Информационные ресурсы. Поиск информации в Internet. Поисковые машины и каталоги. Струк-ра Инф-ПоискСистемы

Информ-е рес-ы-любые док-ты,файлы наход с сети. Поиск неодход инф нужно осущ несколк способами: используя URL-алреса; используя имеющиеся ссылки; используя ср-ва поиска, встроен в браузер. Для быстрого иэффек-го поиска использ спец программы –Инф-ПоискСист-это сист, обеспеч поиск и отбор необход данных в Interete на основан входного языка и соответств правил поиска. Осн фун-и ИПС: получение запроса; обработка его; определение точных адресов источников инф.; вывод рез-тов поиска; достижен релевантности при поиске. Эффек-ть поиска оцен-ся по полноте поиска, точности, скорости. Поисковые сист (каталоги и поиск машины) Каталогом наз поисков сист с классифицированным по темам спискам аннотаций со ссылками на web-ресурсы. Поиск с помощью системы каталогов выполн-ся выполняется ч/з ключев слова. (www.yahoo.com) Поисков машиной наз ИПС кот содерж спец программу-робот, предназнач для формир базы данных, включ инф об объектах поиска (www.yandex.ru и тд). Поисков каталог отлич от поиск машины тем что не имеет программы-робота, базы индексов и аннотации зарегистрированных сайтов формир вручную, но содержат более подроб инф-ю. рез-ты поиска с помощ каталога представ собой список аннотаций с гипертекстов ссылками на первоисточник. Струк-ра работы ИПС: осн компоненты – поисков. Программа, кот служ для перевода запросов пользоват в формальные запросы системы, и для поиска ссылок на информ ресурсы Internet в базе индексов и выдачи рез-тов поиска. Робот-индексировщик – программа, кот служ для сканирован Internet и поддержки базы индексов в актуальном состоянии

32. понятие Искусствен.интеллекта(ИИ). Экспертные систем(ЭС). Знания. Области применен.ЭС. ИИ-способ-ть комп.систем к таким действиям кот наз бы интеллектуальными,если исходили бы от чела(способности связ с чел. мышлением). Экспертные системы - прикладные системы ИИ, в кот база знаний (БЗ) представ собой формализованные эмпирические знания высококвалифицированных специалистов (экспертов) в какой либо узкой предметной области. ЭС предназнач для замены при решении задач экспертов в силу их недостаточного количества, недостаточной оперативности в решении задачи или в опасных (вредных) для них условиях. Обычно ЭС рассм-ются с точки зрения их применения в двух аспектах: для решения каких задач они м.б. использованы и в какой области деятельности. Можно выделить след осн классы задач, решаемых ЭС: диагностика, прогнозирование, идентификация, управление, проектирование, мониторинг. Примеры широко известных ЭС: DENDRAL - ЭС для распознавания стр-ры сложных органических молекул по рез-там их спектрального анализа (считается первой в мире экспертной системой), POMME - ЭС для выдачи рекомендаций по уходу за яблоневым садом и тд. Знания –закономерности предметной области полу в рез-те практич деятельности и проф опыта, позвол специалистам ставить и решать задачи в этой области. База знаний - семантическая модель, описывающ предметную область и позвол отвеч на такие вопросы, ответы на кот в явном виде не присуств в базе. Области применения ЭС:

1. Интерпритация (узнавание человека по фото)

2. Диагностика (заболеваний)

3. Мониторинг (для АЭС, ГЭС и т.д.)

4. Проектирование (машиностроение, электротехника)

5. Прогнозирование (предсказание погоды)

6. Планирование (пром. заказов, эксперимента)

