вопросы и ответы к зачету (otvetu)

Посмотреть архив целиком

16



ОПРОС: Операции по обработке информации в системах управления.

ОТВЕТ:

. Если в основу модели разделения информационных потоков положить принцип, при котором каждому из них будут соответствовать самостоятельные функциональные свойства и технические средства реализации, то перечень информационных процессов может быть представлен следующим образом ( Рис.1.1).







Измерение

Передача



Вычислительная


Преобразование


Информационные процессы


Статистическая


Хранение




Обработка

Выделение полезной

информации




Распределение




Использование




Рис. 1.1 Информационные процессы в АИУС


Измерение – процесс нахождения значения физической величины опытным путем с помощью специальных технических средств. В АИУС процесс измерения завершается выдачей измерительной информации в форме, удобной для ее дальнейшего использования. При этом измерительную информацию можно представить как совокупность сообщений о значениях измеряемых величин.

Передача информации – процесс перемещения сообщений от источника к потребителю посредством того или иного физического носителя. Сообщения, отражающие как измерительную, так и вычислительную информацию, а в случае невозможности их разделения – измерительно-вычислительную информацию, могут передаваться в цифровой и в аналоговой форме с использованием различных носителей.

Преобразование информации – процесс воздействия на параметры физического носителя с целью изменения математической или физической формы представления информации.

Хранение информации – кратковременная или долговременная фиксация параметров физического носителя информации.

Обработка информации – определение математических или статистических параметров информации с требуемой точностью, скоростью и достоверностью.

Основными видам обработки информации являются:

вычислительная, т.е. выполнение математических операций над величинами в соответствии с заданным алгоритмом;

статистическая, т.е. определение таких показателей, как дисперсия, математическое ожидание, функции корреляции и др.;

выделение полезной информации, т.е. отбор информации на основе учета определенных показателей достоверности информационных процессов.

Распределение информации – пространственно-временная коммутация блоков и узлов АИУС, обеспечивающая реализацию заданного алгоритма обработки потоков информации.

Использование информации – получение знаний, на основе которых вырабатываются решения по управлению объектом управления АИУС.

Наиболее распространенными информационными услугами являются:

  • передача данных;

  • передача факсимильной информации;

  • передача речевой информации;

  • передача видео изображений;

  • электронная почта;

  • служба новостей и конференций;

  • доступ к файлам;

  • доступ к документам;

  • удаленная обработка данных.


ВОПРОС: Основные направления развития информационных технологий в сфере управления.

ОТВЕТ:

Информационные технологии в сфере управления в настоящее время развиваются по следующим основным направлениям:

• активизация роли специалистов управления (непрофессионалов в области вычислительной техники) в подготовке и решении задач управления;

• персонализация вычислений на основе использования ПК и соответствующих программно-инструментальных средств;

• совершенствование систем интеллектуального интерфейса конечных пользователей различных уровней;

• объединение информационно-вычислительных ресурсов с помощью вычислительных сетей различных уровней от локальных, объединяющих пользователей в рамках одного подразделения организации, до глобальных, обеспечивающих создание единого мирового информационного пространства.


ВОПРОС: Показатели качества информации.

ОТВЕТ:

Качество информационного обеспечения можно определить как совокупность свойств, обусловливающих возможность ее использования для удовлетворения потребностей системы управления.

Рекомендуется выделять следующие основные виды показателей качества.

Репрезентативность – правильность, качественная адекватность отражения свойств объекта описания.

Содержательность – это ее удельная семантическая емкость, равная отношению количества семантической информации в сообщении к объему данных его отражающего т.е. S=I/V.

Достаточность (полнота) – информационного обеспечения означает, что по содержанию минимальный, но достаточный для принятия эффективных решений по управлению набор, данных..

Доступность информационного обеспечения для восприятия Лицом, принимающего решение (ЛПР), обеспечивается выполнением соответствующих процедур ее получения и преобразования.

Актуальность информационного обеспечения АИУС – это свойство информации сохранять свою полезность в заданный момент времени.

Точность информационного обеспечения – это степень близости отображаемого значения и истинного значения данного параметра, отражающего определенное свойство описываемого объекта.

