- •1.Осн.Понятия и опр-я: инф-я, алгоритм, программа, команда, данные, технические устройства.
- •14. Програм-е для операционной системы windows.
- •3. Сс. Перевод чисел из одной сс в другую.
- •5. Повп. Алгоритм Фон-Неймана.
- •6. Принцип организац выч процесса. Гарвардская архитектура эвм.
- •12. Циклический вычислительный процесс
- •8.Адресация оперативной памяти. Сегментные регистры.
- •9. Система команд процессора i32. Способы адресации.
- •10. Скп i32. Машобработка. Байт способа адресации.
- •5. Усилители электрических сигналов.
- •11. Разветвляющий вычислительный процесс.
- •13. Рекурсивный вычислительный процесс.
- •1.Трансформаторы.
- •2. Машины постоянного тока.
- •3. Асинхронные и синхронные машины.
- •4. Элементная база современных электронных устройств
- •6. Основы цифровой электроники.
- •3. Типы адресации и система команд.
- •4. Структура процессора.
- •15. Модули последовательного ввода/вывода
- •11. Базовый функциональный блок микроконтроллера включает:
- •1.Принципы технического регулирования.
- •2. Технические регламенты.
- •3. Стандартизация.
- •5. Гос.Контроль за соблюд-ем треб-ий тех. Регламентов.
- •6.Метрология. Прямые и косвенные измерения.
- •1. Типы данных
- •1.Упрощение логических выражений
- •2.Функциональные схемы (лог.Диаграммы)
- •3. Искусственные нейронные сети.
- •4. Статистические методы принятия решений.
- •1.Задачи, решаемые методами искусственного интеллекта.
- •2.Модульное прогр-ие.
- •5. Програм-е в .Net Framework.
- •6. Унифицированный язык прогр-я uml.Назначение.
- •9. Этапы построения алгоритмов
- •13. C#.Полиморфизм.Перегрузка операций и методов.
- •14. C#.Наследование.Ограничения при наследовании.
- •1.Осн.Принципы сист.Подхода.
- •2. Система и моделирование. Классификация признаков.
- •3.Постановка задачи принятия решений.
- •5. Этапы системного подхода решения проблем.
- •6. Постановка задач оптимизации. Их классификация.
- •13. Нечеткие множества и их использование для принятия решений.
- •7. Условная оптимизация. Линейное программирование. Пример постановки задачи оптимизации.
- •1. Пример постановки задачи оптимизации.
- •9. Нелинейное программирование. Постановка задачи нелинейного программирования.
- •8. Методы решения задач линейного программирования. Геометрическая интерпретация.
- •10. Выбор альтернатив в многокритериальных задачах.
- •11. Классификация задач принятия решений. Структура системы принятия решений.
- •Структура процесса принятия решений
- •2 Классификация моделей.
- •3 Свойства модели.
- •4 Жизненный цикл моделируемой системы:
- •5.Классификация математических моделей
- •6. Требования, предъявляемые к мат. Моделям
- •7. Модели и моделирование.
- •10. Алгоритм декомпозиции
- •8.Математические модели технических систем.
- •9. Декомпозиция систем.
- •1. Датчики измерения перемещений
- •5. Гироскопы.
- •4 Манометрические приборы
- •6. Преобразование измерительных сигналов.
- •7 Методы измерений
- •9.Системы технического зрения
- •10. Структура измерительных систем
- •11. Измерительные сигналы, виды, типы, модели сигналов. Классификация детерминированных сигналов.
- •12. Теория информации
1.Осн.Принципы сист.Подхода.
Принцип конечной цели. Абсолютный приоритет конечной глобальной цели.какая с-ма-такая и цель.Принцип единства. Совместное рассмотрение с-мы как целого и как совокупности частей, т.е. элементов. Принцип связности. Рассмотрение любой части совместно с ее связями, с окружением. Принцип модульного построения.Полезное выделение модулей в системе и рассмотрение ее как совокупности модулей. Принцип иерархии. Полезное ведение иерархии частей и их ранжирование.Принцип функциональности.Совместное рассмотрение структуры и функции с приоритетом функции над структурой.Принцип развития.Учет изменяемости с-мы, ее способности к расширению, развитию, замене частей, накапливанию инф-ии.Принцип децентрализации.Сочетание в принимаемых решениях и управлении, централизации и нецентрализации. Принцип неопределенности.Включает учет неопределенности и случайности в с-ме.
