ИТ. Лекция 1_Информационные технологии. Оглавление введение в информационные технологии 2Понятие информационной технологии 2Составляющие информационных технологий
 Скачать 1.19 Mb.
|
|
§ 3. Основные классы информационных технологий Информационные технологии управления Выше была приведена классификация ИТ по степени автоматизации задач управле- ния. Далее мы рассмотрим эти классы более подробно, начиная с информационных техно- логий управления (технологический процесс обработки данных рассматривался выше). Под корпоративной информационной системой (КИС) понимают такую информа- ционную систему, которая поддерживает управленческий и финансовый учет на предпри- ятии и поставляет информацию для принятия управленческих решений. Наряду с термином «корпоративные информационные системы» часто употреляются следующие названия, подчеркивающие другие аспекты ИС: — Автоматизированные системы управления (АСУ); — Интегрированные информационные системы (ИИС); — Информационные системы управления предприятием (ИСУП). Интергрированные информационные технологии — объединение различных типов ИТ в единый компьютерно-технологический комплекс. Современные КИС строятся на базе интегрированных информационных технологий. Процесс управления включает пять основных функций (рис. 3.1.): планирование (f 1 ); учет (f 2 ); контроль (f 3 ); анализ (f 4 ); регулирование (f 5 ). Рис. 3.1. Принципиальная схема управления. A — управляемый объект, B — управляющий объект. X — входная информация, Y — выходная информация. Планирование представляет собой процесс выработки желаемого (требуемого) со- стояния управляемого объекта (или процесса) A пл (t) на период планирования (t 0 , t пл ). Учет (т.е. измерение) в производственных системах заключается в определении в заданные моменты времени фактического состояния объекта (или процесса) A ф (t). Контроль позволяет определить отклонение фактического состояния A ф (t) от планируемогоA пл (t). 39 Регулирование заключается в определении скорректированного плана A p (t), т.е. по существу является решением задачи планирования при новых начальных условиях. Анализ — это подведение итогов осуществления плана за период управления, выяв- ление факторов, повлиявших на степень достижения запланированных результатов. Приведенная выше упрощенная схема управления предприятием является универсаль- ной и применима ко всем процессам производственных систем. Компонентами состояния A(t) могут быть показатели, характеризующие ход производства, в частности состояние доходов, расходов, мощностей, запасов и т.д. Задачи управления отличаются худшей струкутрированностью и формализованно- стью по сравнению с задачами, решаемыми с помощью технологий обработки данных. Информационные технологии управления предназначены для автоматизации функ- ций учета и контроля, а также для удовлетворения информационных потребностей работ- ников, выполняющих планирование, анализ и регулирование. Предоставляемая ими ин- формация содержит сведения о прошлом, настоящем и вероятном будущем фирмы. Эта информация имеет вид регулярных или специальных управленческих отчетов. Регулярные отчеты создаются в соответствии с установленным графиком, опреде- ляющим время их создания, например, месячный анализ продаж компании. Специальные отчеты создаются по запросам управленцев или когда в компании произошло что-то не- запланированное. И те, и другие виды виды отчетов могут иметь форму суммирующих, сравнительных и чрезвычайных отчетов. В суммирующих отчетах данные объединены в отдельные группы, отсортированы и представлены в виде промежуточных и окончательных итогов по отдельным полям. Срав- нительные отчеты содержат данные, полученные из различных источников или класси- фицированные по различным признакам и используемые для целей сравнения. Чрезвы- чайные отчеты содержат данные исключительного (чрезвычайного) характера. Использование отчетов для поддержки управления оказывается особенно эффектив- ным при реализации так называемого управления по отклонениям. Управление по откло- нениям предполагает, что главным содержанием получаемых менеджером данных долж- ны являться отклонения состояния хозяйственной деятельности от некоторых установ- ленных стандартов (например, от ее запланированного состояния). При использовании на фирме принципов управления по отклонениям к создаваемым отчетам предъявляются следующие требования: — отчет должен создаваться только тогда, когда отклонение произошло; — сведения в отчете должны быть отсортированы по значению критического для данного отклонения показателя; — все отклонения желательно показать вместе, чтобы менеджер мог уловить суще- ствующую между ними связь; — в отчете необходимо показать количественное отклонение от нормы. 