СОДЕРЖАНИЕ
Введение. 9
ТЕМА 1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ ОБ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ, ТЕОРИИ СИСТЕМ... 10
1.1. Понятие системы.. 10
1.1.1. Основные свойства системы.. 14
1.1.2. Дескриптивный и конструктивный подходы к определению системы.. 14
1.1.3. Основные категории системного подхода. 16
1.1.4. Основные задачи теории систем.. 28
1.1.5. Логика и методология системного анализа. 29
Контрольные вопросы.. 37
1.2. Понятие информации. 37
1.2.1. Количественные методы оценки и характеристики информации 38
1.2.2. Атрибутивный, логико-семантический и прагматический аспекты теории информации. 48
1.2.3. Уровни представления информации. 52
1.2.4. Стандарты, относящиеся к терминам и определениям понятий на уровнях представления информации. 54
Контрольные вопросы.. 54
1.3. Понятие информационной системы.. 55
1.3.1. Взаимосвязь информационного процесса, информационной технологии, информационной системы.. 55
1.3.2. Структура информационной системы.. 62
1.3.3. Принципы построения информационных систем.. 67
1.3.4. Классификация информационных систем.. 67
1.3.5. Уровни представления информации в информационных системах 74
Контрольные вопросы.. 75
ТЕМА 2. МОДЕЛИ КАК ОСНОВА ТЕОРИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ... 76
2.1. Качественные и количественные методы описания информационных систем.. 78
Контрольные вопросы.. 83
2.2. Кибернетический подход к описанию функциональных преобразований в информационной системе. 84
Контрольные вопросы.. 88
2.3. Метод имитационного моделирования систем.. 88
Контрольные вопросы.. 96
ТЕМА 3. ОПИСАНИЕ ДИНАМИКИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ 97
3.1. Информация как элемент управления. 97
Контрольные вопросы.. 102
3.2. Информационные потоки. 102
3.2.1. Используемые виды информационных потоков. 107
3.2.2. Принципы построения информационных потоков. 110
Контрольные вопросы.. 114
3.3. Агрегатное описание информационных систем.. 115
Контрольные вопросы.. 118
3.4. Математическое и имитационное моделирование динамики сложной информационной системы.. 119
Контрольные вопросы.. 127
3.5. Элементы управления в информационной системе. 128
Контрольные вопросы.. 133
ТЕМА 4. РЕЛЯЦИОННЫЕ ОСНОВЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ... 134
4.1. Концептуальное, инфологическое и физическое моделирование предметной области. 134
Контрольные вопросы.. 147
4.2. Выделение информативных свойств объектов предметной области 148
Контрольные вопросы.. 157
4.3. Общность реляционного подхода при проектировании баз данных 158
4.3.1. Переход от ER-модели к схеме реляционной базы данных 165
4.3.2. Нормализация отношений. 170
4.3.3. Языки манипулирования реляционными данными. 173
4.3.4. Независимость данных. 178
4.3.5. Понятие логической и физической целостности данных 178
4.3.6. Способы организации данных. 185
Контрольные вопросы.. 188
ТЕМА 5. ИНФОРМАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ 189
5.1. Интеллектуализация процесса анализа данных. 189
5.1.1. Технология Data Mining. 191
5.1.2. OLAP – системы оперативной аналитической обработки данных 194
5.1.3. Системы поддержки принятия решений. 197
Контрольные вопросы.. 201
5.2. Этапы проектирования интеллектуальных информационных систем 201
Контрольные вопросы.. 208
5.3. Общая постановка задачи оптимизации интеллектуальных информационных систем.. 208
Контрольные вопросы.. 220
5.4. Перспективы развития информационных систем и технологий для работы с данными в виртуальных корпоративных структурах. 220
5.4.1. Основные виды виртуальных корпоративных структур 220
5.4.2. Когнитивная графика, гипертекстовая технология, геоинформационные системы.. 235
Контрольные вопросы.. 242
ТЕМА 6. ПРОБЛЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЧЕТКИХ И НЕЧЕТКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОСТРАНСТВАХ.. 243
6.1. Основы теории принятия решений. 243
Контрольные вопросы.. 247
6.2. Основные типы метрических пространств. 248
6.2.1. Метризация информационных пространств при четкой постановке задачи. Локальные метрики. 248
6.2.2. Дивизимные и агломеративные стратегии поиска альтернатив 255
6.2.3. Функции полезности. Минимаксные подходы.. 261
Контрольные вопросы.. 263
6.3. Решение задачи многоцелевой оптимизации при нечеткой постановке задачи. 263
6.3.1. Нечеткие множества и отношения: основные свойства 265
6.3.2. Операции над нечеткими множествами и отношениями 268
6.3.3. Формирование нечетких отношений с использованием экспертных знаний. 269
6.3.4. Нечеткие и лингвистические переменные. Нечеткие системы 271
6.3.5. Формулировка измерительных задач как задач многоцелевой оптимизации в нечеткой среде. 274
Контрольные вопросы.. 277
6.4. Модели представления знаний. 277
Контрольные вопросы.. 293
Заключение. 294
Список литературы.. 295
ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКИЙ СЛОВАРЬ. 299
Введение
Теория информационных процессов (ТИП) – это совокупность статистических методов, предназначенных (или используемых) для анализа информационных процессов (ИП), происходящих в технических, экономических, социальных, биологических, экологических и других системах.
