Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Экспертные и обучающие системы




 

Экспертные системы являются одним из основных приложений искусственного интеллекта. Искусственный интеллект – это один из разделов информатики, в котором рассматриваются задачи аппаратного и программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые считаются интеллектуальными.

Результаты исследований по искусственному интеллекту используются в интеллектуальных системах, которые способны решать творческие задачи, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти (базе знаний) системы. Системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого класса задач, к которым относятся так называемые частично структурированные или неструктурированные задачи (слабо формализуемые или неформализуемые задачи).

Информационные системы, используемые для решения частично структурированных задач, подразделяются на два вида:

· Создающие управленческие отчеты (выполняющие обработку данных: поиск, сортировку, фильтрацию). Принятие решения осуществляется на основе сведений, содержащихся в этих отчетах.

· Разрабатывающие возможные альтернативы решения. Принятие решения сводится к выбору одной из предложенных альтернатив.

Информационные системы, разрабатывающие альтернативы решений, могут быть модельными или экспертными:

· Модельные информационные системы предоставляют пользователю модели (математические, статистические, финансовые и т.д.), которые помогают обеспечить выработку и оценку альтернатив решения.

· Экспертные информационные системы обеспечивают выработку и оценку возможных альтернатив пользователем за счет создания систем, основанных на знаниях, полученных от специалистов - экспертов.

Экспертные системы - это программы для компьютеров, аккумулирующие знания специалистов - экспертов в конкретных предметных областях, которые предназначены для получения приемлемых решений в процессе обработки информации. Экспертные системы трансформируют опыт экспертов в какой-либо конкретной отрасли знаний в форму эвристических правил и предназначены для консультаций менее квалифицированных специалистов.

Известно, что знания существуют в двух видах: коллективный опыт, личный опыт. Если предметная область представлена коллективным опытом (например, высшая математика), то эта предметная область не нуждается в экспертных системах. Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня и эти знания являются слабоструктурированными, то такая область нуждается в экспертных системах. Современные экспертные системы нашли широкое применение во всех сферах экономики.

База знаний является ядром экспертной системы. Переход от данных к знаниям является следствием развития информационных систем. Для хранения данных применяются базы данных, а для хранения знаний – базы знаний. В базе данных, как правило, хранятся большие массивы данных с относительно небольшой стоимостью, а в базах знаний хранятся небольшие по объему, но дорогие информационные массивы.

База знаний – это совокупность знаний, описанных с использованием выбранной формы их представления. Наполнение базы знаний является одной из самых сложных задач, которая связана с выбором знаний их формализацией и интерпретацией.

Экспертная система состоит из:

· базы знаний (в составе рабочей памяти и базы правил), предназначенной для хранения исходных и промежуточных фактов в рабочей памяти (ее еще называют базой данных) и хранения моделей и правил манипулирования моделями в базе правил

· решателя задач (интерпретатора), который обеспечивает реализацию последовательности правил для решения конкретной задачи на основе фактов и правил, хранящейся в базах данных и базах знаний

· подсистемы пояснения, позволяет пользователю получить ответы на вопрос: «Почему система приняла такое решение?»

· подсистемы приобретения знаний, предназначенной как для добавления в базу знаний новых правил, так и модификации имеющихся правил.

· интерфейса пользователя, комплекса программ, реализующих диалог пользователя с системой на стадии ввода информации, и получения результатов.

Экспертные системы отличаются от традиционных систем обработки данных тем, что в них, как правило, используется символьный способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решений. Для решения слабо формализуемых или неформализуемых задач более перспективными являются нейронные сети или нейрокомпьютеры.

Основу нейрокомпьютеров составляют нейронные сети – иерархические организованные параллельные соединения адаптивных элементов – нейронов, которые обеспечивают взаимодействие с объектами реального мира так же, как и биологическая нервная система.

Большие успехи использования нейросетей достигнуты при создании самообучающихся экспертных систем. Сеть настраивают, т.е. обучают, пропуская через нее все известные решения и добиваясь получения требуемых ответов на выходе. Настройка состоит в подборе параметров нейронов. Часто используют специализированную программу обучения, которая занимается обучением сети. После обучения система готова к работе.

Если в экспертную систему ее создатели предварительно закладывают знания в определенной форме, то в нейронных сетях неизвестно даже разработчикам, как формируются знания в ее структуре в процессе обучении и самообучении, т.е. сеть представляет собой «черный ящик».

Нейрокомпьютеры, как системы искусственного интеллекта, являются весьма перспективными и могут бесконечно совершенствоваться в своем развитии. В настоящее время системы искусственного интеллекта в форме экспертных систем и нейронных сетей находят широкое применение при решении финансово – экономических проблем.