40 Электронный офис Информационные технологии электронного офиса предназначены для автоматиза- ции обработки документов и коммуникации сотрудников организации. Программное обеспечение технологии электронного офиса состоит из двух компо- нентов, в состав каждого из которых может входить любое количество соответствующих приложений в зависимости от потребностей конкретной организации: I. Компонент электронной обработки документов. Включает стандартные офисные приложения для работы со стандартными типами документов: z Текстовый процессор (Microsoft Word, OpenOffice Writer); z Табличный процессор (Microsoft Excel, OpenOffice Calc). Современные табличные процессоры способны выполнять многочисленные операции над данными, пред- ставленными в табличной форме вплоть до проведения инженерных, финансо- вых, статистических расчетов, а также математического моделирования; z Графический редактор (Adobe Photoshop, Corel Draw, GIMP) или редактор диа- грамм (Microsoft Visio, DIA); z Средства работы с презентациями (Microsoft PowerPoint, OpenOffice Impress); z СУБД (Microsoft Access, OpenOffice Base); z Электронные календари, планировщики. II. Коммуникативный компонент. z Электронная почта (e-mаil); z Факсимильная связь. z Телеконференциииспользуют компьютерные сети для обмена информацией между участниками группы,решающей определенную проблему. Различают три вида телеконференций: аудио, видео и компьютерную. Последняя практически не имеет ограничений на число участников. Рассмотрим последнюю категорию более подробно. Аудиоконференции используют аудиосвязь для поддержания коммуникаций между территориально удаленными работниками и подразделениями фирмы. Наиболее простое средство реализации — телефонная связь, оснащенная устройствами, дающими возмож- ность участия в разговоре более чем двум участникам. Эффективность аудиоконференций повышается при выполнении следующих условий: — работник, организующий аудиоконференцию, должен предварительно обеспечить возможность участия в ней заинтересованных лиц; — количество участников не должно быть слишком большим, чтобы удержать дис- куссию в рамках обсуждаемой проблемы; — программа конференции должна быть сообщена участникам заблаговременно, например, с использованием факсимильной связи; — перед тем как начать говорить, каждый участник должен представиться; — должны быть организованы запись конференции и ее хранение; — запись конференции должна быть распечатана и отправлена всем участникам. 41 Видеоконференции предназначены для тех же целей, что и аудиоконференции. В процессе видеоконференции ее участники, удаленные друг от друга, благодаря использо- ванию видеоаппаратуры могут видеть на телевизионном экране себя и других участников. Одновременно с телевизионным изображением передается звуковое сопровождение. Телеконференции позволяют сократить транспортные и командировочные расходы. Большинство фирм видит в них также возможность привлечь к решению проблем макси- мальное количество менеджеров и других работников, территориально удаленных от главного офиса. Технология электронного документооборота Одна из самых востребованных технологий электронного офиса — электронный до- кументооборот (ЭД). Под документом в рамках ЭД понимается материальный носитель, на котором за- фиксированы некоторые сведения, отражающие состояние системы, или принятое реше- ние строго установленного содержания по строго регламентированной форме. Он облада- ет двумя отличительными свойствами: полифункциональностью и наличием юридической силы. К числу функций, которые реализуются с помощью документа, относятся: регист- рация первичной информации или принятого решения, передача, обработка и хранение информации. Наличие юридической силы обеспечивается реквизитом-подписью лица, от- ветственного за достоверность сведений, содержащихся в документе. Совокупность взаимосвязанных документов, систематически используемых для процессов управления объектом, называется системой документации (СД). Документопоток — процесс передвижения документов одного типа от источника возникновения или пункта обработки к потребителю. Под документооборотом понимается регламентированная совокупность взаимосвя- занных операций, выполняемых над документом в строго установленном порядке, на оп- ределенных рабочих местах с использованием определенных методов и средств, т. е. тех- нология обработки, начиная от момента возникновения документа и заканчивая сдачей его в архив. Для автоматизации этого процесса используется технология электронного докумен- тооборота. С ее помощью могут решаться следующие задачи: z обеспечение более эффективного управления за счет автоматического контроля выполнения, прозрачности деятельности всей организации на всех уровнях; z поддержка эффективного накопления, управления и доступа к информации; z исключение бумажных документов из внутреннего оборота предприятия; z исключение необходимости или существенное