Ценность информационного обеспечения оценивается комплексным показателем ее качества, ее мера на прагматическом уровне. Ценность информационного обеспечения АИУС определяется эффективностью управления.


ВОПРОС: Модель принятия решений по управлению.

ОТВЕТ:

Задача принятия решения характеризуется следующим кортежем:


< A, E, S, T >,

Здесь исходными полагаются:

A – множество альтернатив (возможных вариантов решений);

E – информационная среда задачи принятия решения;

S – система предпочтений лица, принимающего решение.

Требуется выполнить некоторое множество действий T над множеством альтернатив А: собрать, систематизировать и представить необходимую информацию; выделить множество необходимых альтернатив; линейно упорядочить множество допустимых альтернатив; выбрать наиболее предпочтительную альтернативу.

Информационной средой задачи принято называть те условия, в которых подготавливается решение и которые необходимо учитывать при формализации и решении задачи. Основными этапами реализации модели являются:

  • формирование целей;

  • выявление полного перечня альтернатив;

  • выбор допустимых альтернатив;

  • предварительный выбор лучшей альтернативы;

  • оценка альтернатив ЛПР;

  • проверка альтернатив;

  • выбор окончательного решения;

  • определение плана реализации принятого решения;

  • обеспечение работ по выполнению решения;

  • реализация решения.


ВОПРОС: Структура информационного обеспечения систем управления.

ОТВЕТ:

В информационное обеспечение систем управления входят данные и знания. Данные – это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства. При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

  • Д1-данные как результат измерений и наблюдений;

  • Д2-данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники;

  • Д3-модели (структуры) данных в виде диаграммы, графиков, функций;

  • Д4-данные в компьютере на языке описания данных;

  • Д5-базы данных на машинных носителях информации.

Знания основаны на данных, полученных эмпирическим путем. Они представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным:

  • З1-знания в памяти человека как результата мышления;

  • З2-материальные носители знаний ( учебники, методические пособия);

  • З3-поле знаний - условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих;

  • З4-знания, описанные на языках представлений знаний ( продукционные языки, семантические сети и т.д.);

  • З5-база знаний на машинных носителях информации.



ВОПРОС: Системы управления базами данных (СУБД) и системы управления базами знаний (СУБЗ).


ОТВЕТ: Для создания базы данных, изменения ее структуры, редактирования и выборки данных используются СУБД. Системы управления базами данных обеспечивают автоматизированными средствами работы с базами данных пользователей, не обладающими знаниями программистов. Первые системы управления базами данных появились в середине шестидесятых и поддерживали иерархическую модель данных.

В 1970 году статья научного сотрудника компании IBM Е.Ф.Кодда о реляционной модели данных положила начало развитию реляционных баз данных и их систем управления.

Компьютерная СУБД, несмотря на огромный объем хранящейся в ней информации, обеспечивает высокую скорость поиска необходимой информации. В таких СУБД пользователь может выполнить поиск по любому интересующему его параметру. Кроме того, компьютерные СУБД очень компактны, надежны и удобны в эксплуатации.

Для хранения и представления базы знаний используются информационные массивы и управляющие ими структуры, получившие названия СУБЗ. Современные СУБЗ работают в основном с поверхностными знаниями, в отличие от глубинных (абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области; эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов управления). Это объясняется тем, что на данный момент времени нет универсальных методик, позволяющих выявлять глубинные структуры знаний и работать с ними.



ВОПРОС: Методы формализации и хранения знаний, опыта и навыков в АИУС.


ОТВЕТ: Существуют десятки методов формализации, хранения и представления знаний.

К основным из них можно отнести продукционные методы; методы, основанные на нечетких отношениях, нейросетевые методы.

Наиболее распространенным представителем продукционных методов является «система нечеткого вывода». Этот метод основан на правилах и позволяет представить знания в виде предложений типа «Если (условие), то действие». Система нечеткого вывода используется в условиях неопределенности и основана на нечеткой логике.

