
- •1. Понятие информационной системы (ис). Ис в управлении предприятием.
- •2. Классификация информационных систем.
- •3. Корпоративные информационные системы (кис). Структура и требования к кис.
- •4. Архитектура ис, типы архитектур.
- •5. Базовые стандарты ис: mrp, mrp II, erp, erp II и др.
- •7. Информационное обеспечение ис. Требования к информационному обеспечению.
- •8. Информационная модель организации (предприятия).
- •9. Информационные ресурсы ис: проблемы создания и доступа. Источники и потребители информации.
- •10. Роль информационных ресурсов в управлении.
- •11. Техническое обеспечение кис и его классификация.
- •12. Требования к техническому обеспечению кис.
- •13. Корпоративная сеть предприятия: структура, Интернет/Интеранет и Экстранет. Администрирование корпоративной сети (кс).
- •14. Сеть Интернет как элемент инфраструктуры кис.
- •15. Перспективы развития технических средств кис, телекоммуникационных и сетевых технологий.
- •16. Требования к программному обеспечению (по) кис.
- •17. Сегментация рынка по.
- •18. Кис в предметной области.
- •19. Технологические решения интеграции информационных систем.
- •20. Перспективы развития по кис.
- •21. Понятие системы искусственного интеллекта (ии). Направления использования систем искусственного интеллекта (ии) в экономике. Роль и место систем ии в информационных системах.
- •22. Математические методы и модели искусственного интеллекта: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети и др.
- •23. Интеллектуальный анализ данных. Управление знаниями.
- •24. Экспертная система (эс): назначение, структура и классификация.
- •25. Система поддержки принятия решений (сппр): назначение, структура и классификация.
- •26. Перспективы развития систем ии.
- •27. Информационная безопасность кис.
- •28. Угрозы информационной безопасности и их классификация. Компьютерная преступность.
- •29. Классы безопасности. Стандарты информационной безопасности.
- •30. Информационная безопасность корпоративной сети.
- •31. Политика безопасности.
- •32. Методы и средства защиты информации. Криптографический метод защиты.
- •33. Правовое обеспечение информационной безопасности в Республике Беларусь.
- •34. Понятие бизнес-процесса. Реинжиниринг бизнес-процессов. Участники и этапы реинжиниринга.
- •35. Примеры реализации реинжиниринга бизнес-процессов в управлении.
- •36. Жизненный цикл ис. Модели жизненного цикла ис.
- •38. Средства автоматизации проектирования кис. Case-средства.
- •39. Стандартизация и сертификация информационных систем.
- •40. Оценка эффективности кис.
24. Экспертная система (эс): назначение, структура и классификация.
Экспертная система-это система искусственного интеллекта, которая включает в себя базу знании с набором правил и механизмом вывода, позволяющие на основании этих правил и предоставляемых пользователем фактов распознавать ситуацию, ставить диагноз, формулировать решение и давать рекомендации для выбора действий. В основе любой экспертной системы находится обширный запас знаний о конкретной предметной области. Эти знания организуются при помощи некоторой совокупности правил, которые позволяют делать заключения на основе исходных данных или предложений. Традиционно любая ЭС в общем виде может быть представлена так: Данные + Алгоритм = Программа Однако в настоящее время традиционное соотношение заменяет¬ся на новое представление, основу которого составляют база знаний и "машина логического вывода". Таким образом, архитектуру ЭС можно представить в виде следующей схемы: Знания + Машина логического ввода = ЭС Полностью оформленная статическая экспертная система имеет шесть существенных компонент: База знаний (БЗ) — содержит факты (или утверждения) и правила. Факты представляют собой краткосрочную информацию в том отношении, что они могут изменяться, например, в ходе кон¬сультации. Правила представляют более долговременную инфор¬мацию о том, как порождать новые факты или гипотезы из того, что сейчас известно. Логическая машина вывода, используя исходные данные из рабочей памяти (РП) и базы знаний, формирует такую последо¬вательность правил, которая, приводит к решению задачи. Машина вывода связана с цепочкой рассуждений, которые используются в качестве стратегии для логического вывода. Различают прямую це¬почку рассуждений и обратную.
Прямая цепочка рассуждений — это цепочка, которая ведет от данных к гипотезам, при этом в процессе диалога до получения от¬вета может быть задано неограниченное количество вопросов.
Обратная цепочка рассуждений является попыткой найти дан¬ные для доказательства или опровержения некоторой гипотезы. Компонент приобретения знаний автоматизирует про¬цесс наполнения ЭС знаниями. Источник таких знаний — эксперт (либо группа таковых). Объяснительный компонент разъясняет пользователю, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что повышает доверие пользователя к полученному результату.Диалоговый компонент ориентирован на организацию дру-жественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов ра¬боты. База данных (БД) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. На ряду с понятием базы знаний широко используется понятие банка данных. Банк данных — это автоматизированная информационная система централизованного хранения и коллективного использова¬ния данных. В состав банка данных входит одна или несколько баз данных, справочник баз данных, система управления базами дан¬ных, а также библиотека запросов и прикладных программ