Билет 1 Понятие информации и данных.

Информация — это новые сведения, позволяющие улучшить процессы, связанные с преобразованием данных. Информация в ИС не отделима от процесса информирования, поэтому необходимо рассматривать источники информации и потребителей информации. Информацией являются сведения, расширяющие запас знаний конечного пользователя. Инф-ция на пути от источника к потребителю проходит через ряд преобразователей: кодирующие и декодирующие устройства, различные типы ЭВМ, обрабатывающие инф-цию по определенным алгоритмам. На промежуточных стадиях преобразования смысловые свойства сообщений отступают на 2 план, поэтому понятие инф-ции заменяется более общим — данные. Данные представляют собой набор утверждений, фактов и цифр, лексически и синтаксически связанных между собой. Связи между отдельными частями сообщения отражаются синтаксическими (синтагматическими) отношениями. Для обработки инф-ции используют сравнительно простые алгоритмы, где существует преобладание логических операций, корректировка, сравнение над арифметическими…

Структуризация данных. Уровни структуризации.

Три уровня структуризации:

Концептуальный — с позиции руководителей служб, деятельность которых автоматизируется в рассматриваемой системе;

Уровень реализации — с позиции пользователей ИС;

Физический — с позиции разработчиков внутрисистемного информационного и программного обеспечения.

Фазы существования информации.

Выделяют 3 фазы существования информации:

Ассимилированная инф-я — это представление сообщений в сознании человека, наложенное на системы его понятий и оценок.

Документированная — это сведения, зафиксированные в знаковой форме на каком-либо физическом носителе.

Передаваемая информация — это сведения, рассматриваемые в момент передачи инф-ции от источника к потребителю.

Формальная информатика рассматривает только 2 последние фазы существования инф-ции.

Документальные ИПС.

Документальными ИПС называют информационно-поисковые системы, в которых реализуется поиск в информационном фонде ИПС документов или текстов в соответствии с полученным запросом с последующим предоставлением пользователю этих документов или их копий. Вся обработка полученной информации в документальных ИПС осуществляется самим пользователем. В зависимости от того, по каким хранимым документам или по их описаниям (вторичным документам) осуществляется поиск, документальные ИПС часто делят на:

системы с библиотечным поиском;

системы с библиографическим поиском.

В первом случае поиск ведется в информационном фонде, содержащем первичные документы, во втором — в информационном фонде вторичных документов. Заметим, что наибольшее практическое значение имеют документальные ИПС, поиск в которых организован по двум контурам:

библиографическому, с определением основных характеристик первичного документа и предоставлением пользователю возможности оценить, может ли данный документ удовлетворить его информационные потребности;

библиотечному, когда в информационном фонде осуществляется нахождение требуемого документа с последующей его (или копии) выдачей пользователю.

Под описанием документа или вторичным документом понимается некоторая совокупность данных, представленных в некоторой заданной форме, позволяющая охарактеризовать первичный (исходный) документ с точки зрения его содержания, местонахождения и т. п. Например, реферат статьи, опубликованный в реферативном сборнике, является вторичным документом, позволяющим найти эту статью.

Билет 2 Понятие информационной системы. Структура информационной системы.

Понятие системы охватывает комплекс взаимосвязанных элементов, действующих как единое целое. Система включает в себя следующие компоненты:

Структура — это множество элементов системы и взаимосвязи между ними.

Входы и выходы — это материальные потоки или потоки сообщений, поступающие в систему или выводимые ею. Поступающую инф-цию мы будем рассматривать как набор символов {x(i)}, значение которого образует вектор X. Данные сообщения проходят обработку в системе и находятся в прямой зависимости от времени. Аналогично множество выходных — {y(i, t)} образует вектор Y.

Цель и ограничения. Порядок функционирования системы описывается рядом переменных: U1, U2…, Un. Часть этих переменных должна всегда поддерживаться в экстремальном положении — max U1 и т. п. U1 = f (X, t, Y, …), тогда U1 наз-ся целевой функцией системы. Данная функция определяет соответствие целей системы результатам ее функционирования.

Закон проведения системы. Это функция f(х), связывающая изменение входа и выхода системы.

Среди известных свойств системы можно выделить следующие: относительность, делимость и целостность.

ИС представляет собой систему, функционирование которой во времени заключается в сборе, хранении, обработке, распределении инф-и о деятельности какого-либо экономического объекта реального мира

Логические ИПС.

Логические ИПС или информационно-логические си­стемы (ИЛС) не только выдают по требованию ранее введенную в них информацию, но выполняют, если это необходимо, логическую переработку этой информации с целью ее преобразования и получения новой инфор­мации, которая в явном виде в систему не вводилась.

Методы анализа информационных потоков.

Анализ информационных потоков дает возможность решить задачи 2-х первых этапов стадии концептуального проектирования ИС

Анализа и структурирования информационного пространства системы;

Выявление анализа и спецификации пользовательских требований ИС.

Следующим этапом является концептуальное проектирование информационных моделей (моделирование информационных потоков). В любой модели (бывают физические, логические модели) используется информация о моделируемом объекте, а целью реализации модели является формирование новой информации относительно каких-либо свойств поведения, развития моделируемого объекта при некоторых заданных условиях. В этом смысле любая модель является информационной, но далеко не любая модель по назначению и по возможностям позволяет описать информационную среду и промоделировать информационные потоки.

В моделировании информационных потоков было предложено много подходов:

Метод функционально-операционного анализа;

Анализ норм выработки решения;

Модуль-метод;

Семиотический анализ и моделирование;

Построение схем информационных связей;

Матричное моделирование.

Матричное моделирование.

Матричная информационная модель нужна для:

отображения процесса формирования и движения показателей и документов;

отображения в единой унифицированной форме данных о деятельности различных подразделений;

описания структуры и функций производственной системы, процессов управления и особенностей функционирования ее элементов;

совершенствование информационной структуры (связей, потоков и т.д.).

Свойства информационных систем.

Свойство относительности устанавливает, что состав элементов, взаимосвязей, выходов, входов, целей и ограничений зависит от целей исследования. Реальный мир на много богаче проектируемой системы, поэтому исследователю требуется определить, какие из сторон реального мира будут охватывать его система. При выделении системы некоторые элементы, взаимосвязи, входы, выходы не включаются в систему из-за слабого влияния на остающиеся элементы, из-за самостоятельных целей, которые могут плохо согласовываться со всей системой. Они образуют внешнюю среду ИС.

