МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

ТАГАНРОГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ РАДИОТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

В.В. Марков, Ю. А. Кравченко

Компьютерные технологии в науке и образовании

УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ

ЧАСТЬ1

ТАГАНРОГ 2006

УДК 621.3

Марков В.В., Кравченко Ю.А. Компьютерные технологии в науке и образовании: Учебное пособие – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2006. - 133 с.

В работе рассматривается перспективные направления применения современных информационных технологий в научных исследованиях и организации процессов обучения. Предназначено для студентов очной формы обучения специальностей: 230104 (2203) «Системы автоматизированного проектирования», 050202 (0301) Информатика и магистрантов, проходящих обучение по направлению «Информатика и вычислительная техника».

Ил. 13. Библиогр.: 53.

Рецензенты:

Я.Е. Ромм, доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой информатики ТГПИ, г. Таганрог

В.И. Финаев, доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой САУ ТРТУ, г. Таганрог

©Таганрогский государственный радиотехнический университет, 2006

Оглавление

АББРЕВИАТУРА……………………………………………………………5

ПРЕДИСЛОВИЕ……………………………………………………………..7

ВВЕДЕНИЕ………………………..…………………………………………8

Глава 1. Информационные технологии в научных исследованиях и разработках…………………………………..…..10

1.1. Понятие информационной технологии как научной дисциплины……………………………………………………..10

1.2. Структура предметной области информационной технологии …………………………………………………...…12

1.3. Место информационной технологии в современной системе научного знания…………………………………...…..12

1.4. Новая информационная технология …………………..…14

1.5. Основные научные направления развития информационных технологий…………………………………19

1.6. Методологический аппарат науки как информационная технология………………………………………………...…….22

Глава 2. Компьютерные методы и технологии анализа и интерпретации данных ……………………………………………...23

2. 1. Технологии и методы анализа и интерпретации данных……23

2. 2. Технологии анализа и интерпретации данных ……25

2. 2. 1. Технологии оперативной аналитической обработки данных ОLАР и многомерные модели данных…………….……25

2.2.2. Технология глубинного анализа данных……………..29

2.2.3.Технология визуализации данных…………………….31

2. 3. Разведочный анализ данных (РАД)…………………………31

2.3.1. Основные методы разведочного статистического анализа……………………………………………………………..31

2.3.2. Методы многомерного разведочного анализа……….38

2.3.3. Нейронные сети…………………….………………….64

2.3.4. Графические методы РАД (визуализация данных)…..80

Глава 3. Компьютерные системы поддержки принятия решений………………………………………………………………...……..85

3.1. Задачи компьютерных систем поддержки принятия решений ………………………………………………………...85

3.2. Влияние неопределенности и субъективности оценок на компьютерную поддержку принятия решения…………….…87

3.3. Трудности, возникающие при использовании компьютер­ных систем поддержки принятия решений и возможности их преодоления ………………………………………………….…90

3.4. Структура системы поддержки принятия решений …….92

3.5. Компьютерные системы поддержки принятия решений и экспертные системы на предприятиях ……………………..…92

3.6. Компьютерная поддержка принятия решений в САПР..109

3.7. Групповая обработка данных …………………………...118

ЗАКЛЮЧЕНИЕ…………………………………………………………....125

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ…………………………………………….127

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ………………………129

Аббревиатура

САПР – Системы автоматизированного проектирования

ОТИ – общая теория информации

ИТ – информационная технология

ПО – программное обеспечение

ИС – информационная система

НИТ – новые информационные технологии

АСНИ – автоматизированные системы научных исследований

АСУ – автоматизированные системы управления

РАД – разведочный анализ данных

OLAP – On-Line Analytical Processing

ROLAP – Relational OLAP

MOLAP – Multi-Dimentional OLAP

HOLAP – Hybrid OLAP

МНШ – многомерное шкалирование

ФА – факторный анализ

БД – база данных

МАС – многомерный анализ соответствий

АКФ – автокорреляционная функция

ИНС – искусственные нейронные сети

НПС – нейропроцессорные сети

НС – нейронные сети

ЦНП – цифровые нейропроцессоры

ЦНА – цифровые нейропроцессорные ансамбли

ГА – генетический алгоритм

ЦП – центральный процессор

СППР – системы поддержки принятия решений

ЛПР – лицо, принимающее решение

АРМ – автоматизированное рабочее место

CBR – case-based Reasoning

СИМ – сетевая имитационная модель

СУБД – система управления базой данных

СПП – система поддержки переговоров