- •Содержание
- •Тема 1. Общие сведения об информационных системах, теории систем 10
- •Тема 2. Модели как основа теории информационных систем 77
- •Тема 3. Описание динамики информационных систем 98
- •Тема 4. Реляционные основы проектирования информационных систем 136
- •Тема 5. Информационные модели принятия решений 191
- •Тема 6. Проблемы принятия решений в четких и нечетких информационных пространствах 246
- •Введение
- •Тема 1. Общие сведения об информационных системах, теории систем
- •1.1. Понятие системы
- •1.1.1. Основные свойства системы
- •Характеристика основных свойств системы
- •1.1.2. Дескриптивный и конструктивный подходы к определению системы
- •1.1.3. Основные категории системного подхода
- •Классификация категорий системного подхода
- •1.1.4. Основные задачи теории систем
- •Основные задачи и функции системного анализа
- •1.1.5. Логика и методология системного анализа
- •Принципы системного анализа и их характеристика
- •Характеристика основных подходов в системном анализе
- •Методы системного анализа
- •Системные теории, их авторы и характеристика
- •Контрольные вопросы
- •1.2. Понятие информации
- •1.2.1. Количественные методы оценки и характеристики информации
- •Качественные характеристики информации
- •Меры информации
- •1.2.2. Атрибутивный, логико-семантический и прагматический аспекты теории информации
- •1.2.3. Уровни представления информации
- •1.2.4. Стандарты, относящиеся к терминам и определениям понятий на уровнях представления информации
- •Контрольные вопросы
- •1.3. Понятие информационной системы
- •1.3.1. Взаимосвязь информационного процесса, информационной технологии, информационной системы
- •1.3.2. Структура информационной системы
- •1.3.3. Принципы построения информационных систем
- •1.3.4. Классификация информационных систем
- •Общая классификация систем
- •1.3.5. Уровни представления информации в информационных системах
- •Контрольные вопросы
- •Тема 2. Модели как основа теории информационных систем
- •2.1. Качественные и количественные методы описания информационных систем
- •Контрольные вопросы
- •2.2. Кибернетический подход к описанию функциональных преобразований в информационной системе
- •Контрольные вопросы
- •2.3. Метод имитационного моделирования систем
- •Контрольные вопросы
- •Тема 3. Описание динамики информационных систем
- •3.1. Информация как элемент управления
- •Этапы формирования информационного обеспечения
- •Контрольные вопросы
- •3.2. Информационные потоки
- •3.2.1. Используемые виды информационных потоков
- •3.2.2. Принципы построения информационных потоков
- •Контрольные вопросы
- •3.3. Агрегатное описание информационных систем
- •Операторы переходов агрегата
- •Частные случаи агрегата
- •Контрольные вопросы
- •3.4. Математическое и имитационное моделирование динамики сложной информационной системы
- •Преимущества моделирования динамики системы
- •Имитационное моделирование
- •Недостатки моделирования динамики системы
- •Контрольные вопросы
- •3.5. Элементы управления в информационной системе
- •Этапы разработки управления системой
- •Контрольные вопросы
- •Тема 4. Реляционные основы проектирования информационных систем
- •4.1. Концептуальное, инфологическое и физическое моделирование предметной области
- •Модели «сущность-связь» (er-модель)
- •Моделирование локальных представлений
- •Контрольные вопросы
- •4.2. Выделение информативных свойств объектов предметной области Выявление классов объектов и связей
- •Отличия между классом объектов и свойством
- •Связи между классами объектов
- •Правило чтения связи
- •Контрольные вопросы
- •4.3. Общность реляционного подхода при проектировании баз данных
- •4.3.1. Переход от er-модели к схеме реляционной базы данных
- •4.3.2. Нормализация отношений
- •4.3.3. Языки манипулирования реляционными данными
- •4.3.4. Независимость данных
- •4.3.5. Понятие логической и физической целостности данных
- •4.3.6. Способы организации данных
- •Контрольные вопросы
- •Тема 5. Информационные модели принятия решений
- •5.1. Интеллектуализация процесса анализа данных
- •5.1.1. Технология Data Mining
- •5.1.2. Olap – системы оперативной аналитической обработки данных
- •5.1.3. Системы поддержки принятия решений
- •Контрольные вопросы
- •5.2. Этапы проектирования интеллектуальных информационных систем
- •Контрольные вопросы
- •Этапы проектирования интеллектуальных информационных систем.
- •5.3. Общая постановка задачи оптимизации интеллектуальных информационных систем
- •Классификация задач оптимизации
- •Регламентированные и оптимизирующие проектные переменные системы
- •Реконфигурация структуры системы
- •Контрольные вопросы
- •Общая постановка задачи оптимизации интеллектуальных информационных систем.