Делимость означает, что систему можно представить состоящей из относительно самостоятельных частей (подсистем), каждая из которых может рассматриваться как система. Возможность выделения подсистем или декомпозиция системы упрощает ее анализ, т. к. число взаимосвязей между подсистемами и внутри них обычно меньше, чем число связей непосредственно между всеми элементами системы. См. рис. 2, где 1— учет кредиторов, 2 — учет кредитов, 3 — учет денежных средств. Деление на подсистемы условно и не всегда обязательно. Декомпозиция производится по желанию исследователя.

Свойство целостности. Подразумевает согласованность целей функционирования всей системы с целями функционирования ее подсистем и элементов. Также нельзя забывать, что при декомпозиции системы она теряет ряд своих свойств.

Билет 4.

Сущность структурного подхода к разработке ИС заключается в ее декомпозиции (разбиении) на автоматизируемые функции: система разбивается на функциональные подсистемы, которые в свою очередь делятся на подфункции, подразделяемые на задачи и так далее. Процесс разбиения продолжается вплоть до конкретных процедур. При этом автоматизируемая система сохраняет целостное представление, в котором все составляющие компоненты взаимоувязаны. При разработке системы "снизу-вверх" от отдельных задач ко всей системе целостность теряется, возникают проблемы при информационной стыковке отдельных компонентов.

Все наиболее распространенные методологии структурного подхода [9,11,12,13] базируются на ряде общих принципов [3]. В качестве двух базовых принципов используются следующие:

• принцип "разделяй и властвуй" - принцип решения сложных проблем путем их разбиения на множество меньших независимых задач, легких для понимания и решения;

• принцип иерархического упорядочивания - принцип организации составных частей проблемы в иерархические древовидные структуры с добавлением новых деталей на каждом уровне.

Выделение двух базовых принципов не означает, что остальные принципы являются второстепенными, поскольку игнорирование любого из них может привести к непредсказуемым последствиям (в том числе и к провалу всего проекта). Основными из этих принципов являются следующие:

• принцип абстрагирования - заключается в выделении существенных аспектов системы и отвлечения от несущественных;

• принцип формализации - заключается в необходимости строгого методического подхода к решению проблемы;

• принцип непротиворечивости - заключается в обоснованности и согласованности элементов;

• принцип структурирования данных - заключается в том, что данные должны быть структурированы и иерархически организованы.

В структурном анализе используются в основном две группы средств, иллюстрирующих функции, выполняемые системой и отношения между данными. Каждой группе средств соответствуют определенные виды моделей (диаграмм), наиболее распространенными среди которых являются следующие:

• SADT (Structured Analysis and Design Technique) модели и соответствующие функциональные диаграммы (подраздел 2.2);

• DFD (Data Flow Diagrams) диаграммы потоков данных (подраздел 2.3);

• ERD (Entity-Relationship Diagrams) диаграммы "сущность-связь" (подраздел 2.4).

На стадии проектирования ИС модели расширяются, уточняются и дополняются диаграммами, отражающими структуру программного обеспечения: архитектуру ПО, структурные схемы программ и диаграммы экранных форм.

Перечисленные модели в совокупности дают полное описание ИС независимо от того, является ли она существующей или вновь разрабатываемой. Состав диаграмм в каждом конкретном случае зависит от необходимой полноты описания системы.

Билет №3

ЭИС представляет собой систему, функционирование которой во времени заключается в сборе, хранении, обработке и распространении информации о деятельности какого-то экономического объекта реального мира.

Информационная система создается для конкретного экономического объекта и должна в определенной мере копировать взаимосвязи элементов объекта. ЭИС предназначены для решения задач обработки данных, автоматизации конторских работ, выполнения поиска информации и отдельных задач, основанных на методах искусственного интеллекта. Задачи обработки данных обеспечивают обычно рутинную обработку и хранение экономической информации с целью выдачи (регулярной или по запросам) сводной информации, которая может потребоваться для управления экон. объектом. Автоматизация конторских работ предполагает наличие в ЭИС системы ведения картотек, системы обработки текстовой информации, системы машинной графики, системы электронной почты и связи. Поисковые задачи имеют свою специфику, и информационный поиск представляет собой интегральную задачу, которая рассматривается независимо от экономики или иных сфер использования найденной информации. Алгоритмы искусственного интеллекта необходимы для задач принятия управленческих решений, основанных на моделировании действий специалистов предприятия при принятии решений.

Билет 5.

разработан в 1973 г . Дугласом Россом (SoftTech, Inc.). Успешно использовался в военных, промышленных и коммерческих организациях США. Метод поддерживается Министерством обороны США, которое было инициатором разработки стандарта IDEF0 (Icam DEFinition) - подмножества SADT, являющегося основной частью программы ICAM (Integrated Computer Aided Manufacturing- интегрированная компьютеризация производства). Более того, среди менеджеров и руководителей компьютерных фирм считается, чуть ли не правилом хорошего тона знать основы SADT и при обсуждении каких-либо вопросов нарисовать простейшую диаграмму, поясняющую суть дела. Представляет собой совокупность правил и процедур, предназначенных для построения функциональной модели объекта (производимые им действия - работы - и связи между ними). Диаграммы функциональных спецификаций позволяют представить общую структуру, отражающую взаимосвязь различных задач (процедур) в процессе получения требуемых результатов. Основными объектами диаграмм являются: функция - некоторое действие, необходимое для решения задачи; декомпозиция функции - разбиение функции на множество подфункций. Система разбивается на функциональные подсистемы, которые делятся на подфункции, те - на задачи и так далее до конкретных процедур. При этом автоматизируемая система сохраняет целостное представление. Метод основан на следующих концепциях : графическое представление блочного моделирования; строгость и точность; отделение организации от функции (исключение влияния административной структуры на функциональную модель). Графика блоков и дуг SADT-диаграммы отображает функцию в виде блока, а интерфейсы входа/выхода представляются дугами, соответственно входящими в блок и выходящими из него. Взаимодействие блоков друг с другом описываются посредством интерфейсных дуг, выражающих "ограничения", которые в свою очередь определяют, когда и каким образом функции выполняются и управляются; строгость и точность. Выполнение правил SADT требует достаточной строгости и точности, не накладывая в то же время чрезмерных ограничений на действия аналитика. Правила SADT включают: ограничение количества блоков на каждом уровне декомпозиции (правило 3-6 блоков); связность диаграмм (номера блоков); уникальность меток и наименований (отсутствие повторяющихся имен); синтаксические правила для графики (блоков и дуг); разделение входов и управлений (правило определения роли данных). отделение организации от функции, т.е. исключение влияния организационной структуры на функциональную модель. Диаграммы - главные компоненты модели, на которых в виде блоков и дуг представлены все функции (работы) организации и интерфейсы. Работы - поименованные процессы, функции или задачи, которые происходят в течение определенного времени и имеют распознаваемые результаты. Изображаются в виде прямоугольников. Имя работы выражается отглагольным существительным. В IDEF0 различают пять типов стрелок: Вход (Input) - материал или информация, используемые работой для получения результата (выхода). Входит в левую грань работы. Работа может не иметь ни одной стрелки входа. Управление (Control) - правила, стратегии, процедуры или стандарты, которыми руководствуется работа. Каждая работа должна иметь хотя бы одну стрелку управления. Входит в верхнюю грань работы. Часто сложно определить, являются данные входом или управлением. Подсказкой может служить, перерабатываются (изменяются) данные в работе или нет. Если изменяются, то скорее всего это вход, если нет - управление. Выход (Output) - материал или информация, которые производятся работой. Каждая работа должна иметь хотя бы одну стрелку выхода. Работа без результата не имеет смысла и не должна моделироваться. Выходит из правой грани работы. Механизм (Mechanism) - ресурсы, которые выполняют работу (персонал предприятия, станки, устройства и т. д.). Входит в нижнюю грань работы. По усмотрению аналитика механизм может не изображаться в модели. Вызов (Call) - специальная стрелка, указывающая на другую модель работы. Рисуется как исходящая из нижней грани работы. Указывает на то, что некоторая работа выполняется за пределами моделируемой системы. Построение SADT-модели начинается с представления всей системы в виде контекстной диаграммы . Контекстная диаграмма представляет самое общее описание системы и ее взаимодействия с внешней средой. Имеет вид одного блока и дуг, изображающих набор внешних интерфейсов системы. Затем проводится разбиение системы на крупные фрагменты (функциональная декомпозиция) . Декомпозиция выявляет полный набор подфункций, каждая из которых показана как блок с интерфейсными стрелками. Каждая подфункция может быть декомпозирована для большей детализации. Получаемые диаграммы называются диаграммами декомпозиции .