Дополнит.принципы:принцип полномочности. Исследователь должен иметь способность исследовать проблему.Принцип организованности. Решения,действия, выводы в с-ме должны соответствовать степени ее детализации, определенности и организованности.Принцип чувствительности. Вмешательство в с-му должно согласовываться с уровнем ее реакции на вмешательство. Принцип свертки.Информации и управляющие воздействия свертываются, укрупняются, обобщается при движении снизу вверх по иерархическим уровням.
2. Система и моделирование. Классификация признаков.
В разработке моделей различают 3 стадии: построение модели(очень сложная и дорогая задача), пробная работа с моделью, коррекция модели. Потом цикл повторяется до тех пор, пока не убедятся, что модель функционирует правильно. Построение принципиально новой модели носит характер открытия, научная новизна.
Различают 3 осн.типа моделей: вербальная(словесные, описательные),натурная(макетирование, физическое моделирование, масштабированные модели), знаковая(математические, химические, графики, схемы, графы, чертежи, топографические карты). Осн.отличие знаковых моделей от остальных состоит в вариативности, в кодировании одним знаковым описанием огромного количества конкретных вариантов поведения с-мы. Пример-линейные диф.ур-ия с пост.коэффициентами. описывают движение массы на пружине, изменение тока в колебательном контуре, измерительную схему автоматического регулирования.
3.Постановка задачи принятия решений.
Два фундаментальных понятия: вмножество альтернатив, принцип выбора. В зависимости от степени формализации введенных понятий различают 3 типа задач: 1.задача оптимального выбора.Если множество альтернатив однозначно определено и принцип выбора формализован, т.е. может быть описан, передан, и результаты его применений к элементам из множества альтернатив не зависят от субъективных условий. 2. задача выбора. Если множество альтернатив однозначно определено, но принцип выбора не может быть формализован или даже фиксирован, то выбор зависит от того, кто и на основе какой инф-ии его делает. 3. общая задача принятия решения. Если множ-во альтернатив не имеет общих границ, принцип выбора неформализован или даже не фиксирован, то в этом случае разные субъекты могут выбирать в качестве решения те альтернативы, которые другими субъектами и не рассматривались, а один и тот же субъект при использовании одного и того же принципа выбора может изменять свое решение при обнаружении им новой альтернативы. Задача является настолько расплывчатой, что теряет смысл.
4. Характеристика методов СА.
В последние годы методы СА стали широко использоваться для решения таких проблем окружающей среды и общества как: загрязнение окружающей среды; производственная безопасность; транспортные потоки; медицинское обслуживание; образование; криминалистика.
По сути методы СА – это способы выбора одного варианта решения. Системный подход к решению проблем включает следующие этапы: отыскание возможных вариантов решения; определение последствий использования каждого из возможных вариантов решения; применение объективных утверждений или критериев, которые указывают, является ли одно решение более предпочтительным, чем другие.
При этом не предполагается, что используемые способы выбора решения являются единственными или, что они не имеют определенностей.
Определение СА Квейда и Бучера: «Системный подход помогает лицу, принимающему решение, выбрать последовательность действий путем общего изучения стоящей перед ним проблемы, определения цели, нахождения вариантов решения и сравнения последних под углом зрения соответствующих им результатов, причем для квалифицированного суждения об исследуемой проблеме используются по возможности аналитические зависимости".
Вот некоторые положения, которые желательно учитывать при системном подходе:
процесс принятия решения должен осуществляться таким образом, чтобы используемые способы выбора решений можно было бы оценить, улучшить или заменить на другие;
критерии оценки, используемые в процессе принятия решения, должны быть четко сформулированы;
усилия, затраченные на нахождение связей между причиной и следствием, могут быть в дальнейшем оправданы лучшим пониманием изучаемой проблемы.