Тебекин В.В. Теоретические основы компьютерных информационных технологий

Подождите немного. Документ загружается.

161

Так как принципы функционирования нейрона сложны и детально не

изучены, то в качестве моделей используются упрощенные описания ней-

рона, позволяющие создавать нейроноподобные сети.

Существует два подхода к созданию нейроноподобных сетей. В

первом случае в качестве узлов сети выступают отдельные нейроны, во

втором случае узлами сети являются не отдельные нейроны, а нейрон-

ные ансамбли. При этом полагают, что выходная реакция отдельного

нейрона осуществляется дискретно в соответствии с логикой «да – нет».

Выходное возбуждение ансамбля изменяется непрерывно, что соответ-

ствует нелинейному преобразователю аналоговой информации, поэтому

ансамблю может быть поставлен в соответствие содержательный эле-

мент (понятие, образ). Таким образом, нейроноподобная сеть, имеющая

узлы – ансамбли, является семантической сетью (обладает семантикой –

смысловым наполнением).

Эвристическое программирование исследует уровень организации

поведения, называемый операционным, когда поведение рассматривается

как последовательность мыслительных операций, выполнение которых да-

ет положительный результат решения задачи. В данном случае моделью

вида поведения является программа, составленная по протоколу поведения

объекта исследования.

В основе эвристического моделирования лежит совокупность пове-

денческих актов – функций поведения (поведенческих функций), на осно-

вании которой строится гипотетическая модель нейронных механизмов,

ответственных за ее формирование. Для модели нейронных механизмов

строится путем эвристического программирования гипотеза процессов.

Путем экспериментального исследования выявляются отклонения в пове-

дении модели и реального объекта, далее производится последовательная

корректировка модели до получения требуемого сходства исходной и по-

лучаемой функций поведения [30].

Для проведения задач анализа и предпроектного исследования прак-

тическое применение получили системы поддержки принятия решений

(СППР) и экспертные системы (ЭС), которые строятся на принципах ис-

кусственного интеллекта. В основе построения лежат продукционный

подход, семантические сети, фреймы и языки искусственного интеллекта

(например Prolog и Lisp). (Фреймы – совокупности взаимосвязанных дан-

ных, позволяющих точно определить характер объекта. СППР и эксперт-

ные системы могут включать в себя одновременно весь спектр вышеука-

занных моделей и средств).

Система поддержки принятия решений (СППР) – система, обеспе-

чивающая лицо, принимающее решение (ЛПР), необходимыми для при-

нятия решения данными, знаниями, выводами и/или рекомендациями.

Информационно-аналитическая СППР – это класс человеко-машин-

ных систем, предназначенных для оказания помощи ЛПР в их профессио-

162

нальной деятельности по использованию данных, знаний и моделей при под-

готовке и принятии обоснованных решений.

Прикладные СППР служат для поддержки решения отдельных при-

кладных задач в конкретных ситуациях.

Процесс принятия решений (ППР) может протекать по двум основ-

ным схемам: интуитивно-эмпирической (основанной на сравнении про-

блемной ситуации с ранее встречавшимися схожими ситуациями) и фор-

мально-эвристической (основанной на построении и исследовании модели

проблемной ситуации).

Главное для СППР – это то, что все решения в такой системе всегда при-

нимаются людьми. Такие системы выступают в роли помощника, который по-

зволяет расширить способности человека, но не заменяет его мнение или сис-

тему предпочтений, и предназначены для использования в ситуациях, когда

процесс принятия решений ввиду необходимости учета субъективного мнения

не может быть полностью формализован и реализован на ЭВМ. Таким обра-

зом, СППР можно определить как человеко-машинную информационную сис-

тему, используемую для поддержки действий в ситуациях выбора, когда не-

возможно или нежелательно иметь автоматическую систему представления и

реализации всего процесса оценки и выбора альтернатив.

Наиболее широкой сферой практического применения СППР являют-

ся планирование, проектирование и прогнозирование для различных видов

управленческой деятельности.