упрощение и удешевление хранения бумажных документов за счет наличия оперативного электронного архива; z экономия ресурсов за счет сокращения издержек на управление потоками докумен- тов в организации; z поддержка системы контроля качества, соответствующей международным нормам; 42 z обеспечение кадровой гибкости за счет большей формализации деятельности каж- дого сотрудника и возможности хранения всей истории его деятельности; z протоколирование деятельности предприятия в целом (внутренние служебные рас- следования, анализ деятельности подразделений, выявление «горячих точек» в деятельности); z оптимизация бизнес-процессов и автоматизация механизма их выполнения и кон- троля. Основной частью информационного обеспечения технологии электронного доку- ментооборота является база данных электронных документов. Программное обеспечение рассматриваемой технологии обычно включает следую- щие ключевые компоненты: z Электронная система управления документооборотом (ЭСУД) — программное обеспечение, реализующее администрирование документооборота, управление маршрутизацией и движением документов, координацию документопотоков, контроль за передвижением документов, за своевременной их обработкой и т. д.; z Система управления хранением документов — ПО, реализующее функции управления единым документарным фондом организации (централизованным архивом). Эта система обеспечивает выполнение следующих функций: 1. Централизованная регистрация всех документов, которые циркулируют в организации; 2. Ведение централизованного каталога документов организации, обес- печивающего возможность их поиска (по ключевым атрибутам, с исполь- зованием полнотекстового поиска и т. д.); 3. Хранение документов в электронном виде в различных форматах; 4. Хранение полной истории работы с документами (кто, когда и как работал с документом), а также различных версий документов; z Система экспорта / импорта документов; z Набор стандартных бизнес-приложений, используемых сотрудниками организа- ции для подготовки документов, — текстовых процессоров, электронных таблиц и т. п., набор специализированных функциональных приложений, предназначен- ных для подготовки документов (в отличие от стандартных бизнес-приложений они взаимодействуют с базой данных, поддерживающей структурированную ин- формацию). z Система управления полномочиями пользователей, обеспечивающая разграниче- ние доступа пользователей к информации (в том числе к документам различной степени секретности) и регламентацию доступа пользователей к функциям, пре- доставляемым системой. В зависимости от объема и сложности выполняемых операций современные ЭСУД можно подразделить на следующие категории: 43 1. Системы электронной почты с расширенным функционалом. Предназначаются для структурированных процессов, состоящих из небольшого количества простых шагов. Инициатор запускает процесс, направляя электронную почту исполнителям, от которых требуются определенные действия в определенный промежуток времени. 2. Автоматизированные системы контроля исполнения документов (АСКИД) с электронной почтой применяются в малых и средних организациях с большими объема- ми потоков управленческих документов, характеризующимися ограниченным перечнем выполняемых, строго регламентированных деловых процессов, с целью совершенствова- ния выполнения основных делопроизводственных процедур. 3. Системы коллективной работы (groupware). В эту категорию входят многие поч- товые системы (такие как MS Exchange), главное назначение которых — обеспечение коллективной работы пользователей на общем уровне, т. е. обмен сообщениями, докумен- тами, общие или персональные папки для хранения информации и механизмы для опреде- ления простых маршрутов. Системы коллективной работы класса groupware ориентирова- ны на проект и рассчитаны на группы взаимодействующих сотрудников небольшого или среднего размера, совместно использующих информацию из баз данных. 4. АИС управления потоком документов (технология «docflow»). Ориентированы на использование форм электронных документов, при разработке которых планируются маршруты прохождения этих документов через специалистов определенных отделов. Об- работка, исполнение и передвижение каждого документа в организации осуществляются согласно прописанному для него маршруту. Такие системы применяются для средних и крупных предприятий и организаций с большими потоками разнообразной документации, имеющих строго регламентированные процедуры обработки. Пример популярной АИС этого класса — Documentum 5. Системы автоматизации бизнес-процессов (технология «workflow»). Бизнес-процесс — это логически завершенный набор операций (бизнес-процедур), поддерживающих структуру предприятия и реализующих его политику, направленную на достижение поставленных целей. Ориентированы на модель бизнес-процесса, в который может быть вовлечено большое количество сотрудников, имеющих дело с различными типами информации. Ав- томатизируются все стадии — от описания сценария взаимодействия сотрудников (карта или маршрут бизнес-процесса): кто, что, как и когда должен сделать в рамках конкретного процесса, до реального управления выполнением заданий: уведомления о необходимости провести ту или иную работу, ее контроль и мониторинг, замена исполнителей и т. п. К наиболее известным АИС такого класса относятся WorkRout-II (АО «Весть»), Staffware (StaffwarePlc) и FormFlow (JetForm). 