Билет №7

Сбор и регистрация информационных ресурсов

Эти функции обеспечивают «фотографирование» предметной области, формирова­ние и поддержку на этой основе модели предметной области экстенси­онального уровня.

Функции сбора и регистрации информационных ресурсов могут сов­мещаться во времени или выполняться последовательно. Возможны раз­личные варианты их осуществления, например:

• путем измерений (наблюдений) фактов в реальном мире и ввода дан­ных в систему вручную с помощью клавиатуры и/или каких-либо ма­нипуляторов;

• полуавтоматически путем ввода в компьютер с некоторых носи­телей и в случае необходимости их оцифровки (например, при ис­пользовании текстов на бумажных носителях или аналоговых ау­диозаписей);

• автоматически с помощью различного рода датчиков или обмена .данными с другими автоматизированными системами.

С этими функциями связана необходимость решения ряда сопутствующих задач, таких как очистка данных, верификация данных, сжатие данных, конвертирование данныхиз одного формата в другой и т.д.

Очистка данных — необходимая стадия предварительной обработки данных и подготовки их к загрузке в систему, особенно в случаях, когда используется несколько источников данных. Обычно она включает про­цедуры фильтрации данных, верификации, обеспечения логической це­лостности, устранения несогласованности, избыточности и различных ошибок, восполнения пропусков, а также другие процедуры, направ­ленные на улучшение качества данных. В результате фильтрации производится отбор нужных данных из множества имеющихся в распоряжении.

Верификация данных обеспе­чивает достоверность и логическую целостность данных. Проверка до­стоверности данных — это содержательная процедура, которая поз­воляет установить, адекватно ли характеризуют состояние предметной области собранные для ввода в информационную систему информаци­онные ресурсы.

Сжатие данных осуществляется с целью ми­нимизации ресурсов памяти, необходимых для их хранения, а также для снижения затрат на передачу данных по коммуникационным каналам. ля рационального использования ресурсов памяти в некоторых классах систем, например в системах управления докумен­тами, документы подразделяются на активные и архивные. Хранение ар­хивных документов осуществляется в сжатых форматах.

Конвертирование данных при вводе в систему используется для преобразования данных из одного формата в другой, допускающий авто­матизированный импорт их в информационную систему. Конвертирова­ние данных часто необходимо в случаях, когда источником данных явля­ется некоторая другая система.

Хранение информационных ресурсов

Эта функция информацион­ных систем связана с необходимостью управления двумя видами ресур­сов — ресурсами хранимых данных и ресурсами памяти. Требования к этим функциям различаются в разных классах информационных сис­тем.

В системах текстового поиска каждый документ хранится обычно в от­дельном файле. Доступ к документам осуществляется с помощью струк­тур данных, называемых индексами. Индексы в системах текстового по­иска позволяют определять адрес размещения нужного файла по так называемым индексирующим свойствам хранящегося в нем докумен­та — по значениям каких-либо атрибутов, ассоциированных с докумен­том, по содержащимся в нем словам или словосочетаниям и т.п. При этом единицей доступа является полный документ. Управление памятью осуществляется в таких системах средствами компонента операционной системы компьютера, называемого файловой системой или системой управления файлами. Индексы документов в системах текстового по­иска организуются в виде так называемых инвертированных списков. Для каждого значения индексирующего свойства документов в таких индек­сах поддерживаются адреса или идентификаторы файлов, их содержащих.

Более тонкую организацию имеют механизмы управления хранением данных, основан­ных на технологиях баз данных. Причины заключаются в том, что в сис­темах баз данных используются более сложные структуры данных, тре­буется значительно более мелкая гранулярность доступа к ресурсам, более динамичный характер имеют хранимые данные.

Управление хранимыми данными в системах баз данных включает поддержку структуры хранимых данных, их размещение в пространстве памяти, поддержку физической целостности и обеспечение эффективно­го доступа к ним. Чаще всего используются прямой и последовательный доступ к единицам информационных ресурсов в каком-либо определен­ном порядке.

Среда хранения в системах баз данных также базируется на файловой организации. Однако над файловой системой надстраиваются механиз­мы, обеспечивающие более тонкие методы управления данными в тер­минах элементов содержания файлов. Единицей доступа здесь является, как уже отмечалось, не файл или порция файла, предусмотренная в фай­ловой системе, а порции информационных ресурсов с гораздо более мел­кой гранулярностью.

Обработка информационных ресурсов

Некоторые информационные системы способны предоставлять пользователям только информационные ре­сурсы, ранее введенные в систему и хранящиеся в ней без какой-либо трансформации. Такая ситуация чаще всего встречается в системах текс­тового поиска, которые выдают пользователю документы, удовлетворя­ющие условиям запроса. В то же время, системы баз данных способ­ны продуцировать данные, производные от ранее введенных в систему и хранимых в базе данных. Достаточно упомянуть весьма развитое средс­тво, предусмотренное для этих целей в реляционных СУБД, — механизм поддержки представлений данных (View).