СППР используются в основном на верхнем уровне управления (ру-

ководство фирм, предприятий, организаций) при решении как стратегиче-

ских, так и тактических задач. К таким задачам относятся формирование

стратегических целей, планирование привлечения ресурсов, источников

финансирования, выбор места размещения предприятий и т. д. Задачи так-

тического уровня возникают, например, при выборе поставщиков или за-

ключении контрактов с клиентами. Задачи СППР имеют, как правило, не-

регулярный характер.

Для задач СППР свойственны недостаточность имеющейся информа-

ции, ее противоречивость и нечеткость, преобладание качественных оце-

нок целей и ограничений, слабая формализованность алгоритмов решения.

В качестве инструментов обобщения чаще всего используются средства

составления аналитических отчетов произвольной формы, методы стати-

стического анализа, экспертных оценок и систем, математического и ими-

тационного моделирования. При этом используются базы обобщенной ин-

формации, информационные хранилища, базы знаний о правилах и моде-

лях принятия решений.

Обобщенная схема СППР приведена на рис. 10.1.

ERP–система – система планирования ресурсов предприятия (Enter-

prise Resource Planning), которая обеспечивает набор интегрированных мо-

дулей приложений, работающих с единой комплексной базой данных.

163

Витрины данных – это относительно небольшие функционально-

ориентированные хранилища, предназначенные для решения аналитических

задач отдельных подразделений компании. Витрины могут быть зависимыми

(когда источником данных для них является хранилище данных) и независи-

мыми (когда информация загружается в витрину непосредственно из опера-

тивных и внешних систем). Независимая витрина данных часто рассматрива-

ется как тактическое средство, позволяющее за весьма короткое время и с не-

большими затратами решить наиболее острые задачи, оценить получаемые

преимущества и принять решение о более масштабном проекте.

Интеграция данных

Предоставление информации

Операционные

данные

ERP

системы

Внешние

данные

Данные

Хранилище

Витрины

Извлечение

знаний

Анализ

Запросы

Отчеты

Формы

Рис. 10.1

Хранилище данных – предметно ориентированные, интегрированные,

неизменчивые, поддерживающие хронологию наборы данных, организо-

ванные с целью поддержки управления, призванные выступать в роли еди-

ного и единственного источника истины, обеспечивающего менеджеров и

аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного

анализа и принятия решений [43]. Другими словами – это интегрирован-

ный накопитель информации, собранной из других систем, на основе кото-

рого строятся процессы принятия решений и анализа данных. Несмотря на

то, что хранилища данных бывают различных типов и могут опираться на

разные методологии, и даже философии построения, все они имеют неко-

торые общие признаки:

– информация в хранилище данных организовывается вокруг базовых

понятий, используемых в деятельности предприятия (это, например, кли-

енты, продукты, продажи или поставщики), т. е. применяется методология

проектирования, управляемая данными;

– "сырые" данные собираются из различных приложений, очищаются

от ошибок и представляются в виде, понятном пользователям;

164

– на основании отзывов пользователей, а также обнаруженных зако-

номерностей архитектура хранилища со временем претерпевает изменения.

В зависимости от наличия представленных на схеме элементов разли-

чают следующие архитектуры СППР.

Функциональная СППР (данные ® формы представления).

Функциональная СППР имеет наиболее простую с архитектуру. Такие

системы часто встречаются на практике в организациях с невысоким уров-

нем аналитической культуры и недостаточно развитой информационной

инфраструктурой, когда анализ осуществляется с использованием данных

из оперативных систем.

Преимущества:

– быстрое внедрение за счет отсутствия этапа перегрузки данных в

специализированную систему;

– минимальные затраты за счет использования одной платформы.

Недостатки:

– единственный источник данных, потенциально сужающий круг во-

просов, на которые может ответить система;

– оперативные системы характеризуются очень низким качеством

данных из-за отсутствия этапа очистки данных;

– большая нагрузка на оперативную систему (сложные запросы могут

привести к остановке работы оперативной системы, что весьма нежела-

тельно).

СППР с использованием независимых витрин данных (данные ®

витрины данных ® формы представления).

Независимые витрины данных часто появляются в организации исто-

рически и встречаются в крупных организациях с большим количеством

независимых подразделений, зачастую имеющих свои собственные отделы

информационных технологий.

