20. Перспективы развития по кис

Под системой ПО следует понимать совокупность программ и программных компонентов, которые предназначены для обеспечения работы ПК и сетей.

Система ПО позволяет создать операционные среды, обеспечивает надежную и эффективную работу самого компьютера, а также вычислительных систем, проводит диагностику и профилактику компьютера, выполняет вспомогательные процессы.

Принято системы ПО делить на: 1. базовые 2. сервисное.

Базовые ПО:

- операционные системы - операционные оболочки

- операционные сетевые системы.

Принято операционные системы классифицировать по следующим признакам:

1. по разрядности: 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024.

2. по количеству решаемых задач:

- однозадачные - многозадачные.

3. по количеству пользователей:

- однопользовательские - многопользовательские

Оперативная оболочка – специальные программы, предназначенные для облегчения общения пользователя с командными операционными системами:

1. текстовые

2. графические.

Сервисные ПО:

1. Программы технического обслуживания компьютеров (для выявления участков на жестком диске не пригодных для записи информации (спид-диск).

2. антивирусные программы (для предохранения информационных систем от заражения компьютерными вирусами).

3. программы-архиваторы (для сжатия информации, которая хранится на жестком или магнитном дисках)

4. программы обслуживания дисков (для обслуживания файловых систем и для установки параметров конфигурации ПК)

Перспектива развития ПО – создание в каждой предметной области КИС в основе которой должны лежать геоинформационные системы, система искусственного интеллекта и интегрированные БД.

22. Математические методы и модели искусственного интеллекта: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети и др.

4 подхода: 1)логический, 2)эволюционный, 3)имитационный, 4)структурный.

1)-примеры: деревья решений и нечеткая логика. Хар-на большая трудоемкость, т.к. во время поиска док-ва возможен полный перебор вар-тов. Этот подход более точно отражает функционирование мышления чела, кот редко отвечает на поставленные вопросы только «да» или «нет». 2)-построение прогнозов состояний с-мы в условиях задания их предыстории. Ген.алгоритмы – стохастические, эвристические оптимизационные методы, предлож Дж.Холландом, основ на идее эовлюции путем естественного отбора Ч.Дарвина. – Ген.алг.-мощное поисковое ср-во, эффективное в разл проблемных областях. 3)- широко использ-ся при построении с-м ИИ Иммит. подход с баз понятием «черный ящик» - с-ма, в кот внешнему наблюдателю доступны лишь входные и выходные величины, а стр-ра и внутр процессы неизвестны. 4) – стр.метод – построение с-м ИИ путем моделирования стр-ры чел мозга. Нейросетевое моделир-е прим-ся в разл обл: бизнесе, медицине, технике, геологии, физике, где н. решать задачи прогнозир-я, классификации, управления. В основе- идея построения вычислит устр-ва из большого числа парал-но работ эл-тов – формальных нейронов.

24. Экспертная система (эс): назначение, структура и классификация.

ЭС – это интеллектуальная вычислительная система, в которую включены знания опытных специалистов (экспертов) о некоторой предметной области и которая в пределах этой области способна принимать экспертные решения. ЭС – это программные средства, которые используют знания и процедуры вывода для решения задач, трудных для человека. ЭС позволяет накапливать, систематизировать и сохранять знания, профессиональный опыт тех экспертов, которые решают конкретные задачи наилучшим образом. Накопленные в ЭС знания могут быть использованы на практике неограниченное число раз. Работа экспертных систем основана на алгоритмах искусственного интеллекта и предполагает использование информации, заранее полученной от специалистов-экспертов. Структура ЭС: 1. рабочая память (РП) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных, решаемой в данный момент задачи 2. база знаний (БЗ) предназначена для хранения долгосрочных данных о рассматриваемой области и правил преобразования этих данных 3. решатель на основании исходных данных из РП и знаний из БЗ формирует последовательность правил, приводящих к решению задач 4. объяснительный компонент (ОК) объясняет как система получила решение задачи и какие правила она при этом использовала 5. компонент приобретения знаний (КПЗ) автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями 6. диалоговый компонент (ДК) ориентирован на организацию удобного интерфейса, используемого для решения задач и приобретения знаний 7. ППП - внешний пакет прикладных программ и СУБД. ЭС делятся на: малые, средние, большие. ЭС классифицируются:1. по типам решаемых задач - диагностика, проектирование, прогноз, планирование, обучение; 2. по характеристикам задач – структурированные, неструктурированные, достоверные, с вероятностью достоверности; 3. по внутренней структуре - фреймовые (представляющие классы знаний), использующие предикаты (т.е. отношения между знаниями), семантические сети, на основе правил алгебры-логики и нечетких множеств.