
- •Відповіді на іспит іСіТ.
- •1. Сучасне розуміння поняття «інформація»
- •2. Корисність інформації для користувача інформаційної системи
- •Своєчасність
- •Достатність
- •Зрозумілість
- •Недопущення викривлення
- •Наприклад, якщо іс має підтримувати маркетингові дослідження, то включення до бази даних іс інформації тільки з одного регіону країни може негативно вплинути на результат. Релевантність
- •Зіставлюваність
- •Надмірність
- •Прийнятність формату
- •3. Інформаційні ресурси
- •Інформаційні фахівці
- •4. Класифікація інформаційних систем управління
- •Класифікація інформаційних систем управління
- •5. Структура інформаційної системи менеджменту. Підсистеми ісм
- •6. Етапи розвитку інформаційних технологій
- •7. Технологічні процеси автоматизованого оброблення економічної інформації
- •Структура економічної інформації
- •9. Методи класифікації та кодування інформації
- •Організація позамашинної інформаційної бази
- •Організація машинної інформаційної бази. Поняття банку даних
- •Етапи проектуваня баз даних
- •Моделі даних
- •Тема 3. Технологічні засоби автоматизованого проектування інформаційних систем
- •14. Принципи проектування інформаційних систем
- •1) Принцип системного підходу
- •1 Етап. Класичний підхід до розроблення програмного забезпечення (пз) іс.
- •2 Етап. Методи програмної інженерії.
- •3 Етап. Case-технологія.
- •Класифікація case-засобів за функціональним призначенням
- •Сутність групової роботи та її комп’ютерна підтримка
- •Технології підтримки групової роботи
- •Системи підтримки групової роботи
- •Системи автоматизації діловодства та електронного документообігу
- •Системи керування контентом
- •Характеристика засобів бізнес-аналітики
- •Сутність і фактори виникнення сховищ даних
- •Особливості сховищ даних.
- •Компоненти сховища даних
- •Види і моделі сховищ даних
- •Моделі сховищ даних
- •Багатовимірна модель
- •Реляційна модель
- •Гібридна модель
- •Технологічні засоби оперативного аналітичного оброблення даних olap. Правила Кодда.
- •30. Визначення olap за тестом fasmi.
- •Напрями розвитку технологій бізнес-аналітики
- •Поняття штучного інтелекту
- •Напрямки досліджень та розробок в галузі штучного інтелекту
- •Моделі подання знань в системах штучного інтелекту
- •Суть і класифікація експертних систем
- •Архітектура експертних систем
- •Етапи життєвого циклу експертних систем
- •Інтелектуальний аналіз даних (Data Mining)
- •Поняття і основні властивості програмних агентів
- •Основні властивості програмних агентів
- •Класифікація програмних агентів
- •Мультиагентні системи
- •Інтегровані інформаційні системи підприємств і організацій
- •43. Види інтеграції інформаційних ресурсів
- •44.Технології динамічної інтеграції інформаційних ресурсів
- •45. Сутність електронного бізнесу
- •Класифікація іс електронного бізнесу за суб’єктами взаємодії
- •Класифікація іс електронного бізнесу за функціональним призначенням
- •1) Віртуальні платіжні системи
- •2) Іс Internet-банкінгу
- •3) Іс керування інвестиціями через Internet
- •Моделі електронної торгівлі
- •Іс віртуальних підприємств
- •Електронний уряд
- •Інформаційна безпека іс. Види загроз безпеці інформації
- •Види умисних загроз безпеці інформації
- •Принципи створення систем інформаційної безпеки
- •Засоби захисту інформації.
- •Механізми безпеки інформації
- •Загальні поняття криптографії
- •Криптографічні методи
Архітектура експертних систем
Архітектура типової експертної системи наведена на рис. 6.1. Основу будь-якої ЕС складають база знань (БЗ), у який зберігаються знання системи про предметну область і про способи рішення задач, і розв’язувач, або машина логічного виведення.
За визначенням ДСТУ 2481-94. «Системи оброблення інформації. Інтелектуальні інформаційні технології», база знань – це упорядкована сукупність правил, фактів, механізмів виведення та програмних засобів, що описує деяку предметну галузь та призначена для подання нагромаджених у ній знань; логічне виведення – послідовність міркувань, яка веде від фіксованого набору посилок до висновку з використанням аксіом та правил виведення.
База даних (БД), яка також називається робочою пам’яттю, призначена для зберігання вхідної інформації і виконання всіх операцій за допомогою розв’язувача, що реалізує функції логічного виведення, використовуючи дані з БД і знання з БЗ. Результатом кожного кроку роботи машини виведення є нові дані, що поміщаються в БД. Процес виведення триває доти, поки в БД не з’явиться інформація, яку ЕС пред’являє як рішення задачі.
Процес розв’язання задачі ЕС, під час якого користувач веде діалог з комп’ютером, називається консультацією. Взаємодія користувача з системою здійснюється через користувацький інтерфейс. Користувач вводить вхідні дані й додаткові відомості, що можуть знадобитися ЕС у процесі виведення відповіді і пред’явлення отриманого рішення. Для інтерпретації запитів і відповідей користувача, синтезу вихідних повідомлень підсистема використовує лінгвістичні знання про предметну область і способи ведення діалогу. Підсистема пояснень призначена для верифікації знань на етапі тестування ЕС і для підвищення довіри до рішень ЕС під час консультацій.
Підсистема накопичення знань необхідна для поповнення БЗ у процесі роботи з експертами або консультацій із кінцевими користувачами при рішенні реальних задач. Ця підсистема може не обслуговувати кінцевих користувачів, якщо вони не навчені засобам розширення БЗ, і взагалі може бути відсутньою в архітектурі ЕС.
Ядро БЗ складається із статичних і динамічних знань.
Статичні знання включають логічні правила рішення задач, правила побудови моделей, правила реалізації процедур опитування експертів і користувачів і відповідні програмні модулі, а також факти і дані про предметну область ЕС.
Динамічні знання являють собою сукупність фактів і даних, що повідомляються системі користувачем в ході рішення задачі, а також виведень (логічних виведень і строгих аналітичних рішень), вироблених самою системою.
Для реалізації процесу інтерпретації знань і планування виводу база знань містить метазнання – спеціальним чином організовані знання про знання, які виконують ряд функцій:
описують склад знань ЕС (правила, процедури, моделі, факти і дані), їх організацію і призначення;
описують, у який спосіб ЕС керує процесом своєї роботи, організує виведення на кожному з етапів рішення задачі і чому одержує саме такий результат, а не інший;
генерують дерево пояснень для етапів рішення і кінцевих результатів, пристосовують пояснення до інтересів або рівня знань користувача, ранжують пояснення зі рівнем правдоподібності одержуваних рішень, якщо вхідним даним відповідає більш ніж одне рішення;
дозволяють ЕС виправляти або доповнювати знання в процесі навчання під час рішення конкретних задач.