Преимущества:

– витрины данных можно внедрять достаточно быстро;

– витрины проектируются для ответов на конкретный ряд вопросов;

– данные в витрине оптимизированы для использования определен-

ными группами пользователей, что облегчает процедуры их наполнения, а

также способствует повышению производительности.

Недостатки:

– данные хранятся многократно в различных витринах данных, это

приводит к дублированию данных и, как следствие, к увеличению расхо-

дов на хранение и потенциальным проблемам, связанным с необходимо-

стью поддержания непротиворечивости данных;

– потенциально очень сложный процесс наполнения витрин данных

при большом количестве источников данных;

– данные не консолидируются на уровне предприятия, таким обра-

зом, отсутствует единая картина бизнеса.

165

СППР на основе двухуровневого хранилища данных (данные ®

хранилище данных ® формы представления).

Двухуровневое хранилище данных строится централизованно для

предоставления информации в рамках компании. Для поддержки такой ар-

хитектуры необходима выделенная команда профессионалов в области

хранилищ данных. Это означает, что вся организация должна согласовать

все определения и процессы преобразования данных.

Преимущества:

– данные хранятся в единственном экземпляре;

– минимальные затраты на хранение данных;

– отсутствуют проблемы, связанные с синхронизацией нескольких

копий данных;

– данные консолидируются на уровне предприятия, что позволяет

иметь единую картину бизнеса.

Недостатки:

– данные не структурируются для поддержки потребностей отдель-

ных пользователей или групп пользователей;

– возможны проблемы с производительностью системы;

– возможны трудности с разграничением прав пользователей на дос-

туп к данным.

СППР на основе трехуровневого хранилища данных (см. рис. 10.1)

Хранилище данных представляет собой единый централизованный

источник корпоративной информации. Витрины данных представляют со-

бой подмножества данных из хранилища, организованные для решения за-

дач отдельных подразделений компании. Конечные пользователи имеют

возможность доступа к детальным данным хранилища в случае, если дан-

ных в витрине недостаточно, а также для получения более полной картины

состояния бизнеса.

Преимущества:

– создание и наполнение витрин данных упрощены, поскольку на-

полнение происходит из единого стандартизованного надежного источни-

ка очищенных нормализованных данных;

– витрины данных синхронизированы и совместимы с корпоратив-

ным представлением, имеется корпоративная модель данных, существует

возможность сравнительно легкого расширения хранилища и добавления

новых витрин данных;

– гарантированная производительность.

Недостатки:

– существует избыточность данных, ведущая к росту требований к

хранению данных;

– требуется согласованность с принятой архитектурой многих областей

с потенциально различными требованиями (например, скорость внедрения

иногда не соответствует требованиям следовать архитектурному подходу).

166

Экспертные системы – системы, предназначенные для анализа дан-

ных, содержащихся в базах знаний, и выдачи рекомендаций по запросу

пользователя. Знания (knowledge) – информация, необходимая программе,

чтобы она была интеллектуальной. В основном знания представлены в ви-

де фактов и правил, между которыми с помощью специалистов – экспер-

тов устанавливается определенная система отношений.

ЭС относятся к системам искусственного интеллекта общего назначе-

ния, оказывающим помощь в повседневной деятельности, и предназначе-

ны для пользователей, работающих в определенной предметной области.

ЭС накапливает знания ведущих специалистов конкретной предметной об-

ласти и распространяет данный эмпирический опыт для консультаций ме-

нее квалифицированных пользователей.

ЭС работает в двух режимах: приобретения знаний (саморазвитие сис-

темы) и решения задач (режим консультации или режим использования ЭС).

Современные экспертные системы широко используются для тиражи-

рования опыта и знаний ведущих специалистов практически во всех сфе-

рах экономики. Традиционно знания существуют в двух видах – коллек-

тивный опыт и личный опыт. Если большая часть знаний в предлагаемой

области представлена в виде коллективного опыта (например, высшая ма-

тематика), эта предметная область не нуждается в экспертных системах.

Если в предметной области большая часть знаний является личным опы-

том специалистов высокого уровня (экспертов) и эти знания по каким-либо

причинам слабо структурированы, то такая предметная область нуждается

в экспертных системах.

Отличие ЭС от программы состоит в том, что программа работает с

данными, а ЭС – со знаниями.