44 Информационные технологии поддержки принятия решений Информационная технология поддержки принятия решений — это ИТ, которая по- могает человеку перерабатывать большие объемы информации и принимать решения. Под управлением человека компьютер может, анализируя данные, обобщая и выявляя различ- ные закономерности, создавать новую информацию в виде различных отчетов. Информационное обеспечение данной ИТ основано на концепции хранилища дан- ных. Для хранилищ данных характерны следующие основные свойства: 1. Ориентация на предметную область — хранилище в первую очередь отражает специфику предметной области, а не приложений; 2. Интегрированность — информация, загружаемая в хранилище из баз, ориентиро- ванных на частные прикладные задачи, должна быть приведена к единому синтаксиче- скому семантическому виду. Важно также провести проверку поступающих данных на целостность и непротиворечивость. Чтобы при выполнении аналитических запросов из- бежать выполнения операций группирования, данные должны обобщаться (агрегировать- ся) при загрузке хранилища; 3. Неизменяемость данных — хранилищам свойственна ретроспективность: объем накопленных данных должен быть достаточным для решения аналитических задач с тре- буемым качеством. Поэтому данные после загрузки в них остаются неизменными: внесе- ние каких-либо изменений, кроме добавления записей, не предполагается; 4. Поддержка хронологии — для выполнения большинства аналитических запросов необходим анализ тенденций развития явлений или характера изменения значений пере- менных во времени, что обычно достигается введением атрибутов типа дата/время; 5. Многомерное концептуальное представление — совокупности данных могут быть проанализированы вдоль нескольких независимых измерений. Комплексный взгляд на собранную в хранилище данных информацию, ее обобщение и агрегация, гиперкубическое представление и многомерный анализ являются задачами систем оперативной аналитической обработки данных — OLAP. Эти системы обладают следующими свойствами: 1. Многомерное концептуальное представление данных. Совокупности данных мо- гут быть проанализированы вдоль нескольких независимых измерений. Каждое измерение включает направления консолидации данных, состоящие из серии последовательных уровней обобщения, где каждый вышестоящий уровень соответствует большей степени агрегации данных по соответствующему измерению. Количество измерений и уровней агрегации должно быть неограниченным. Измерения равноправны. 2. Прозрачность. Пользователь не должен знать о том, какие конкретные средства используются для хранения и обработки данных, как данные организованы и откуда бе- рутся. Система должна поддерживать возможность многопользовательской работы. 3. Устойчивая производительность. Система должна обеспечивать выдачу большин- ства ответов пользователям в пределах приблизительно пяти секунд. При этом самые про- стые запросы обрабатываются в течение одной секунды и очень немногие — более 20-ти 45 секунд (исследования показывают, что конечные пользователи воспринимают процесс не- удачным, если результаты не получены по истечении 30 секунд). Производительность не должна уменьшаться с увеличением числа измерений и размеров БД. В частности, должна обеспечиваться оптимальная обработка разреженных матриц (т.е. таблиц, многие ячейки которых не заполнены). OLAP-системы могут базироваться на специальных многомерные СУБД (MOLAP) или на использовании классических реляционных баз данных (ROLAP). Оба варианта имеют свои недостатки. Так, многомерные СУБД не позволяют работать с очень больши- ми объемами данных и неэффективно расходуют внешнюю память. Реляционные же СУБД при работе с многомерными данными демонстрируют значительно меньшую про- изводительность. Существуют также гибридные системы (HOLAP), цель которых — со- вмещение достоинств и минимизация недостатков, присущих предыдущим классам. Рис. 3.2. Архитектура системы многомерного интеллектуального анализа данных Интеллектуальная обработка производится методами интеллектуального анализа данных (Data Mining), главными задачами которого являются поиск функциональных и логических закономерностей в накопленной информации, построение моделей и правил, которые объясняют найденные аномалии и прогнозируют развитие некоторых процессов. Экспертные системы Под экспертной системой (ЭС) понимается система, объединяющая возможности компьютера со знаниями и опытом эксперта в такой форме, что система может предло- жить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи. Желаемой характеристикой такой системы, является способность системы пояснять ход своих рас- суждений в понятной для спрашивающего форме. 