Продуцирование производных данных обеспечивается также в Web-сайтах с динамической генерацией страниц. Существуют текстовые информационные системы, позволяю­щие генерировать для хранимых документов их рефераты.

Обработка информационных ресурсов в инфор­мационных системах не сводится лишь к продуцированию производной информации. Обработка осуществляется и для выполнения ряда систем­ных функций, например для проверки ограничений целостности, для по­иска в индексах, словарях и т.п.

Актуализация информационных ресурсов

Назначение информационной системы состоит в поддержке динамической информационной модели ее предмет­ной области. Для того чтобы эта модель была практически полезной, необходимо своевременно и адекватно отображать в ней изменения состояния предметной области. Требуется актуализировать модель. Для этой цели нужно актуализировать информационные ресурсы системы.

Актуализация информационных ресурсов системы заключается в приве­дении их в соответствие текущему состоянию предметной области системы. В реляционных системах баз данных эта задача сводится к включению и/или удалению строк в таблицах базы данных, обновлению значений столбцов в некоторых строках. В случаях, когда изменяется структура предметной области системы, актуализация информационных ресурсов заключается в изменении схемы базы данных — добавлении или удале­нии столбцов таблиц, существующих в базе данных, к созданию новых и/или удалению существующих таблиц и т.д.

В системах текстового поиска актуализация информационных ресур­сов чаще всего осуществляется путем ввода в систему новых или (реже) удаления существующих документов.

При актуализации Web-сайта в состав его ресурсов включаются но­вые или удаляются существующие страницы, модифицируются гипер­ссылки, связывающие страницы данного сайта и, возможно, страницы других сайтов, редактируется содержание существующих страниц.

Актуализация информационных ресурсов в информационных систе­мах производится дискретно, через определенные интервалы времени. Поэтому адекватность состояния модели предметной области и ее состо­яния в реальности обеспечивается с временным лагом, величина кото­рого равна продолжительности указанных интервалов. Величина лага может изменяться для разных систем в довольно широком диапазоне времени и зависит от назначения системы и особенностей ее предмет­ной области. В информационных системах, входящих в состав систем управления сложными техническими объектами, например в системе управления космическими полетами, лаг измеряется в миллисекундах. В корпоративных информационных системах он может составлять ми­нуты и часы. В некоторых исследовательских экономических системах возможен лаг, составляющий дни, месяцы, кварталы и годы.

Для того чтобы информационная система соответствовала своему на­значению, важно соблюдать установленный для нее регламент актуали­зации информационных ресурсов.

Предоставление информационных ресурсов пользователям

Поддержка в информационной системе информационных ресурсов, позволяющих моде­лировать состояние и поведение предметной области, конечно же, не яв­ляется самоцелью. Это делается для удовлетворения информационных потребностей пользователей.

Предоставление информационных ресурсов пользователям информа­ционной системы может осуществляться с помощью:

• pull-технологий - инициатором предоставления является пользователь

• push-технологий - инициатором предоставления является сама система, в соответствии с определенным регламентом и для определен­ного круга пользователей.

Билет №8

ИС решают следующие основные задачи.

Основные задачи информационных систем - ис:

• Поиск, обработка и хранение информации, которая долго накапливается и утрата которой невосполнима. Компьютеризованные ИС предназначены для более быстрой и надежной обработки информации, чтобы люди не тратили время, чтобы избежать свойственных человеку случайных ошибок, чтобы сэкономить расходы, чтобы сделать жизнь людей более комфортной .

• Хранение данных разной структуры. Не существует развитой ИС работающей с одним однородным файлом данных. Более того, разумным требованием к информационной системе является то, чтобы она могла развиваться. Могут появиться новые функции, для выполнения которых требуются дополнительные данные с новой структурой. При этом вся накопленная ранее информация должна остаться сохранной. Теоретически можно решить эту задачу путем использования нескольких файлов внешней памяти, каждый из которых хранит данные с фиксированной структурой. В зависимости от способа организации используемой системы управления файлами эта структура может быть структурой записи файла или поддерживаться отдельной библиотечной функцией, написанной специально для данной ИС. Известны примеры реально функционирующих ИС, в которых ХД планировалось основывать на файлах. В результате развития большинства таких систем в них выделился отдельный компонент, который представляет собой разновидность системы управления базами данных (СУБД).

• Анализ и прогнозорование потоков информации различных видов и типов, перемещающихся в обществе. Изучаются потоки с целью их минимизации, стандартизации и приспособления для эффективной обработки на вычислительных машинах, а также особенности потоков информации, протекающей через различные каналы распространения информации.

• Иссиедование способов представления и хранения информации, создание специальных языков для формального описания информации различной природы, разработка специальных приемов сжатия и кодирования информации, аннотирования объемных документов и реферирования их. В рамках этого направления развиваются работы по созданию банков данных большого объема, хранящих информацию из различных областей знаний в форме, доступной для вычислительных машин.

• Построение процедур и технических средств для их реализации, с помощью которых можно автоматизировать процесс извлечения информации из документов, не предназначенных для вычислительных машин, а ориентированных на восприятие их человеком

• Создание информационно-поисковых систем, способных воспринимать запросы к информационным хранилищам, сформулированные на естественном языке, а также специальных языках запросов для систем такого типа.

• Создание сетей хранения, обработки и передачи информации, в состав которых входят информационные банки данных, терминалы , обрабатывающие центры и средства связи.

Конкретные задачи, которые должны решаться информационной системой, зависят от той прикладной области, для которой предназначена система. Области применения информационных приложений разнообразны: банковское дело, управление производством, медицина, транспорт, образование и т.д.

Тенденции развития современных ИТ приводят к постоянному возрастанию сложности ИС, создаваемых в различных областях. Современные крупные проекты ИС характеризуются, как правило, несколькими особонностями.

Билет № 10

Многообразие экономических систем . Экономические системы находятся в постоянном движении и развитии. На смену одной экономической системы приходит другая. В результате этих процессов осуществляется естественное историческое развитие общества. Надо отметить, что среди ученых не существует единого мнения относительно периодизации исторического развития общества. Это объясняется тем, что учеными используются различные критерии при характеристике этого процесса.

Формационный подход . В соответствии с формационным подходом историческое развитие общества сводится к смене одной общественно экономической формации другой, более прогрессивной. Основоположниками формационного подхода являются марксисты. История развития общества, согласно этому подходу, — это пять общественно-экономических формаций: первобытнообщинная, рабовладельческая, феодальная, капиталистическая и

коммунистическая , состоящая из двух стадий: социализма и коммунизма. В основе каждой формации лежит определенный способ производства, представляющий единство производительных сил и производственных отношений.