Структура ЭС представлена на рис. 10.2 [30, 40].

Пользователь – специалист предметной области, для которого предна-

значена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому

он нуждается в помощи и поддержке со стороны экспертной системы.

Инженер по знаниям – специалист по искусственному интеллекту,

выступает в роли промежуточного звена между экспертом и базой знаний

(инженер-интерпретатор).

Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующий диалог

пользователя с экспертной системой на стадии как ввода информации, так

и получения результатов.

База знаний – ядро экспертной системы, совокупности знаний пред-

метной области, записанное на машинный носитель в форме, понятной

эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к

естественному). Параллельно такому «человеческому» представлению су-

ществует база знаний во внутреннем «машинном» представлении.

Решатель – программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на

основании знаний, имеющихся в базе знаний.

167

Система объяснений – программа, позволяющая пользователю полу-

чить ответы на вопросы: «Как была получена та или иная информация?» и

«Почему система приняла такое решение?».

Редактор базы знаний – программа, представляющая инженеру по

знаниям возможность создавать базы знаний в диалоговом режиме.

Инструментальными средствами построения экспертных систем яв-

ляются традиционные языки программирования. Наиболее удобными счи-

таются объектно-ориентированные языки (C++, Pascal).

Экспертная поддержка принимаемых пользователем решений реали-

зуется на двух уровнях.

Пользователь

Система объяснения

Решатель

Эксперт

Инженер

по знаниям

Интерфейс

База знаний (ядро)

Правила

Общие факты

Редактор базы знаний

Система приобретения знаний

Рис. 10.2

168

Работа первого уровня экспертной поддержки осуществляется ис-

ходя из концепции типовых решений, в соответствии с которой часто

возникающие проблемные ситуации можно свести к некоторым одно-

родным классам решений, т. е. к некоторому типовому набору альтер-

натив (альтернатива – от лат. alter – один из двух), ситуация, в кото-

рой надлежит произвести выбор одной из двух исключающих друг дру-

га возможностей (эти возможности также нередко называются

альтернативами)). Для реализации экспертной поддержки на этом

уровне создается информационный фонд хранения и анализа типовых

решений. Если возникающая проблемная ситуация не ассоциируется с

имеющимися классами типовых альтернатив, в работу должен вступать

второй уровень экспертной поддержки управленческих решений. Этот

уровень генерирует альтернативы на базе имеющихся в информацион-

ном фонде данных, правил преобразования и процедур оценки синтези-

рованных альтернатив.

169

ЛИТЕРАТУРА

1. Аладьев В. З., Хунт Ю. Я., Шишаков М. Л. Основы информатики:

Учебное пособие.– М.: Информационно-издательский дом «Филинъ»,

1999.– 544 с.

2. Банковский кодекс Республики Беларусь от 25 октября 2000 г. № 441-3.

3. Гражданский кодекс Республики Беларусь от 7 декабря 1998 г. № 218-3

(Принят Палатой представителей 28 октября 1998 года, одобрен Советом Рес-

публики 19 ноября 1998 года).

4. Информационная безопасность государственных организаций и

коммерческих фирм: Справочное пособие / Под общ. ред. Л. Д. Реймана. –

М.: НТЦ «Фиорд-инфо», 2002. – 272 с.

5. Ильина О. П. Информационные технологии бухгалтерского учета. –

СПб.: Питер, 2002.– 688 с.

6. Кодекс Республики Беларусь о браке и семье от 9 июля 1999 г. № 278-3.

7. Компьютерные информационные технологии: Учеб.- практ. пособие/

А. Н. Морозевич и др. / Под ред. А. Н. Морозевича. – Мн.: БГЭУ, 2003. – 128 с.

8. Коуров Л. В. Словарь-справочник по информатике. – Мн.: Амал-

фея, 2000.–176 с.

9. Коуров Л. В. Информационные технологии. – Мн.: Амалфея, 2000.–

192 с.

10. Коуров Л. В. Основы обеспечения безопасности информационных

систем. – Мн.: Ин-т упр. и предпр., 2002.– 55 с.

11. Кульгин М. Технологии корпоративных сетей: Энциклопедия. –

СПб: Питер, 2000.– 704 с.