- •5.4. Перспективы развития информационных систем и технологий для работы с данными в виртуальных корпоративных структурах
- •5.4.1. Основные виды виртуальных корпоративных структур
- •Виртуальный удаленный доступ
- •Виртуальное малое предприятие
- •Виртуальные команды
- •Виртуальные предприятия
- •Виртуальная корпорация
- •Виды виртуальных корпораций
- •Особенности информационного обеспечения виртуальных корпораций
- •5.4.2. Когнитивная графика, гипертекстовая технология, геоинформационные системы Когнитивная графика
- •Задачи когнитивной компьютерной графики
- •Гипертекстовая технология
- •Географические информационные системы
- •Контрольные вопросы
- •Тема 6. Проблемы принятия решений в четких и нечетких информационных пространствах
- •6.1. Основы теории принятия решений
- •Контрольные вопросы
- •6.2. Основные типы метрических пространств
- •6.2.1. Метризация информационных пространств при четкой постановке задачи. Локальные метрики
- •6.2.2. Дивизимные и агломеративные стратегии поиска альтернатив
- •6.2.3. Функции полезности. Минимаксные подходы
- •Контрольные вопросы
- •Функции полезности. Минимаксные подходы.
- •6.3. Решение задачи многоцелевой оптимизации при нечеткой постановке задачи
- •6.3.1. Нечеткие множества и отношения: основные свойства
- •Стандартные функции принадлежности
- •6.3.2. Операции над нечеткими множествами и отношениями
- •Операции над нечеткими множествами и отношениями
- •6.3.3. Формирование нечетких отношений с использованием экспертных знаний
- •6.3.4. Нечеткие и лингвистические переменные. Нечеткие системы Нечеткие и лингвистические переменные
- •Нечеткие системы
- •6.3.5. Формулировка измерительных задач как задач многоцелевой оптимизации в нечеткой среде
- •Контрольные вопросы
- •6.4. Модели представления знаний
- •Продукционные модели
- •Семантические сети
- •Формальные логические модели
- •Контрольные вопросы
- •Заключение
- •Список литературы Основная
- •Дополнительная
- •Терминологический словарь
Контрольные вопросы
-
Методы интеллектуального анализа данных.
-
Возможности интеллектуальных ИТ.
-
Парадигма Data-Mining в анализе данных. Пример применения.
-
Функциональность OLAP как систем, реализующих интеллектуальный анализ данных.
-
Классификация задач СППР по степени «интеллектуальности» обработки данных при анализе.
5.2. Этапы проектирования интеллектуальных информационных систем
Проектирование интеллектуальных систем – это итеративный и эволюционный процесс, в котором участвуют несколько специалистов: эксперт, обладающий знаниями о предметной области и желающий помочь работе по созданию системы, а также специалисты в области искусственного интеллекта – инженеры знаний, аналитики и программисты. В зависимости от объема и трудоемкости работ группа может состоять из 3-6 человек.
При оценке проблемной области на этапе проектирования интеллектуальных СППР необходимо учитывать следующие факторы: легкость сбора данных, представимость данных, оправданность затрат на разработку интеллектуальных систем, наличие экспертов, наличие необходимых ресурсов (компьютеров, программистов, программного обеспечения и т.д.). После анализа проблемной области и определения целесообразности внедрения интеллектуальной системы в этой сфере приступают непосредственно к проектированию системы.
Существуют различные взгляды на определение числа этапов проектирования интеллектуальных систем. Это зависит от многих факторов, в частности от характера функций будущей интеллектуальной системы, области использования, наличия развитых инструментальных средств и т.д.
Разделим процесс построения систем ИИ на пять этапов.
-
Идентификация задач и их характеристик. На этом этапе устанавливаются задачи, которые предполагается решать, их характеристики и особенности. Разрабатывается техническое задание на проектируемую систему. Далее очерчивается круг пользователей системы. Эти сведения помогут в дальнейшем правильно определить область знаний эксперта, определить функции системы и, как следствие, уровень необходимых знаний. В результате вырабатываются определенные требования.
-
Выделение главных концепций предметной области, которые отражают знания круга экспертов. Это дает возможность анализировать тип знаний, которыми оперирует эксперт в процессе принятия решений. Инженер знаний определяет формальные средства представления знаний и процедуры получения решений, в наибольшей степени соответствующие характеру рассуждений эксперта при выводе решения.
Таким образом, в результате выполнения этого этапа выявляется и формулируются понятия, определяющие выбор характерной схемы представления знаний эксперта о предметной области.
-
Выбор формализма представления знаний и определение механизма вывода решений. Эти компоненты моделирования в значительной степени влияют на успешное решение поставленной задачи по проектированию системы.
Разработанная структура для представления знаний является основой для реализации следующего этапа – непосредственного построения базы знаний системы.
-
Выбор или разработка языка представления знаний. После того как правила сформулированы и представлены на выбранном языке представления, они заносятся инженером знаний в БЗ.
-
Тестирование системы.