В настоящее время формационный подход не находит широкого круга сторонников в научном мире. Это связано с тем, что в ряде стран, прежде всего азиатских, эта классификация вообще не применима к процессу исторического развития. Более того, за пределами формационного подхода остается человек с его потребностями и ценностями. Все это обусловливает поиск новых критериев, посредством которых можно провести анализ общественного развития.

Стадийный подход . Этот подход возник в рамках исторической школы одного из направлений экономической мысли XIX в Германии. В ХХ веке теорию стадий экономического роста развил американский ученый Уолтер Ростоу. По его мнению, общество в своем развитии проходит пять стадий: традиционное общество (примитивная техника, преобладание сельского хозяйства в экономике, господство крупных землевладельцев); переходное общество (централизованное государство, предпринимательство); стадия сдвига (промышленная революция); стадия зрелости ( HTP , господство городского населения); стадия массового потребления (приоритетная роль сферы услуг, производства потребительских товаров). Основным фактором развития общества, как считают сторонники теории стадий, являются производительные силы. Эта концепция по экономическому содержанию близка к теории К. Маркса. Цивилизационный подход . Название этого подхода происходит от латинского слова civilis гражданский , общественный. Суть цивилизационного подхода заключается в том, что историческое движение общества рассматривается как развитие различных этапов (циклов) цивилизации. На основе циклического подхода осуществляются различного рода классификации. Наибольший интерес представляет теория циклического развития общества, смены цивилизаций. В соответствии с этой концепцией, в общественном развитии выделяется семь цивилизаций: неолитическая, которая длилась 30—35 веков (в России 2 0 —30 столетий); восточно-рабовладельческая — 20— 30 столетий в мире (в России — 15—16); античная — 12—13 веков в мире (в России 11—12); раннефеодальная — 7 столетий в мире (в России — 7 столетий); прединдустриальная — 4,5 столетия в мире (в России — 2,5); индустриальная — соответственно 2,3 и 1,5 столетия; постиндустриальная — 1,3 столетия в мире (в России — 1,4).

Цивилизационный подход рассматривает развитие общества как естественный, эволюционный процесс. В центре внимания рассматриваемой теории находится человек с его постоянно растущими потребностями, научные, экономические, культурные ценности.

Информационный подход. Современная экономическая мысль (Дж . Гэлбрейт, Р. Арон и др.) на основе такого критерия, как уровень развития техники, выделяет индустриальное, постиндустриальное, не индустриальное (информационное) общество. В соответствии с этим критерием наиболее развитые страны представляют информационное общество. Высший уровень развития науки и техники, использование информационных технологий позволяют обеспечить не только экономический рост, стабильность цен и полную занятость, но и эффективную систему социальной защиты населения, экологической безопасности и пр.

Организационный подход . Классификация экономических систем на основе способа организации хозяйственной деятельности учитывает следующие признаки:

•  форма собственности на факторы производства;

•  кто и как принимает основные экономические решения;

•  способ координации экономической деятельности;

•  мотивы, стимулирующие ведение экономической деятельности. Эти критерии позволяют выделить следующие экономические системы: традиционная экономика, плановая экономика, рыночная экономика, переходная экономика. В настоящее время такая классификация экономических систем является наиболее распространенной.

Билет№12

Основные положения теории систем возникли в ходе исследования динамических систем и их функциональных элементов. Под системой понимают группу взаимосвязанных элементов, действующих совместно с целью выполнения заранее поставленной задачи. Анализ систем позволяет определить наиболее реальные способы выполнения поставленной задачи, обеспечивающие максимальное удовлетворение поставленных требований. Элементы, составляющие основу теории систем, не создаются с помощью гипотез, а обнаруживаются экспериментальным путем. Для того чтобы начать построение системы, необходимо иметь общие характеристики технологических процессов. Это же справедливо и в отношении принципов создания математически сформулированных критериев, которым должен удовлетворять процесс или его теоретическое описание. Моделирование является одним из наиболее важных методов научного исследования и экспериментирования [22, 27, 40].

При построении моделей объектов используется системный подход, представляющий собой методологию решения сложных задач, в основе которой лежит рассмотрение объекта как системы, функционирующей в некоторой среде. Системный подход предполагает раскрытие целостности объекта, выявление и изучение его внутренней структуры, а также связей с внешней средой. При этом объект представляется как часть реального мира, которая выделяется и исследуется в связи с решаемой задачей построения модели. Кроме этого, системный подход предполагает последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель проектирования, а объект рассматривается во взаимосвязи с окружающей средой [19].

Сложный объект может быть разделен на подсистемы, представляющие собой части объекта, удовлетворяющие следующим требованиям:

1) подсистема является функционально независимой частью объекта. Она связана с другими подсистемами, обменивается с ними информацией и энергией;

2) для каждой подсистемы могут быть определены функции или свойства, не совпадающие со свойствами всей системы;

3) каждая из подсистем может быть подвергнута дальнейшему делению до уровня элементов.

В данном случае под элементом понимается подсистема нижнего уровня, дальнейшее деление которой нецелесообразно с позиций решаемой задачи.

Таким образом, систему можно определить как представление объекта в виде набора подсистем, элементов и связей с целью его создания, исследования или усовершенствования. При этом укрупненное представление системы, включающее в себя основные подсистемы и связи между ними, называется макроструктурой, а детальное раскрытие внутреннего строения системы до уровня элементов – микроструктурой [19].

Наряду с системой обычно существует надсистема – система более высокого уровня, в состав которой входит рассматриваемый объект, причём функция любой системы может быть определена только через надсистему. Следует выделить понятие  среды как совокупности объектов внешнего мира, существенно влияющих на эффективность функционирования системы, но не входящих в состав системы и ее надсистемы [19].

В связи с системным подходом к построению моделей используется понятие инфраструктуры, описывающей взаимосвязи системы с ее окружением (средой).

При этом выделение, описание и исследование свойств объекта, существенных в рамках конкретной задачи называется стратификацией объекта, а всякая модель объекта является его стратифицированным описанием [19].

Для системного подхода важным является определение структуры системы, т.е. совокупности связей между элементами системы, отражающих их взаимодействие. Для этого вначале рассмотрим структурный и функциональный подходы к моделированию.

Билет№12-16

Методы типа мозговой атаки. Концепция «мозговой атаки» получила широкое распространение с начала 50-х годов как метод систематической тренировки творческого мышления, нацеленный на открытие новых идей и достижение согласия группы людей на основе интуитивного мышления. Методы этого типа известны также под названиями «мозговой штурм», «конференция идей», а в последнее время наибольшее распространение получил термин «коллективная генерация идей» (КГИ).

