- •2.Классификация компьютерных информационных технологий: базовые (универсальные) и технологии предметных областей (специальные).
- •3.Автоматизированные системы управления, их классификация и виды обеспечения.
- •4.Корпоративная информационная система. Корпоративные информационные технологии. Технология клиент-сервер.
- •5.Mrp и erp стандарты – основа построения программного обеспечения корпоративных информационных систем. Crm системы.
- •Основные цели mrp
- •6. Erp системы. Характеристика систем класса erp, представленных на рынке программного обеспечения Республики Беларусь.
- •7.Компьютерные сети. Классификация и услуги предоставляемые компьютерными сетями. Компоненты компьютерной сети.
- •8.Среды передачи данных. Характеристика кабельных сред передачи. Устройства для подсоединения компьютеров к линиям связи.
- •9. Топологии локальных сетей. Связь топологий с используемыми протоколами канального уровня.
- •11. Передача данных по сети ‑ протоколы канального уровня. Адрес сетевой карты.
- •12. Методы доступа к среде передачи.
- •15. Характеристика встроенных средств (утилит) сетевой операционной системы семейства Windows по диагностике сетей, работающих на базе стека протоколов tcp/ip.
- •16. Электронная почта. Программное и техническое обеспечение. Специфика архитектуры клиент-сервер применительно к сервису электронная почта.
- •17. Электронная почта. Протоколы прикладного уровня pop3, smtp, imap4. Формат адреса электронной почты.
- •18. Протоколы прикладного уровня: ftp, telnet. Телеконференции. Irc (Internet Relay Chat).
- •19. Устройства для построения сложных сетей: коммутаторы, свитчи, мосты, маршрутизаторы, шлюзы.
- •20. Сервис www. Протокол http. Url.
- •21. Реализация технологии клиент-сервер в www, web серверы и браузеры.
- •22. Метаязыки и языки разметки текста. Общая характеристика языка html: основные понятия и правила синтаксиса.
- •23. Элементы структуры html- документа. Фреймы. Оформление блоков гипертекста. Примеры.
- •24. Таблицы и списки в html. Примеры.
- •25.Графика и html. Организация графических указателей. Примеры.
- •27. Понятие web-сайта. Требования к структуре и дизайну web-сайта. Средства разработки web-сайтов.
- •28. Информационные ресурсы. Поиск информации в Internet. Поисковые машины и каталоги. Структура информационно-поисковой системы.
- •29. Системы поддержки принятия решений и их структура.
- •30. Понятие искусственного интеллекта. Экспертные системы. Знания.
- •База знаний – это семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе.
- •31. Области применения и классы задач, решаемых экспертными системами. Примеры широко используемых экспертных систем.
- •32.Экспертная оболочка esWin.
- •33. Понятие искусственного интеллекта. Нейрон. Математическая модель нейрона. Нейронные сети.
- •34.Характеристика этапов работы с нейронной сетью (на примере аналитического пакета Deductor).
- •35.Реинжиниринг бизнес-процессов. Основные принципы.
- •36. Основные компоненты реинжиниринга бизнес-процессов.
- •37.Принципы функционального моделирования.
- •38. Методология idef0. Синтаксис и семантика диаграмм idef0.
- •39. Стрелки в idef0 и их классификация.
- •40. Синтаксис idef0 моделей.
- •42. Функционально-стоимостной анализ и порядок его проведения в пакете bpWin.
- •43.Жизненный цикл информационной системы. Каскадное и спиральное проектирование информационных систем.
- •44.Этапы и содержание работ по созданию автоматизированной информационной системы.
- •45. Стадии и этапы создания автоматизированных информационных систем согласно гост 34.601-90.
- •46. Автоматизация проектирования с использованием case-средств, характеристика case- средств.
- •47. Разделы технического задания на создание информационной системы и их содержание.
- •48. Понятие информационной безопасности, угрозы безопасности. Правовые основы информационной безопасности в Республике Беларусь.
- •49. Методы и средства защиты информации
32.Экспертная оболочка esWin.
ESWin — программная оболочка-интерпретатор для работы с продукционно-фреймовыми экспертными системами. Описываемая программная оболочка предназначена для решения задач обратного логического вывода на основе фреймов и правил-продукций. В пакете ESWin используются фреймы трех типов: фрейм-класс, фрейм-экземпляр и фрейм-шаблон. В общем виде фрейм-класс выглядит следующим образом:
FRAME Имя фрейма
Имя слота 1: (значения слота 1)
Имя слота 2: (значения слота 2)
…
Имя слота n: (значения слота n)
ENDFR
При конкретизации фрейма ему и слотам присваиваются конкретные имена, и происходит заполнение слотов. Таким образом, из фреймов-классов получаются фреймы-экземпляры.. Фреймы-экземпляры составляют базу данных. База данных предназначена для временного хранения фактов или гипотез, являющихся промежуточными решениями или результатом общения экспертной системы с внешней средой, в качестве которой обычно выступает человек, ведущий диалог с экспертной системой.
В пакете ESWin правило выглядит как:
RULE Номер правила
Условие 1
.....
Условие n
DO
Заключение 1
......
Заключение m
ENDR
где условие — это образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а заключение — действия или процедуры, выполняемые при успешном исходе поиска (могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, или целевыми, завершающими работу системы и являющимися результатом решения задачи).
База знаний содержит набор фреймов и правил-продукций.
Формат внешнего представления базы знаний пакете ESWin:
TITLE = ‹название экспертной системы›
COMPANY = ‹название предприятия›
FRAME
‹описание фрейма›
ENDF
…
FRAME
‹описание фрейма›
ENDF
RULE 1
‹описание условий правила›
DO
‹описание заключений правила›
ENDR
…
RULE n
‹описание условий правила›
DO
‹описание заключений правила›
ENDR
Интерпретация правил начинается с выбора цели логического вывода. В качестве цели логического вывода используются целевые слоты, содержащиеся во фрейме-классе со специальным именем "Цель".
Далее определяется правило, в заключении которого присутствует выбранный целевой слот.
После определения правила начинается его интерпретация (перебор и проверка условий). При проверке условия ищется соответствующий слот. Первоначальный поиск выполняется в базе данных. Если слот имеет значение, то оно используется при проверке условия. Если значения нет, то значение слота запрашивается у пользователя, с использованием меню выбора символьных значений, или окна для ввода численного значения, или того и другого в случае слота лингвистического типа.
База знаний состоит из двух частей: постоянной и переменной. Переменная часть базы знаний называется базой данных (или базой фактов) и состоит из фактов, полученных в результате логического вывода. Факты в базе данных не являются постоянными. Их количество и значение зависит от процесса и результатов логического вывода.
До начала работы с экспертной оболочкой база знаний находится в текстовом файле. В файле с расширением *.klb (KnowLedge Base) хранятся фреймы и правила-продукции (база знаний).
При работе с программной оболочкой (после загрузки в оперативную память базы знаний) фреймы и правила-продукции, находившиеся в файле с расширением *.klb, остаются неизменными. Факты, находившиеся в файле с расширением *.dtb, могут изменяться в процессе логического вывода (появляться, удаляться или менять свое значение в результате срабатывания правил-продукций или диалога с пользователем).