Работоспособность системы определяется путем решения конкретных проверочных задач. При выявлении различных недостатков происходит обращение к тому или иному этапу разработки в зависимости от характера недостатков. При отсутствии каких-либо знаний в системе ИИ или их недостаточной определенности возвращаются к этапу 4 и по возможности вносят поправки. В случае если какие-либо знания, представленные экспертом практически невозможно представить в пределах формализма выбранной модели представления знаний, то возвращаются к этапу 3 и выбирают альтернативные модели или схемы представления знаний. Возможно, что причиной возврата может служить недостаточно адекватный базовый механизм логического вывода. Возникают ситуации, когда требуется переформулирование проблемы, так как исходная постановка задачи была неправильной.
Приведенная схема последовательности работ достаточно полно и подробно раскрывает процесс проектирования ИИ, но некоторые важные этапы, связанные с созданием ряда функциональных модулей систем ИИ, не рассмотрены. Более подробный перечень работ при проектировании интеллектуальных систем:
-
извлечение знаний из эксперта и передача их системе;
-
выбор способа представления знаний в системе;
-
выбор стратегии вывода (управления);
-
выбор подсистемы объяснения;
-
выбор подсистемы взаимодействия с пользователем;
-
выбор адекватных средств реализации системы.
Однако здесь уже отсутствуют некоторые важные этапы, описанные выше.
Содержание работ, число этапов проектирования интеллектуальных систем, последовательность их выполнения зависят от целого ряда объективных и субъективных факторов. Однако многие этапы и содержание работ являются общими и необходимыми для интеллектуальных систем практически всех типов:
-
Описание проблемной области: определение проблемной области, показывающее важность проблемы для всей организации; определение проблемных экспертов, желающих передать экспертизы (знания) базе знаний; подготовка и объявление плана развития.
-
Персонал: определение группы проектировщиков и соответствующих заданий; назначение квалифицированного руководителя проекта; установление и проведение в жизнь твердой линии управления.
-
Принятие проекта: проведение организационного заседания; обсуждение основного подхода к проблеме; подготовка специального плана развития; подготовка к монтажу необходимых технических средств и инструментария.
-
Прототип системы: развитие системного прототипа: тестирование; получение дополнительной информации о проблемной области по результатам тестирования.
-
Развитие полной системы: расширение базы знаний прототипа; оценивание структуры интерфейса пользователя; объединение средств обучения пользователей и документации.
-
Верификация системы: вовлечение в процесс проверки экспертов и потенциальных пользователей; обеспечение функционирования системы в соответствии с проектом.
-
Интеграция системы: выполнение полной системы, как планировалось; обеспечение совместимости и взаимодействия системы с уже действующими.
-
Поддержка системы: обеспечение непрерывной поддержки системы; модернизация БЗ в случае поступления новой информации; сохранение ответственности за систему.
-
Документация: подготовка полной документации системы; подготовка руководства для пользователя; организация консультаций пользователям.
Этапы создания интеллектуальных систем не являются четко очерченными и подробно регламентированными. Между некоторыми из них трудно провести временную и содержательную границу. Они в какой-то степени приблизительно описывают процесс проектирования интеллектуальных систем.
Стадии существования интеллектуальных систем (или жизненные циклы системы) соответствуют уровню готовности системы, завершенности ее функциональных возможностей, реализуемых инструментарием. Определяют следующие стадии существования интеллектуальных систем: демонстрационный прототип; исследовательский прототип; действующий прототип; промышленная система; коммерческая система.
Демонстрационный прототип – это состояние разработанности системы, когда она решает некоторую часть проблемных задач. При разработке демонстрационного прототипа стремятся достичь противоречивых целей: с одной стороны, система на стадии демонстрационного прототипа должна выполнять задачи, которые бы довольно полно характеризовали ее возможности, с другой стороны, эту стадию стремятся пройти как можно быстрее. Работа демонстрационного прототипа может быть признана удовлетворительной, если он оперирует минимальным набором правил, достаточным для решения некоторых задач. Время разработки колеблется от двух месяцев до года.
Исследовательский прототип проектируется в течение 1.5-2 лет. На этой стадии развития системы ее БЗ уже содержит несколько сотен правил, которые достаточно адекватно описывают предметную область.
Действующий прототип интеллектуальных систем осуществляет качественный вывод решений на расширившемся пространстве правил, достигшем порядка 1000. Поэтому для вывода сложных решений требую большие ресурсы времени и памяти.
Промышленные системы обеспечивают высокий уровень качества решения проблем предметной области при значительных уменьшениях времени решения и требуемой памяти. Количество правил возрастает не столь значительно по сравнению с действующим прототипом. На этой стадии происходит преобразование действующего прототипа за счет расширения числа правил и совершенствования интеллектуальных систем на базе использования более эффективных, инструментальных средств. Это требует примерно 3-4 года.
Коммерческая система предназначена в основном для продажи. Она является либо проблемно-ориентированной, либо проблемно-независимой.