Обычно при проведении мозговой атаки или сессий КГИ стараются выполнять определенные правила, суть которых:

n    обеспечить как можно большую свободу мышления участников КГИ и высказывания ими новых идей;

n    приветствуются любые идеи, если вначале они кажутся сомнительными или абсурдными (обсуждение и оценка идей производится позднее);

n    не допускается критика, не объявляется ложной и не прекращается обсуждение ни одной идеи;

n    желательно высказывать как можно больше идей, особенно нетривиальных.

Подобием сессий КГИ можно считать разного рода совещания — конструктораты, заседания научных советов по проблемам, заседания специально создаваемых временных комиссий и другие собрания компетентных специалистов.

Методы типа сценариев. Методы подготовки и согласования представлений о проблеме или анализируемом объекте, изложенные в письменном виде, получили название сценария. Первоначально этот метод предполагал подготовку текста, содержащего логическую последовательность событий или возможные варианты решения проблемы, развернутые во времени. Однако позднее обязательное требование явно выраженных временных координат было снято, и сценарием стали называть любой документ, содержащий анализ рассматриваемой проблемы или предложения по ее решению, по развитию системы независимо от того, в какой форме он представлен. Как правило, предложения для подготовки подобных документов пишутся вначале индивидуально, а затем формируется согласованный текст.

На практике по типу сценариев разрабатывались прогнозы в некоторых отраслях промышленности. В настоящее время разновидностью сценариев можно считать предложения к комплексным программам развития отраслей народного хозяйства, подготавливаемые организациями или специальными комиссиями.

Сценарий является предварительной информацией, на основе которой проводится дальнейшая работа по прогнозированию развития отрасли или по разработке вариантов проекта. Он может быть подвергнут анализу, чтобы исключить из дальнейшего рассмотрения то, что в учитываемом периоде находится на достаточном уровне развития, если речь идет о прогнозе, или, напротив, то, что не может быть обеспечено в планируемом периоде, если речь идет о проекте. Таким образом, сценарий помогает составить представление о проблеме, а затем приступить к более формализованному представлению системы в виде графиков, таблиц для проведения экспертного опроса и других методов системного анализа

Методы экспертных оценок. Термин «эксперт» происходит от латинского слова означающего «опытный».

При использовании экспертных оценок обычно предполагается, что мнение группы экспертов надежнее, чем мнение отдельного эксперта. В некоторых теоретических исследованиях отмечается, что это предположение не является очевидным.

Все множество проблем, решаемых методами экспертных оценок, делится на два класса. К первому относятся такие, в отношении которых имеется достаточное обеспечение информацией. При этом методы опроса и обработки основываются на использовании принципа «хорошего измерителя», т. е. эксперт —качественный источник информации; групповое мнение экспертов близко к истинному решению. Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых знаний для уверенности в справедливости указанных гипотез недостаточно. В этом случае экспертов уже нельзя рассматривать как «хороших измерителей» и необходимо осторожно подходить к обработке результатов экспертизы во избежание больших ошибок. В литературе в основном рассматриваются вопросы экспертного оценивания для решения задач первого класса.

При обработке материалов коллективной экспертной оценки используются методы теории ранговой корреляции. Для количественной оценки степени согласованности мнений экспертов применяется коэффициент конкордации

где

 — количество экспертов, j=  — количество рассматриваемых свойств,   — место, которое заняло  -е свойство в ранжировке j-м экспертом; d_i — отклонение суммы рангов по  -му свойству от среднего арифметического сумм рангов по n свойствам.

Коэффициент конкордации W позволяет оценить, насколько согласованы между собой ряды предпочтительности, построенные каждым экспертом. Его значение находится в пределах0£W£1; W=0 означает полную противоположность, а W= 1 —полное совпадение ранжировок. Практически достоверность считается хорошей, если W= 0,7...0,8.

Небольшое значение коэффициента конкордации, свидетельствующее о слабой согласованности мнений экспертов, является следствием следующих причин: в рассматриваемой совокупности экспертов действительно отсутствует общность мнений; внутри рассматриваемой совокупности экспертов существуют группы с высокой согласованностью мнений, однако обобщенные мнения таких групп противоположны.

Для наглядности представления о степени согласованности мнений двух любых экспертов А и В служит коэффициент парной ранговой корреляции

где   — разность (по модулю) величин рангов оценок  -го свойства, назначенных экспертами А и В: —показатели связанных рангов оценок экспертов А и В.

Коэффициент парной ранговой корреляции принимает значения —1< <+1. Значение  = +1 соответствует полному совпадению оценок в рангах двух экспертов (полная согласованность мнений двух экспертов), а  =—1— двум взаимно противоположным ранжировкам важности свойств (мнение одного эксперта противоположно мнению другого).

Методы типа «Дельфи». Характерный для середины XX в. бурный рост науки и техники вызвал большие перемены в отношении к оценкам будущего развития систем. Одним из результатов этого периода в развитии методов анализа сложных систем явилась разработка методов экспертной оценки, известных в литературе как «методы Дельфи». Название этих методов связано с древнегреческим городом Дельфи, где при храме Аполлона с IX в. до н.э. до IV в. н.э. по преданиям существовал Дельфийский оракул.

Суть метода Дельфи заключается в следующем. В отличие от традиционного подхода к достижению согласованности мнений экспертов путем открытой дискуссии метод Дельфи предполагает полный отказ от коллективных обсуждений. Это делается для того, чтобы уменьшить влияние таких психологических факторов, как присоединение к мнению наиболее авторитетного специалиста, нежелание отказаться от публично выраженного мнения, следование за мнением большинства. В методе Дельфи прямые дебаты заменены тщательно разработанной программой последовательных индивидуальных опросов, проводимых обычно в форме анкетирования. Ответы экспертов обобщаются и вместе с новой дополнительной информацией поступают в распоряжение экспертов, после чего они уточняют свои первоначальные ответы. Такая процедура повторяется несколько раз до достижения приемлемой сходимости совокупности высказанных мнений. Результаты эксперимента показали приемлемую сходимость оценок экспертов после пяти туров опроса.

Метод Дельфи первоначально был предложен О. Хелмером как итеративная процедура при проведении мозговой атаки, которая должна помочь снизить влияние психологических факторов при проведении повторных заседаний и повысить объективность результатов. Однако почти одновременно Дельфи-процедуры стали основным средством повышения объективности экспертных опросов с использованием количественных оценок при оценке деревьев цели и при разработке сценариев.

Процедура Дельфи-метода:

1)  в упрощенном виде организуется последовательность циклов мозговой атаки;

2)  в более сложном виде разрабатывается программа последовательных индивидуальных опросов обычно с помощью вопросников, исключая контакты между экспертами, но предусматривающая ознакомление их с мнениями друг друга между турами; вопросники от тура к туру могут уточняться;

3)  в наиболее развитых методиках экспертам присваиваются весовые коэффициенты значимости их мнений, вычисляемые на основе предшествующих опросов, уточняемые от тура к туру и учитываемые при получении обобщенных результатов оценок.