Статистические методы составляют: математическая статистика, теория случайных функций, теория информации, теория принятия решений, теория игр, теория массового обслуживания, теория точности, теория надежности и др. Базовая основа перечисленных методов – теория вероятностей.
Теория систем (ТС) – представляет собой сложную систему знаний, которая объясняет происхождение, устройство, функционирование и развитие систем различной природы.
Все перечисленные дисциплины могут быть объединены в группу статистических методов проектирования информационных процессов и систем (ИС).
ИС в широком понимании – это совокупность технических средств, предназначенных для формирования, сбора, измерения, передачи, преобразования, кодирования, обработки, хранения, распределения и использования информации.
Примеры ИС: информационно-справочные системы, системы поддержки принятия решений, мультиагентные системы, экономические информационные системы.
ТЕМА 1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ ОБ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ, ТЕОРИИ СИСТЕМ
Понятие системы
В настоящее время нет единства в определении понятия «система». В первых определениях в той или иной форме говорилось о том, что система – это элементы и связи (отношения) между ними. Например, основоположник теории систем Людвиг фон Берталанфи определял систему как комплекс взаимодействующих элементов или как совокупность элементов, находящихся в определенных отношениях друг с другом и со средой. А. Холл определяет систему как множество предметов вместе со связями между предметами и между их признаками. Ведутся дискуссии, какой термин – «отношение» или «связь» – лучше употреблять.
Позднее в определениях системы появляется понятие цели. Так, в «Философском словаре» система определяется как «совокупность элементов, находящихся в отношениях и связях между собой определенным образом и образующих некоторое целостное единство».
В последнее время в определение понятия системы наряду с элементами, связями и их свойствами и целями начинают включать наблюдателя, хотя впервые на необходимость учета взаимодействия между исследователем и изучаемой системой указал один из основоположников кибернетики У.Р. Эшби.
М. Масарович и Я. Такахара в книге «Общая теория систем» считают, что система – «формальная взаимосвязь между наблюдаемыми признаками и свойствами».
Таким образом, в зависимости от количества учитываемых факторов и степени абстрактности определение понятия «система» можно представить в следующей символьной форме. Каждое определение обозначим буквой D (от лат. definitions) и порядковым номером, совпадающим с количеством учитываемых в определении факторов.
D 1. Система есть нечто целое:
S = A (1, 0).
Это определение выражает факт существования и целостность. Двоичное суждение A (1, 0) отображает наличие или отсутствие этих качеств.
D 2. Система есть организованное множество (Темников Ф.Е.):
S = (Орг, М),
где Орг – оператор организации; М – множество.
D 3. Система есть множество вещей, свойств и отношений (Уемов А.И.):
S = ({ т }, { n }, { r }),
где т – вещи, n – свойства, r – отношения.
D 4. Система есть множество элементов, образующих структуру и обеспечивающих определенное поведение в условиях окружающей среды:
S = (e, ST, ВЕ, Е),
где e – элементы, ST – структура, ВЕ – поведение, Е – среда.
D 5. Система есть множество входов, множество выходов, множество состояний, характеризуемых оператором переходов и оператором выходов:
S = (Х, Y, Z, H, G),
где Х – входы, Y – выходы, Z – состояния, Н – оператор переходов, G – оператор выходов. Это определение учитывает все основные компоненты, рассматриваемые в автоматике.
D 6. Это шестичленное определение соответствует уровню биосистем и учитывает генетическое (родовое) начало GN, условия существования KD, обменные явления MB, развитие EV, функционирование FC и репродукцию (воспроизведения) RP:
S = (GN, KD, MB, EV, FC, RP).
D 7. Это определение оперирует понятиями модели F, связи SC, пересчета R, самообучения FL, самоорганизации FQ, проводимости связей СО и возбуждения моделей JN:
S = (F, SС, R, FL, FO, СО, JN).
Данное определение удобно при нейрокибернетических исследованиях.
D 8. Если определение D 5 дополнить фактором времени и функциональными связями, то получим определение системы, которым обычно оперируют в теории автоматического управления:
S = (T, X, Y, Z, V, VZ, F, f),
где T – время, X – входы, Y – выходы, Z – состояния, V – класс операторов на выходе, VZ – значения операторов на выходе, F – функциональная связь в уравнении y (t 2) = F (x (t 1), z (t 1), t 2), f – функциональная связь в уравнении z (t 2) = f (x (t 1), z (t 1), t 2).
D 9. Для организационных систем удобно в определении системы учитывать следующее:
S = (PL, RO, RJ, EX, PR, DT, SV, RD, EF),
где PL – цели и планы, RO – внешние ресурсы, RJ – внутренние ресурсы, ЕХ – исполнители, PR – процесс, DT – помехи, SV – контроль, RD – управление, EF – эффект.
Последовательность определений можно продолжить до Dn (n = 9, 10, 11,...), в котором учитывалось бы такое количество элементов, связей и действий в реальной системе, которое необходимо для решаемой задачи, для достижения поставленной цели. В качестве рабочего определения понятия системы в литературе по теории систем часто рассматривается следующее: система – множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определенную целостность, единство.
Основные свойства системы
Важнейшие свойства системы: ограниченность (внешнее свойство системы), целостность (внутреннее свойство, приобретаемое в процессе развития), структурность, взаимозависимость со средой, иерархичность, множественность описаний (табл. 1.1).
Таблица 1.1