7. Обучение

33. области применения и классы задач,решаемых ЭкспертСистемами. Примеры широко используемых ЭС. Экспертная оболочка ESWin. Экспертные системы - прикладные системы ИИ, в кот база знаний (БЗ) представ собой формализованные эмпирические знания высококвалифицированных специалистов (экспертов) в какой либо узкой предметной области. ЭС предназнач для замены при решении задач экспертов в силу их недостаточного количества, недостаточной оперативности в решении задачи или в опасных (вредных) для них условиях. Обычно ЭС рассм-ются с точки зрения их применения в двух аспектах: для решения каких задач они м.б. использованы и в какой области деятельности. Можно выделить след осн классы задач, решаемых ЭС: диагностика, прогнозирование, идентификация, управление, проектирование, мониторинг. Области деятельности, где используются ЭС: медицина, вычислительная техника, военное дело, микроэлектроника, радиоэлектроника, юриспруденция, экономика, экология, геология (поиск полезных ископаемых), математика. Примеры широко известных ЭС: DENDRAL - ЭС для распознавания стр-ры сложных органических молекул по рез-там их спектрального анализа (считается первой в мире экспертной системой), POMME - ЭС для выдачи рекомендаций по уходу за яблоневым садом и тд. MOLGEN - ЭС для выработке гипотез о структуре ДНК на основе экспериментов с ферментами. XCON - ЭС для конфигурирования (проектирования) вычислительных комплексов VAX-11 в корпорации DEC в соответствии с заказом покупателя; MYCIN - ЭС диагностики кишечных заболеваний; PUFF - ЭС диагностики легочных заболеваний; MACSYMA - ЭС для символьных преобразований алгебраических выражений; YES/MVS - ЭС для управления многозадачной операционной системой MVS больших ЭВМ корпорации IBM; DART - ЭС для диагностики больших НМД корпорации IBM; PROSPECTOR - ЭС для консультаций при поиске залежей полезных ископаемых; POMME - ЭС для выдачи рекомендаций по уходу за яблоневым садом; набор экспертных систем для управления планированием, запуском и полетом космических аппаратов типа "челнок"; ЭСПЛАН - ЭС для планирования производства на Бакинском нефтеперерабатывающем заводе; МОДИС - ЭС диагностики различных форм гипертонии. Оболочка ЭС- готов программная среда приспособленная к решен опред проблем, путем созд соответствующ базы знаний. ESWin — программная оболочка-интерпретатор для работы с продукционно-фреймовыми экспертными системами. Описываемая программная оболочка предназначена для решения задач обратного логического вывода на основе фреймов и правил-продукций. В пакете ESWin используются фреймы трех типов: фрейм-класс, фрейм-экземпляр и фрейм-шаблон.

36. понятие ИскусствИнтеллекта. Нейрон. Математ модель нейрона. Нейронные сети. ИИ-способ-ть комп.систем к таким действиям кот наз бы интеллектуальными,если исходили бы от чела(способности связ с чел. мышлением). Нейронные сети – самообучающиеся системы, имитирующие деятельность человеч мозга. Они сост из связ м/д собой эл-тов- нейронов, кот имитируют нейроны головн мозга. Использование нейросети. Структуру нейросети можно описать следующим образом. Нейросеть сост из нескольких слоев: входной, внутренние (скрытые) и выходной слои. Входной слой реализует связь с входными данными, выходной – с выходными. Внутренних слоев м.б. от одного и больше. В каждом слое содержится несколько нейронов. (Входной слой Внутренние (скрытые) слои Выходной слой…рис.) /Между нейронами есть связи, числовые характеристика кот наз весами. Состояние нейрона определяется по формуле: где n-число входов нейрона, хi-знач i-го входа нейрона, wi -вес i-го синапса. Значение аксона нейрона: Y=f(S), f- активационная функция. В кач-ве эт фун-и используется сигмоид: f(x)=1/(1+e-αx

38. Реинжиринг бизнес-процессов(BPR). Основные принципы. Реинжиринг бизнес-процессов (БП) - это стратегия, тактика и план преобразований орг-ции, обеспечив. ее постоянное совершенствование и достижение поставленных целей. Утверждается, что когда работа рассм. как законченный процесс, она м.б. организована и управляема эффективней, чем сумма выполнения отдельных операций и функций. Внедрение передовых инфо технологий обеспечив. рук-лей разных уровней достоверными данными, необх. для поддерж. и развития бизнеса, и позволяет перейти к горизонт. структуре упр-ия для повышения оперативности принятия и исполнения решений. Отлич. особенность BPR - предмет ее рассм. – организация в целом. Методология BPR ориентирована, в большей степени, на изменения в управлении орг-цией при широком применении новейших инфо технологий. Осн. принципы: 1.Процессн. подход к управлению (представление любой деят-ти как с-мы процессов. Любая дея-ть, преобраз. по опред правилам с использов. необходимых ресурсов нечто на входе в нечто на выходе, может назыв. процессом. Процессы м. объедин. в сис-му, с пом. кот. достигается запланиров. цель и которая сама м.б. представлена как процесс, т.е. м.б. сколь угодно сложными.) 2.Вовлечение сотрудников в управление организацией (сотрудники предст. интеллект. ресурс, кот. м.б. использован как для решения текущих задач управления, так и в кач-ве источника инициатив по совершенствованию процессов); 3.Повышение роли инф-ции и инф. Технологий (внедрение и использование предлагаемых инф. технологиями инструментальн. CASE-ср-ва для получения дополнительных данных при оценке использ. решений); 4.Инженерный подход к проведению изменений (деят-ть орг-ции по совершенствованию БП должна всесторонне оцениваться и планироваться до начала внедрения изменений. Строиться 2 модели: AS IS и TO BE. Метод АВС-метод пооперационной оценки затрат, следует определить неэффект. и высоко затратные процессы и рассм. возможные альтерн. решения.).