Первое практическое применение метода Дельфи к решению некоторых задач Министерства обороны США во второй половине 40-х годов, показало его эффективность и целесообразность распространения на широкий класс задач, связанных с оценкой будущих событий.

Исследуемые проблемы: научные открытия, рост народонаселения, автоматизация производства, освоение космоса, предотвращение войны, военная техника. Результаты статистической обработки мнений экспертов позволили нарисовать вероятную картину будущего мира в указанных шести аспектах. Была оценена также степень согласованности мнений экспертов, которая оказалась приемлемой после проведения четырех туров опроса.

Недостатки метода Дельфи:

n    значительный расход времени на проведение экспертизы, связанный с большим количеством последовательных повторений оценок;

n    необходимость неоднократного пересмотра экспертом своих ответов вызывает у него отрицательную реакцию, что сказывается на результатах экспертизы.

Дальнейшим развитием метода Дельфи являются методы QUWST, SEER, PATTERN.

Методы типа дерева целей. Идея метода дерева целей впервые была предложена Черчменом в связи с проблемами принята решений в промышленности. Термин «дерево целей» подразумевает использование иерархической структуры, полученной путей разделения общей цели на подцели, а их, в свою очередь, на боле) детальные составляющие — новые подцели, функции и т. д. Как правило, этот термин используется для структур, имеющих от ношение строгого древесного порядка, но метод дерева целей используется иногда и применительно к «слабым» иерархиям в которых одна и та же вершина нижележащего уровня может быть одновременно подчинена двум или нескольким вершина» вышележащего уровня.

Древовидные иерархические структуры используются и при исследовании и совершенствовании организационных структур Не всегда разрабатываемое даже для анализа целей дерево может быть представлено в терминах целей. Иногда, например, при анализе целей научных исследований удобнее говорить о дереве направлений прогнозирования. В. М. Глушковым, например, бы. предложен и в настоящее время широко используется термин) «прогнозный граф». При использовании этого понятия появляется возможность более точно определить понятие дерева как связного ориентированного графа, не содержащего петель, каждая пара вершин которого соединяется единственной цепью.

Билет 16-17

Морфологические методы. Основная идея морфологических методов — систематически находить все «мыслимые» варианты решения проблемы или реализации системы путем комбинирования выделенных элементов или их признаков. Идеи морфологического образа мышления восходят к Аристотелю, Платону, к известной средневековой модели механизации мышления Р. Луллия. В систематизированном виде морфологический подход был разработан и применен впервые швейцарским астрономом Ф. Цвикки и долгое время был известен как метод Цвикки.  Цвикки предложил три метода морфологического исследования.  Первый метод — метод систематического покрытия поля (МСПП), основанный на выделении так называемых опорных пунктов знания в любой исследуемой области и использовании для заполнения поля некоторых сформулированных принципов мышления. Второй — метод отрицания и конструирования (МОК), базирующийся на идее  Цвикки, заключающейся в том, что на пути конструктивного прогресса стоят догмы и компромиссные ограничения, которые есть смысл отрицать, и, следовательно, сформулировав некоторые предложения, полезно заменить их затем на противоположные и использовать при проведении анализа.  Третий — метод морфологического ящика (ММЯ), нашедший наиболее широкое распространение. Идея ММЯ состоит в определении всех «мыслимых» параметров, от которых может зависеть решение проблемы, и представлении их в виде матриц-строк, а затем в определении в этом морфологическом матрице-ящике всех возможных сочетаний параметров по одному из каждой строки. Полученные таким образом варианты могут затем подвергаться оценке и анализу с целью выбора наилучшего. Морфологический ящик может быть не только двумерным. Например, А. Холл использовал для исследования структуры систем трехмерный ящик. Морфологические ящики Цвикки нашли широкое применение для анализа и разработки прогноза в технике. Для организационных же систем, систем управления такой ящик, который, повидимому, был бы многомерным, практически невозможно построить. Поэтому, используя идею морфологического подхода для моделирования организационных систем, разрабатывают языки моделирования или языки проектирования, которые применяют для порождения возможных ситуаций в системе, возможных вариантов решения и часто — как вспомогательное средство формирования нижних уровней иерархической структуры как при моделировании структуры целей, так и при моделировании организационных структур. Примерами таких языков служат: системно-структурные языки (язык функций и видов структуры, номинально-структурный язык), язык ситуационного управления, языки структурно-лингвистического моделирования.  Методика системного анализа. Методики, реализующие принципы системного анализа в конкретных условиях, направлены на то, чтобы формализовать процесс исследования системы, процесс поставки и решения проблемы. Методика системного анализа разрабатывается и применяется в тех случаях, когда у исследователя нет достаточных сведений о системе, которые позволили бы выбрать адекватный метод формализованного представления системы.  Общим для всех методик системного анализа является формирование вариантов представления системы (процесса решения задачи) и выбор наилучшего варианта. Положив в основу методики системного анализа эти два этапа, их затем можно разделить на под этапы. Например, первый этап можно разделить следующим образом:  1. Отделение (или ограничение) системы от среды.  2.   Выбор подхода к представлению системы.  3.   Формирование вариантов (или одного варианта — что часто делают, если система отображена в виде иерархической структуры) представления системы.  Второй этап можно представить следующими под этапами:  1. Выбор подхода к оценке вариантов.  2. Выбор критериев оценки и ограничений.  3. Проведение оценки.  4. Обработка результатов оценки.  5. Анализ полученных результатов и выбор наилучшего варианта (или корректировка варианта, если он был один).  В настоящее время трудно привести примеры методик, в которых все этапы были бы проработаны равноценно. 

Билет 21.