46 Обобщенная структура ЭС представлена на рис. 3.3. В целом процесс её функциони- рования можно представить следующим образом: пользователь, желающий получить не- обходимую информацию, через пользовательский интерфейс посылает запрос к ЭС; реша- тель, пользуясь базой знаний, генерирует и выдает пользователю подходящую рекоменда- цию, объясняя ход своих рассуждений при помощи подсистемы объяснений. Реальные ЭС могут иметь более сложную структуру. Рис. 3.3. Обобщенная структура экспертной системы Пользователь — специалист предметной области, для которого предназначена си- стема. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны ЭС. Инженер по знаниям — специалист в об- ласти искусственного интеллекта, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. База знаний (БЗ) — ядро ЭС, совокупность знаний предметной области. Решатель (дедуктивная машина, блок логического вывода) — программа, моде- лирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ. Подсистема объяснений — программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?» Интеллектуальный редактор БЗ — программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Основная классификация ЭС — по типу решаемых задач ([11]): 1. Интерпретация данных — процесс определения смысла данных, результаты ко- торого должны быть согласованными и корректными. Например, SIAP (определение ти- пов океанских судов по результатам аэрокосмического сканирования), МИКРОЛЮШЕР (определение свойств личности по результатам психодиагностического тестирования). 2. Диагностика — процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов и/или обнаружение неисправности (отклонения от нормы) в некоторой системе. Напри- мер, система ANGY (диагностика и терапия сужения коронарных сосудов), система CRIB ( диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении ЭВМ) и др. 3. Мониторинг — непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе време- ни и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы таких ЭС — «пропуск» тревожной ситуации и инверсная задача «ложного» срабатывания. Сложность этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и 47 необходимость учета временного контекста. Среди существующих разработок: СПРИНТ (контроль над работой электростанций), REACTOR (помощь диспетчерам атомного реак- тора), FALCON (контроль аварийных датчиков на химическом заводе) и др. 4. Проектирование — подготовка спецификаций на создание объектов с заранее оп- ределенными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых до- кументов — чертеж, пояснительная записка и т. д. 5. Прогнозирование — позволяет предсказывать последствия некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций. В такой системе обычно использует- ся параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров «подгоняются» под заданную ситуацию. Выводимые из этой модели следствия составляют основу для прогнозов с вероятностными оценками. Примеры ЭС: WILLARD (предсказание погоды), PLANT (оценка будущего урожая), ECON (прогнозы в экономике) и др. 6. Планирование — нахождение планов действий, относящихся к объектам, способ- ным выполнять некоторые функции. В таких ЭС используются модели поведения реаль- ных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности. Например, STRIPS (планирование поведения робота), ISIS (планирование промышленных заказов), MOLGEN (планирование эксперимента) и др. 7. Обучение — использование компьютера для обучения какой-то дисциплине или предмету. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисцип- лины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом «ученике» и его характерных ошибках, затем в работе они способны ди- агностировать слабости в познаниях обучаемых и находить соответствующие средства для их ликвидации. Кроме того, они планируют акт общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний. 8. Управление — функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности. Такого рода ЭС осуществляют управление поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями. Представление знаний и вывод на знаниях Знания — это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полу- ченные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяю- щие специалистам ставить и решать задачи в этой области. Работа экспертных систем, как и других систем искусственного интеллекта напря- мую зависит от способа представления знаний в системе, а также способов получения но- вых знаний на основе уже существующих (вывод на знаниях). Рассмотрим основные модели представления знаний: 48 I. Семантические сети. Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершинами которого являются понятия, а ребрами — отношения между ними. Помимо произвольных отношений, специфических для предметной области (лю- бить, принадлежать, читать и т.д.) семантические сети включают следующие характерные типы отношений: — «a kind of» («это», класс — подкласс): человек — студент; — «has part» (часть — целое): книга — обложка; — класс — экземпляр (пример) класса: человек — Иван Петров; — свойство — значение: название — «Три мушкетера»; В системах, основанных на семантических сетях, запрос пользователя также пред- ставляется в виде семанической сети. Поиск решения в базе знаний сводится к задаче по- иска фрагмента сети, который может быть сопоставлен сети-запросу. Рис. 3.4. Пример фрагмента семантической сети II. Фреймы. Фрейм — это абстрактный образ для представления некоего стереотипа восприятия. Структурно состоит из имени фрейма (например, «стол», «комната») и слотов, содержа- щих конкретные значения атрибутов фрейма (например, у фрейма «комната» могут быть слоты «высота», «ширина», «число окон» и т.д.). Существуют следующие разновидности фреймов, позволяющие отобразить доста- точно многообразные знания о мире: • фреймы-структуры, использующиеся для обозначения объектов и понятий (банк, комната, стол); • фреймы-роли (администратор, машинист, студент); • фреймы-сценарии (сдача экзамена, образование юридического лица, верстка газе- ты); • фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др. Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы- экземпляры, которые создаются для отображения реальных фактических ситуаций на ос- нове поступающих данных. 49 Фреймы могут объединяться в сети наподобие семантических. Из теории семантиче- ских сетей фреймы также заимствовали наследование свойств: посредством специального слота AKO (a kind of) указывается фрейм-предок более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуется структура (т.е. набор слотов) и, в некоторых случаях, значения слотов. Рис. 3.5. Пример фрагмента фреймовой базы знаний III. Формальные логические модели, основанные на классическом исчислении преди- катов 1-го порядка, когда предметная область или задача описывается в виде набора акси- ом. В промышленных экспертных системах практически не используются, т.к. предъяв- ляют очень высокие требования и ограничения к предметной области. IV. Продукционная модель. База знаний продукционной модели представляет собой набор правил — продукций. Продукция — правило вида «если <условие>, то <заключение>». В качестве условия может выступать любая совокупность суждений, соединенных логическими связками И и ИЛИ. Вывод на знаниях в продукционной модели осуществляется путем перебора правил. Программа, выполняющая перебор, называется машиной вывода. Она состоит из двух компонентов. 1. Компонент вывода занимается просмотром существующих фактов в рабочей па- мяти (РП) и правил в БЗ и добавлением в РП новых фактов. Действие компонента вывода основано на применении правила modus ponens: «если известно, что истинно утверждение А и существует правило вида «если А, то В», тогда утверждение В также истинно». Правила срабатывают, когда находятся факты, удовле- творяющие их левой части: если истинна посылка, то должно быть истинно и заключение. Тогда заключение становится новым фактом, который добавляется в РП. Компонент вывода должен функционировать даже при недостатке информации. По- лученное решение может и не быть точным, однако система не должна останавливаться из-за того, что отсутствует какая-либо часть входной информации. 50 2. Управляющий компонент определяет порядок просмотра и применения правил. Он выполняет следующие функции: 1. Сопоставление — образец правила сопоставляется с имеющимися фактами. 2. Выбор — если в конкретной ситуации может быть применено несколько правил, из них выбирается одно, наиболее подходящее по заданному критерию (разрешение кон- фликта). 3. Срабатывание — если образец правила при сопоставлении совпал с какими-либо фактами из рабочей памяти, то правило срабатывает. 