Нечеткая логика используется для формализации человеческих способностей к приближенным рассуждениям, которые позволяют более адекватно описывать ситуации в условиях неопределенности. В отличие от классической логики, в которой истинность высказываний оценивается двумя крайними значениями "ИСТИНА","ЛОЖЬ" (1,0), в нечеткой логике истинность рассуждений может принимать и другие отличные от "ИСТИНА" и "ЛОЖЬ" значения. В предложенном Л.Заде варианте нечеткой логики истинность значений высказываний обобщается до интервала действительных значений [0,1], что позволяет высказыванию принимать любое значение истинности из этого интервала. Методы формализации и представления знаний на основе нечетких отношений в основном используют операции над бинарными нечеткими отношениями и их композицией. Нейросетевые методы реализуются нейронными сетями и позволяют ,главным образом, хранить, представлять и использовать знания в целях автоматизации процессов управления на основе знаний.

ВОПРОС: Реляционные базы данных.

ОТВЕТ: В реляционных базах данных вся информация сведена в таблицы, строки и столбцы которых называются записями и полями соответственно. Эти таблицы получили название реляций, поэтому модель стала называться реляционной. Основополагающим понятием реляционной базы данных является таблица. Для того чтобы ввести это понятие, рассмотрим следующий пример. Пусть имеется три множества:

1.N – содержит индивидуальные номера преподавателей МАМИ.

2.F – включает фамилии этих преподавателей.

3.P – это совокупность дисциплин, читаемых преподавателями МАМИ.

Элементы множеств обозначены соответственно строчными буквами n,f,p. Образуем совокупность всевозможных упорядоченных троек: <n,f,p>.

Такая совокупность в математике называется отношением, а упорядоченные тройки – кортежами. Количество кортежей в отношении принято называть кардинальностью.

Отношение удобно представить в виде таблицы, в нашем случае - таблицы 1.

Индивидуальный номер преподавателя

Фамилия преподавателя

Номер читаемой дисциплины

1001

Иванов

1

1002

Васильев

2

1003

Иванов

3

1001

Васильев

2



Из рассмотрения таблицы следует:

  1. В таблицу попали не все возможные тройки. Если, например, количество преподавателей 20, а количество дисциплин, которые они читают семь, то для получения числа всех вероятных кортежей следует перемножить три числа: 20*20*7, что представляет 3200 троек.

  2. Строки < 1001, Иванов,1 > и <1001,Васильев,2> явно противоречат друг другу, поскольку один и тот же индивидуальный номер не может относиться к двум различным преподавателям. То же можно сказать и по поводу номеров дисциплин – они закреплены за конкретными преподавателями. Здесь принимается условие, что каждый преподаватель закреплен только за одной дисциплиной.

В теории реляционных баз данных предполагается рассматривать только такое подмножество, которое не допускает повторение (дублирование) строчек и их непротиворечивость. Данное утверждение, по сути, является первым и основным условием, налагаемым на таблицы реляционной базы данных.

ВОПРОС: Нормализация таблиц в реляционных базах данных.

ОТВЕТ: Процесс конструирования реляционной базы данных предусматривает нормализацию данных. Рассмотрим первые три уровня нормализации из шести теоретически возможных. Эти три уровня практически широко представлены в реляционных базах данных.

Первая нормальная форма требует, чтобы все столбцы имели «атомарные» значения. Иначе говоря, каждое поле должно содержать только одно значении (или объект), а не набор значений (объектов).

Вторая нормальная форма требует, чтобы данные соответствовали первой нормальной форме и кроме этого каждое неключевое поле в ней должно зависеть от полного значения первичного ключа. Иными словами, часть информации может храниться в другой таблице и на нее можно ссылаться с помощью подстановки.

Так, например, таблица №1 не соответствует первой нормальной форме.

Таблица№1

Код адресата

Фамилия

Контактная информация

1

Иванов

Тел:212-2234,Факс:212-333-4421

2

Васильев

Тел:211-2345, Email tom@aurora com

(Счетчик)







Таблица №2 представляет данные Таблицы №1 и соответствует первой нормальной форме.



Таблица№1

Код адресата

Фамилия

Код типа коммуникации

Тип коммуникации

Контактная информация

1

Иванов

1

Телефон

212-2234

1

Иванов

2

Факс

212-333-4421

2

Васильев

1

Телефон

:211-2345

2

Васильев

3

EMail

Email tom@aurora com

0