Автоматизированная система управления (АСУ) — человеко-машинный комплекс, в котором выполнение установленных функций осуществляется совместно людьми и средствами электронно-вычислительной техники. Выделяют АСУ отраслями, предприятиями, отдельными процессами в области технологии и в непромышленной сфере. В медицине АСУ используются на уровнях медицинских учреждений — поликлиник, больниц, НИИ, а также непосредственно в работе врача. Внутри автоматизированных систем выделяют отдельный класс автоматизированных информационно-поисковых систем. В АСУ первых поколений ЭВМ устанавливались и эксплуатировались в специально организованных вычислительных центрах. Разработка и широкое внедрение в практику персональных ЭВМ дали возможность предоставить такие ЭВМ самим пользователям — врачам, инженерам, экономистам. Создаются индивидуальные автоматизированные рабочие места — АРМ, оборудованные средствами ввода и вывода информации в ЭВМ и позволяющие эффективно работать с этой информацией. Современные автоматизированные системы представляют собой совокупность АРМ, связанных линиями связи (вычислительные сети). Например ЭВМ, объединенные в автоматизированные системы службы скорой помощи, образуют региональную сеть, а ЭВМ одного медицинского учреждения — учрежденческую. ЭВМ в сети могут быть объединены собственной линией связи, но могут использовать и обычные телефонные линии. Благодаря локальным сетям отдельные системы управления предприятий могут быть связаны с центральными системами обработки данных, что позволяет повысить оперативность обмена информацией между ними и, следовательно, поднять качество и эффективность принимаемых решений. Помимо вычислительного оборудования, качество работы АСУ определяется используемым программным обеспечением. Программное обеспечение подразделяется на внутреннее и внешнее. Внутреннее составляют программы, управляющие ходом вычислительного процесса, внешнее — программы для решения конкретных задач; их разработка составляет одну из основных работ, выполняемых при проектировании АСУ.

    В АСУ используется значительная по объему информация, представленная как совокупность информационных массивов (файлов). Удобство пользования информацией обеспечивается применением интегрированных баз данных и систем управления ими (СУБД). База данных формируется в процессе создания АСУ, а СУБД, представляющая собой комплект программ, управляющих информацией в базе данных, выбирается из стандартных, имеющихся на рынке.   Разработку конкретной АСУ осуществляет коллектив разработчиков, включающий разных специалистов — системных аналитиков, программистов, специалистов по ЭВМ, а также конечных пользователей, т. е. специалистов тех областей, для которых разрабатывается АСУ.

    Участие пользователей требуется начиная с разработки технического задания на АСУ — первого этапа работ по ее созданию. Именно пользователи (врачи, администрация медицинских учреждений и т.д.) должны совместно со специалистами по АСУ сформулировать четкие требования к разрабатываемой системе. Ввод АСУ в эксплуатацию обычно осуществляется постепенно по мере окончания работ над отдельными задачами; при этом соблюдаются определенные порядок и последовательность. Сначала разрабатывается содержательная постановка проблемы, дается формальное описание поставленной задачи (строится ее математическая модель). Модели и моделирование позволяют находить оптимальное или наиболее рациональное из всех возможных решений.

    Современное развитие вычислительной техники обеспечивает возможность принципиально новой информационной технологии, базирующейся на безбумажном получении,

обработке, хранении и обмене информацией. При подобной технологии вся информация хранится в памяти ЭВМ, а доступ к данным, их изменение и обновление осуществляются по вычислительным сетям. Каждый пользователь на собственном АРМ может осуществлять ввод информации с помощью клавиатуры дисплея, а также получать итоговые данные в печатном виде.

    Разработан ряд автоматизированных систем контроля и слежения за здоровьем населения. В качестве примера можно привести систему АСКИС, которая обеспечивает возможность доврачебного сбора данных о состоянии здоровья населения, выдачи рекомендаций участковому врачу для проведения индивидуальных медицинских обследований, а также обследуемым лицам о мерах профилактики, которые могут снизить влияние факторов риска; последующее активное наблюдение за ходом проведения обследований и лечения. С помощью подобных систем можно проводить опросы и без врача (с помощью анкет). Собранная информация составляет исходную базу данных в памяти ЭВМ (рис. 1—4).

    Ввод исходной информации можно обеспечить и в диалоговом режиме путем непосредственного общения обследуемого с ЭВМ. В этом случае пациент отвечает на вопросы, высвечиваемые на экране дисплея. Опрос одного пациента обычно занимает 15—20 мин. Врач в зависимости от результатов такого опроса может менять тактику обследования непосредственно в ходе диалога; немедленно по окончании диалога машина может выдать рекомендации врачу. Окончательные решения принимает врач на основании рекомендаций, вырабатываемых ЭВМ; врач может отвергнуть предложение машины, либо принять его, возможно, с некоторой корректировкой. Все решения и назначения врача фиксируются, вводятся в базу данных и контролируются автоматизированной системой. Современные системы позволяют одновременно опрашивать несколько пациентов.

Практика показала, что при диалоговом режиме обследования достоверность ответов по сравнению с обычным анкетированием повышается.

    В современных медицинских центрах постоянно возрастают требования к объему информации о больном, качеству ее обработки и анализа, что нередко вступает в противоречие с реальными возможностями хранения и обработки информации. Имеются данные, что в традиционных («ручных») историях болезней содержится не более 20—25% необходимой информации о больном. Часть информации хранится в архивах, распределена в различных лечебных подразделениях. Поиск и сопоставление таких данных требуют значительного времени. Автоматизация составления и ведения историй болезни позволяет эффективно решить эту проблему. Диалоговый режим работы создает возможность для медперсонала производить ввод и вывод информации о больном непосредственно с рабочих мест врачей, лаборантов, медсестер — из отделений, лабораторий, операционных и т.п. При этом лица, которым предоставлено право санкционированного доступа, имеют возможность корректировать записи в историях болезней, вносить в них необходимые изменения и дополнения. Так, в Институте сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н. Бакулева все истории болезни хранятся на магнитных дисках в памяти ЭВМ. На дисках хранится также текущая информация, собранная за определенный период времени, а вся архивная информация хранится на магнитных лентах. Обработка данных историй болезней связана с автоматизированным расчетом ряда показателей по заложенным в память машины алгоритмам. Любая информация из истории болезни может быть быстро найдена и выведена на экран дисплея, с возможностью распечатки необходимого количества копий.

    В медицинских учреждениях стали появляться и автоматизированные психодиагностические комплексы. Подобные комплексы связаны с дальнейшим развитием использования ЭВМ в медицине — созданием экспертных систем (см.

Кибернетика). Система выполняет тестирование (опрос больных в соответствии с определенной процедурой) и на основе обработки данных опроса выдает врачу (на экран дисплея или в печатной форме) возможные диагнозы и прогноз состояния на определенный отрезок времени. Такие системы используются и для профессионального отбора кандидатов на ту или иную работу.

Билет 22.

Информационно-поисковая система (ИПС) — это cистема, обеспечивающая поиск и отбор необходимых данных в специальной базе с описаниями источников информации (индексе) на основе информационно-поискового языка и соответствующих правил поиска. Главной задачей любой ИПС является поиск информации релевантной информационным потребностям пользователя. Очень важно в результате проведенного поиска ничего не потерять, то есть найти все документы, относящиеся к запросу, и не найти ничего лишнего. Поэтому вводится качественная характеристика процедуры поиска — релевантность.

Релевантность — это соответствие результатов поиска сформулированному запросу.