4. Действие — рабочая память подвергается изменению путем добавления в нее за- ключения сработавшего правила. Если в правой части правила содержится указание на какое-либо действие, то оно выполняется. Машина вывода работает циклически. На каждой итерации она просматривает все правила, чтобы выявить те, посылки которых совпадают с известными на данный момент фактами из рабочей памяти. После выбора правило срабатывает, его заключение заносит- ся в рабочую память, и затем цикл повторяется сначала. Различают прямой и обратный вывод. При обратном порядке вывода вначале вы- двигается некоторая гипотеза, а затем механизм вывода перебирает факты в поисках тех, которые подтверждают гипотезу. Если она оказалась правильной, то выбирается следую- щая гипотеза, детализирующая первую и являющаяся по отношению к ней подцелью. Да- лее отыскиваются факты, подтверждающие истинность подчиненной гипотезы. Обратный вывод применяется в тех случаях, когда цели известны и их сравнительно немного. В системах с прямым выводом по известным фактам отыскивается заключение, ко- торое из этих фактов следует. Если такое заключение удается найти, то оно заносится в рабочую память. В системах, база знаний которых насчитывает сотни правил, желательным является использование стратегии управления выводом, позволяющей минимизировать время по- иска решения и тем самым повысить эффективность вывода. К числу таких стратегий от- носятся: поиск в глубину, поиск в ширину, разбиение на подзадачи и альфа-бета алгоритм. При поиске в глубину в качестве очередной подцели выбирается та, которая со- ответствует следующему, более детальному уровню описания задачи. Например, диагно- стирующая система, сделав на основе известных симптомов предположение о наличии определенного заболевания, будет продолжать запрашивать уточняющие признаки и сим- птомы этой болезни до тех пор, пока полностью не опровергнет выдвинутую гипотезу. При поиске в ширину, напротив, система вначале проанализирует все симптомы, на- ходящиеся на одном уровне пространства состояний, даже если они относятся к разным заболеваниям, и лишь затем перейдет к симптомам следующего уровня детальности. Разбиение на подзадачи — подразумевает выделение подзадач, решение которых рассматривается как достижение промежуточных целей на пути к конечной цели. Альфа-бета алгоритм позволяет уменьшить пространство состояний путем уда- ления ветвей, неперспективных для успешного поиска. Поэтому просматриваются только 51 те вершины, в которые можно попасть в результате следующего шага, после чего непер- спективные направления исключаются. Этот алгоритм нашел широкое применение в ос- новном в системах, ориентированных на различные игры, например в шахматных про- граммах. 52 Тест для самоконтроля к модулю 3 1. Программное обеспечение, реализующее администрирование документооборота, управление маршрутизацией и движением документов, координацию документопотоков, контроль за передвижением документов, за своевременной их обработкой и т. д. а) система управления хранения документов; б) электронная система управления документооборотом; в) автоматизированная система контроля исполнения документов (АСКИД); г) АИС управления потоком документов (docflow). 2. Что выдает на выходе система поддержки принятия решений? а) отчет; б) совет; в) решение задачи; г) набор данных, соответствующих заданным критериям; д) таблицу; е) зависит от настройки системы. 3. Как называется стратегия вывода на знаниях, при которой в качестве очередной подцели выбирается та, которая соответствует следующему, более детальному уровню описания задачи? а) прямой вывод; б) обратный вывод; в) поиск в глубину; г) поиск в ширину. 4. Как называются модели представления знаний, представляющие собой ориенти- рованные графы понятий и отношений между ними? а) фреймовые модели; б) семантические сети; в) формальные логические модели; г) продукционные модели. 5. ... отчеты создаются в соответствии с установленным графиком, определяющим время их создания, например, месячный анализ продаж компании 6. ... — коммуникативный компонент электронного офиса, использущий компью- терные сети для обмена информацией между участниками группы,решающей определен- ную проблему. 53 7. Какими свойствами обладают хранилища данных? а) многомерное концептуальное представление данных; б) неизменяемость данных; в) поддержка хронологии; г) прозрачность; д) устойчивая производительность; е) ориентация на предметную область. 8. Процесс выработки желаемого (требуемого) состояния управляемого объекта (или процесса). а) учет; б) анализ; в) контроль; г) регулирование; д) планирование. 9. Класс электронных систем управления документооборотом, ориентированных на автоматизацию бизнес-процессов. а) groupware; б) docflow; в) workflow; г) АСКИД. 10. ... — одна из сфер приложения экспертных систем: предсказание последствий не- которых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных? 11. Что такое HOLAP? а) инструмент интеллектуального анализа; б) одна из разновидностей технологии поддержки принятия решений; в) одна из разновидностей систем оперативной аналитической обработки данных; г) одна из разновидностей многомерных баз данных. 12. Как называется часть экспертной системы, моделирующая ход рассуждений экс- перта на основе знаний, имеющихся в БЗ? а) решатель; б) интеллектуальный редактор базы знаний; в) подсистема объяснений; г) база знаний. 54 |