12. О государственных секретах: Закон Республики Беларусь от 29 но-

ября 1994 г. № 3410-ХII. – Ведомости Верховного Совета Республики Бе-

ларусь, 1995 г., № 3, ст. 5.

13. Об авторском праве и смежных правах: Закон Республики Бела-

русь от 16 мая 1996 г. № 370-XIII.

14. Об информатизации: Закон Республики Беларусь от 6 сентября

1995 г. № 3850-ХII. – Ведомости Верховного Совета Республики Беларусь,

1995 г., № 33, ст. 428.

15. Об информации, информатизации и защите информации: Феде-

ральный Закон Российской Федерации от 25.01.1995 г. № 24-ФЗ.

16. Об организации государственной регистрации информационных

ресурсов: Постановление Государственного комитета по науке и техноло-

гиям Республики Беларусь от 28 декабря 2000 г. № 15.

17. Об утверждении Инструкции о периодичности создания архивных

копий информационных ресурсов и порядке их передачи на государствен-

ное хранение: Постановление Государственного комитета по архивам и

делопроизводству Республики Беларусь от 24 марта 2000 г. № 12.

18. Об утверждении Инструкции о режиме доступа к документам, со-

держащим сведения, относящиеся к тайне личной жизни граждан: Приказ

170

Комитета по архивам и делопроизводству Республики Беларусь от 3 июля

1996 г. № 21.

19. Об утверждении Положения о коммерческой тайне: Постановле-

ние Совета Министров Республики Беларусь от 6 ноября 1992 г. № 670.

20. Об утверждении Положения о наториате и нотариальной деятель-

ности в Республике Беларусь: Указ Президента Республики Беларусь от 2

февраля 2000 г. № 38.

21. Об утверждении правил работы с электронными документами в

Центральном архиве межбанковских расчетов Национального банка Рес-

публики Беларусь: Постановление Совета директоров Национального бан-

ка Республики Беларусь от 5 июля 2000 г. № 20.1.

22. Об утверждении правил профессиональной этики адвоката: Постанов-

ление Министерства юстиции Республики Беларусь от 27 июня 2001 г. № 15.

23. О государственной регистрации информационных ресурсов: По-

становление Совета Министров Республики Беларусь от 28 августа 2000 г.

24. О здравоохранении: Закон Республики Беларусь от 18 июня 1993 г.

№ 2435-XII.

25. О научно-технической информации: Закон Республики Беларусь от

5 мая 1999 г. № 250-3.

26. О некоторых вопросах информатизации в Республике Беларусь:

Указ Президента Республики Беларусь от 6 апреля 1999 г. № 195.

27. О печати и других средствах массовой информации: Закон Респуб-

лики Беларусь от 13 января 1995 г. № 3515-XII.

28. О предприятиях: Закон Республики Беларусь от 14 декабря 1990 г.

№ 462-XII.

29. О связи: Закон Республики Беларусь от 5 октября 1994 г. № 3273-XII.

30. Острейковский В. А. Информатика: Учебник для вузов.– М.: Высш.

шк., 2000.– 511с.

31. Положения о коммерческой тайне: Постановление Совета Мини-

стров Республики Беларусь от 6 ноября 1992 г. № 670.

32. Примерная Инструкция по работе с машиночитаемыми докумен-

тами в организациях, на предприятиях и в ведомственных архивах Респуб-

лики Беларусь: Инструкция Комитета по архивам и делопроизводству Рес-

публики Беларусь от 26.07.1996.

33. Симонович С.В. и др. Информатика для юристов и экономистов.-

СПб: Питер, 2002.– 688 с.

34. Симонович С.В. и др. Информатика. Базовый курс.– СПб.: Питер,

2001.– 640 с.

35. Стоцкий Ю. Самоучитель Office 2000. – СПб.: Питер, 1997. – 1056 с.

36. Тебекин В. В. Компьютерные информационные технологии: Учебно-

методическое пособие.– Мн.: Институт управления и предпринимательства,

2003.– 165 с.

37. Уголовный кодекс Республики Беларусь от 9 июля 1999 г. № 275-З

(принят Палатой представителей 2 июня 1999 г., одобрен Советом Респуб-

лики 24 июня 1999 г.).