Далее >>> 3.1. Сетевые технологии

3.1. Обучение сетевым технологиям  
Цель обучения студентов основам компьютерных сетей - обеспечить знание теоретических и практических основ в области LAN и WAN, сетевых прикладных программ и приложений для создания веб-страниц и сайтов, в области организации компьютерной безопасности и защиты информации в сетях, а также в области ведения бизнеса в Интернет. Компьютерная сеть – это совокупность компьютеров, которые могут осуществлять информационное взаимодействие друг с другом с помощью коммуникационного оборудования и программного обеспечения.   Телекоммуникации - это передача и прием такой информации как звук, изображение, данные и текст на большие расстояния по электромагнитным системам: кабельным каналами; оптоволоконным каналам; радиоканалам и другим каналам связи. Телекоммуникационная сеть - это совокупность технических и программных средств, посредством которых осуществляются телекоммуникации. К телекоммуникационным сетям относятся: 1. Компьютерные сети (для передачи данных) 2. Телефонные сети (передача голосовой информации) 3. Радиосети (передача голосовой информации - широковещательные услуги) 4. Телевизионные сети (передача голоса и изображения - широковещательные услуги) Зачем нужны вычислительные или компьютерные сети? Компьютерные сети создаются с целью доступа к общесистемным ресурсам (информационным, программным и аппаратным), распределенным (децентрализованным) в этой сети. По территориальному признаку различают сети локальные и территориальные (региональные и глобальные). Следует различать компьютерные и терминальные сети. Компьютерные сети связывают компьютеры, каждый из которых может работать и автономно. Терминальные сети обычно связывают мощные компьютеры (мэйнфреймы) с терминалами (устройствами ввода - вывода информации). Примером терминальных устройств и сетей может служить сеть банкоматов или касс продажи билетов. Основное отличие LAN от WAN состоит в качестве, использованных линий связи и в том, что в ЛВС существует только один путь передачи данных между компьютерами, а в WAN их множество (существует избыточность каналов связи). Так как линии связи в ЛВС более качественные, то скорость передачи информации в LAN гораздо выше, чем в WAN. Но осуществляется постоянное проникновение технологий LAN в WAN и наоборот, что значительно повышает качество сетей и расширяет спектр предоставляемых услуг. Таким образом, различия между LAN и WAN постепенно сглаживаются. Тенденция сближения (конвергенция) характерна не только для LAN и WAN, но и для телекоммуникационных сетей других типов, к которым относятся радиосети, телефонные и телевизионные сети. Телекоммуникационные сети состоят из следующих компонентов: сети доступа, магистрали, информационные центры. Компьютерную сеть можно представить многослойной моделью, состоящей из слоев: · компьютеры; · коммуникационное оборудование; · операционные системы; · сетевые приложения. В компьютерных сетях используются различные типы и классы компьютеров. Компьютеры и их характеристики определяют возможности компьютерных сетей. К коммуникационному оборудованию относятся: модемы, сетевые карты, сетевые кабели и промежуточная аппаратура сетей. К промежуточной аппаратуре относятся: приемопередатчики или трансиверы (traceivers), повторители или репитеры (repeaters), концентраторы (hubs), мосты (bridges), коммутаторы, маршрутизаторы (routers), шлюзы (gateways). Для обеспечения взаимодействия программно-аппаратных комплексов в компьютерных сетях были приняты единые правила или стандарт, который определяет алгоритм передачи информации в сетях. В качестве стандарта были приняты сетевые протоколы, которые определяют взаимодействие оборудования в сетях. Так как взаимодействие оборудования в сети не может быть описано одним единственным сетевым протокол, то был применен многоуровневый подход к разработке средств сетевого взаимодействия. В результате была разработана семиуровневая модель взаимодействия открытых систем - OSI. Эта модель разделяет средства взаимодействия на семь функциональных уровней: прикладной, представительный (уровень представления данных), сеансовый, транспортный, сетевой, канальный и физический. Набор протоколов, достаточный для организации взаимодействия оборудования в сети, называется стеком коммуникационных протоколов. Наиболее популярным является стек - TCP/IP. Этот стек используется для связи компьютеров в сети Internet и в корпоративных сетях. Протоколы реализуются автономными и сетевыми операционными системами (коммуникационными средствами, которые входят в ОС), а также устройствами телекоммуникационного оборудования (мостами, коммутаторами, маршрутизаторами, шлюзами). К сетевым приложениям относятся различные почтовые прикладные программы (Outlook Express, The Bat, Eudora и другие) и браузеры - программы для просмотра веб-страниц (Internet Explorer, Opera, Mozzila Firefox и другие). К прикладным программам для создания сайтов относятся: Macromedia HomeSite Plus, WebCoder, Macromedia Dreamweaver, Microsoft FrontPage и другие приложения. Большой интерес представляет глобальная информационная сеть Интернет. Internet – это объединение транснациональных компьютерных сетей с различными типами и классами компьютеров и сетевого оборудования, работающих по различным протоколам и передающих информацию по различным каналам связи. Интернет - это мощное средство телекоммуникации, хранения и предоставления информации, ведения электронного бизнеса и дистанционного (интерактивного или он-лайн) обучения. Далее>>> 3.1.1. Основы локальных вычислительных сетей



Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-11-16; Просмотров: 426; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.013 сек.