
- •1.1. Измерение информации.
- •1.2 Процесс информатизации общества
- •1.3 Знания, информация, данные
- •1.4. Что такое система и основные признаки систем.
- •1.5 Что такое «черный ящик» системы управления.
- •1.6. Что представляет собой иерархическая система.
- •1.7. Прямая и обратная связь управления
- •1.9 Направления развития иту
- •2.2, 2.3,2.6 Структура иту классификация аиту
- •2.5 Структура аиту
- •3.1.Этапы развития аиту в рф
- •3.2. Информационная пирамида
- •3.3.Осн. Направления развития автоматизации управления
- •3.4.Какие виды информационных технологий существуют
- •3.5.Что представляют собой управляющие технологии
- •3.6 Какие задачи решаются автоматизированными информационными технологиями управления
- •3.7.Автоматизированные системы управления технологическими процессами
- •3.10.Какие выделяют этапы при создании новых объектов при автоматизации проектных работ
- •3.11.На каких принципах базируется технология проектирования сапр
- •3.12.Понятие и назначение автоматизированной системы управления производством (асуп)
- •3.13. Применение автоматизированных систем управления гибкими производственными системами (асу гпс). Основные характеристики гпс
- •4.1. Управление по функциям.
- •4.2. Понятие и виды консалтинга
- •4.3,4.4 Этапы разработки консалтинговых проектов
- •4.6. Понятие платформы как комплекса аппаратных и программных средств
- •4.7. Программный продукт и его жизненный цикл
- •Жизненный цикл программного продукта
- •4.8. Локальные и глобальные информационные компьютерные сети
- •5.1. Понятие и суть систем мrр
- •5.2. Какие возможности обеспечивают современные системы управления проектами
- •5.3. Уровни управления интегрированной автоматизированной информационной системой управления проектами
- •5.4. В чем заключается сущность метода имитационного моделирования
- •5.5. Когда необходимо применение имитационного моделирования
- •5.6. Различия имитационных моделей предприятия и производственных процессов
- •5.7. Задачи, выполняемые электронным офисом и необходимые для их выполнения процедуры.
- •5.8. Понятие электронного офиса. Что входит в состав эо
- •5.9. Понятие виртуального офиса.
- •5.10. Системы электронного документооборота
- •5.11. Автоматизация деловых процессов.
- •5.12. Классификация задач выполняемых в электронном офисе.
- •5.13 Интегрированные пакеты программных продуктов.
- •5.14 Возможности электронной почты в офисе
- •5.15 Понятие автоматизированного рабочего места специалиста, пример
- •5.16 Эффективность использования имитационного моделирования при принятии решений
- •5.17 Понятие «интеллектуальной» информационной технологии
- •5.18.Построение и использование экспертных систем управления
- •5.19. Основные задачи, решаемые экспертными системами
- •5.20. Построение и создание экспертных систем
- •5.21. Применение, назначение и основные свойства Базы знаний
- •5.22. Понятие и применение корпоративных систем
- •5.23. Проблемы внедрении интеллектуальных информационных технологий
5.20. Построение и создание экспертных систем
Одним из самых сложных процессов при создании экспертных систем является построение базы знаний. Эта сложность в основном связана с необходимостью структурирования знаний, а возможность той или иной степени структурирования существенно зависит от изучаемой проблемы. Эксперт, знания которого вводятся в систему, может не быть знакомым с деталями программы и вычислительной машиной, на которой реализована экспертная система. Поэтому появляется необходимость привлечения инженера по знаниям, который знает одновременно и область возможного применения экспертной системы и структуру указанной программы. Именно этот специалист поможет подобрать оптимальный вариант структурирования вводимых знаний в соответствии с возможностями системы.
Создание экспертной системы не может вестись по обычной схеме «заказчик—исполнитель», т. е. когда в соответствии с техническим заданием разработки исполнитель сдает заказчику готовую для эксплуатации систему потому, что знаниями, которыми должна быть заполнена конкретная экспертная система располагает заказчик, а не разработчик. Исполнитель (разработчик) с помощью специальных инструментальных средств создает пустую экспертную систему, или метасистему, ориентированную на один из классов экспертных систем. Заполнение знаниями пустой системы осуществляется непосредственно у заказчика специалистами (инженерами по знаниям), входящими либо в организацию заказчика, либо в организацию разработчика. Эти специалисты должны, с одной стороны, быть компетентны в теории экспертных систем, а с другой — знать предметную область и уметь работать с экспертами, чтобы превращать их знания в формализмы данной экспертной системы, т. е. в специальные конструкции, понятные ЭВМ.
5.21. Применение, назначение и основные свойства Базы знаний
База знаний является основой экспертной системы, она накапливается в процессе ее построения. Наибольший интерес в развитии информационного обеспечения АИТУ экономической деятельностью представляют применения в области искусственного интеллекта. Одной из форм реализации достижений в этой области является создание экспертных систем — специальных компьютерных систем, базирующихся на системном аккумулировании, обобщении, анализе и оценке знаний высококвалифицированных специалистов (экспертов). В экспертной системе используется база знаний, в которой представляются знания о конкретной предметной области.
База знаний — это совокупность моделей, правил и факторов (данных), порождающих анализ и выводы для нахождения решений сложных задач в некоторой предметной области. Выделенные и организованные в виде отдельных, целостных структур информационного обеспечения знания о предметной области становятся явными и отделяются от других типов знаний (например, общих знаний). Базы знаний позволяют вести рассуждения не только и не столько на основе формальной математической логики, но и на основе опыта, фактов, эвристик, т. е. базы знаний приближены к человеческой логике.
Разработки в области искусственного интеллекта имеют целью использование большого объема высококачественных специальных знаний о некоторой узкой предметной области для решения сложных, неординарных задач. Развитие концепции баз знаний связано с исследованиями и достижениями в области систем искусственного интеллекта. Области применения баз знаний и систем на их основе расширяются. Создается целый спектр баз знаний — от небольших по объему для портативных систем до мощных, предназначенных для профессионалов, эксплуатирующих сложные, технически оснащенные АРМ. Очень большие базы знаний хранятся в централизованных единых хранилищах данных, доступ к которым осуществляется через сети пользователями различных систем, разного уровня, масштаба и т. д. Совершенствование создаваемых баз знаний сделает их доступными для массового пользователя, будет способствовать их превращению в коммерческий продукт.