственного интеллекта
- •7.2. Математическое описание экспертной системы, логический вывод
- •7.3. Искусственные нейронные сети
- •7.4. Расчётно-логические системы, системы с генетическими алгоритмами
- •(Начало цикла)
- •Создание начальной популяции
- •Размножение (Скрещивание)
- •Мутации
- •Применение генетических алгоритмов
- •7.5. Мультиагентные системы
- •Контрольные вопросы
- •Глава 8. Инструментальные средства информационных систем
- •8.1. Состав и структура инструментальных средств информационных систем
- •8.2. Тенденции развития инструментальных средств информационных систем
- •8.3. Операционные системы инструментальных средств информационных систем
- •8.4. Технические средства инструментальных средств информационных систем
- •Классификация технических средств инструментальных средств информационных систем.
- •Контрольные вопросы
- •Глава 9. Инфокоммуникационные системы и сети
- •9.1. Модели и структура информационных сетей Классическая модель построения инфокоммуникационных систем
- •9.2. Информационные ресурсы сетей
- •По способу представления:
- •По национально-территориальному признаку:
- •9.3. Теоретические основы современных информационных сетей
- •Контрольные вопросы
- •Глава 10. Методы и средства проектирования информационных систем и технологий
- •10.1. Технология проектирования информационных систем. Этапы проектирования
- •10.2. Методы проектирования информационных систем
- •10.3. Средства проектирования ис
- •Контрольные вопросы
- •Список литературы
- •143 Хорошилов а.В. Селетков с.Н. Днепровская н.В. Управление информационными ресурсами.
6.2.2. Решение задач с помощью искусственного интеллекта
Решение задач с помощью искусственного интеллекта заключается в сокращении перебора вариантов при поиске решения, при этом программы реализуют те же принципы, которыми пользуется в процессе мышления человек.
Экспертная система пользуется знаниями, которыми она обладает в своей узкой области, чтобы ограничить поиск на пути к решению задачи путем постепенного сужения круга вариантов.
Для решения задач в экспертных системах используют:
метод логического вывода, основанный на технике доказательств, называемой резолюцией и использующей опровержение отрицания (доказательство «от противного»);
метод структурной индукции, основанный на построении дерева принятия решений для определения объектов из большого числа данных на входе;
метод эвристических правил, основанных на использовании опыта экспертов, а не на абстрактных правилах формальной логики;
метод машинной аналогии, основанный на представлении информации о сравниваемых объектах в удобном виде, например, в виде структур данных, называемых фреймами.
Источники «интеллекта», проявляющегося при решении задачи, могут оказаться бесполезными либо полезными или экономичными в зависимости от определённых свойств области, в которой поставлена задача. Исходя из этого, может быть осуществлен выбор метода построения экспертной системы или использования готового программного продукта.
6.2.3. Процесс выработки решения на основе первичных данных
Процесс выработки решения на основе первичных данных, можно разбить на два этапа: выработка допустимых вариантов решений путем математической формализации с использованием разнообразных моделей и выбор оптимального решения на основе субъективных факторов.
Информационные потребности лиц, принимающих решение, во многих случаях ориентированы на интегральные технико-экономические показатели, которые могут быть получены в результате обработки первичных данных, отражающих текущую деятельность предприятия. Анализируя функциональные взаимосвязи между итоговыми и первичными данными, можно построить так называемую информационную схему, которая отражает процессы агрегирования информации. Первичные данные, как правило, чрезвычайно разнообразны, интенсивность их поступления высока, а общий объём на интересующем интервале велик. С другой стороны состав интегральных показателей относительно мал, а требуемый период их актуализации может быть значительно короче периода изменения первичных данных – аргументов.
Для поддержки принятия решений обязательным является наличие следующих компонент:
обобщающего анализа;
прогнозирования;
ситуационного моделирования.
6.2.4. Типы информационных систем поддержки принятия решений
В настоящее время принято выделять два типа информационных систем поддержки принятия решений.
Системы поддержки принятия решений DSS (Decision Support System) осуществляют отбор и анализ данных по различным характеристикам и включают средства:
доступа к базам данных;
извлечения данных из разнородных источников;
моделирования правил и стратегии деловой деятельности;
деловой графики для представления результатов анализа;
анализа «если что»;
искусственного интеллекта на уровне экспертных систем.
Системы оперативной аналитической обработки OLAP (OnLine Analysis Processing) для принятия решений используют следующие средства:
мощную многопроцессорную вычислительную технику в виде специальных OLAP-серверов;
специальные методы многомерного анализа;
специальные хранилища данных Data Warehouse.