Ѕаза знаний студента. –еферат, курсова€, контрольна€, диплом на заказ

курсовые,контрольные,дипломы,рефераты

»нформационные системы будущего — »нформатика, программирование

¬€чеслав √айлунь

»нформационные системы не существуют сами по себе. ќни призваны обслуживать человека с точки зрени€ предоставлени€ различного рода данных дл€ прин€ти€ тех или иных решений. “ехнологические революции второй половины двадцатого столети€ породили огромное количество разнородных знаний со значительной степенью взаимовли€ни€. ѕодобное вли€ние стало усиливатьс€ по мере широкого распространени€ коммуникационных каналов. ћножественные знани€ стали доступны миллионам людей, мен€€ картину информационного пространства. —ами знани€ стали при этом материальной частью реального мира и обладают конкретной стоимостью, которую вполне можно выразить посредством оценки эффективности управленческих решений. ”же в насто€щее врем€ никого не удивл€ет тот факт, что исходные материалы не сосредоточены в одном месте, а могут принадлежать различным учреждени€м, компани€м, некоммерческим структурам и пр. ѕоэтому информационные системы будущих поколений это территориально распределенные системы разнородных данных. ” »— такого рода имеютс€ неоспоримые преимущества:

высока€ степень надежности сохранени€ данных за счЄт их размещени€ в различных географических точках;

возможность применени€ распределенных моделей политики безопасности, что повышает устойчивость »— к информационным атакам;

использование механизмов репликаций позвол€ет синхронизировать данные, пополн€емые из различных источников.

—ледует подчеркнуть, что »— такого рода нельз€ воспринимать как единый программный продукт, нацеленный на выполнение р€да конкретных задач. —корее это совокупность технологий позвол€юща€ использовать распределенную систему управлени€ знани€ми.  ак правило, така€ система должна решать р€д целевых задач, совокупность которых позвол€ет принимать определенные решени€. ќсновные цели и соответствующие им технологии представлены в таблице.

÷ели “ехнологии

—бор и хранение информации,

ќбмен сообщени€ми,

Ёффективное использование имеющейс€ информации,

Ѕорьба с Уинформационным хаосомФ и Уинформационным голодомФ,

ѕовторное использование чужого опыта.

—етевые (Internet, Intranet, Extranet),

»нформационных систем и баз данных,

ѕоиска, добычи, извлечени€ и представлени€ знаний,

Ёлектронной почты,

”правлени€ документами,

’ранилищ данных,

—овместной работы и распределенного обучени€,

»скусственного интеллекта (базы знаний, экспертные системы, системы поддержки прин€ти€ решений).

јнализиру€ пункты, перечисленные в таблице можно представить себе информационную систему как технико-интеллектуальный трехслойный комплекс.

ѕервый слой €вл€етс€ техническим фундаментом »—. ≈го составл€ют мощные серверы и многократно дублируемые каналы, а также совокупность иных технических средств, посредством которых можно получать и отображать запрашиваемую информацию.

¬торой слой это вс€кого рода программные продукты, предназначенные дл€ поиска, получени€ и представлени€ данных.

», наконец, третий слой и есть квинтэссенци€ информационной системы будущего. ≈Є, если можно так выразитьс€, мозг, интеллектуальный уровень. ѕодсистемы этого уровн€ призваны взаимодействовать с хранилищами данных, системами документооборота, различными сервисами и представл€ть конечную информацию пользователю. ѕри этом следует учитывать р€д важных факторов. “ак, например, компани€ Lotus Development при разработке программных продуктов отвечающих концепции управлени€ знани€ми обратила внимание на то, что технологии играют определенную роль при управлении знани€ми, но сами по себе не решают проблемы, это только инструментарий дл€ представлени€ знаний. ”правление знани€ми это гораздо больше, чем просто приложени€ и технологии. Ќеобходимо соотнесение стратегии управлени€ знани€ми с ключевыми аспектами стратегии де€тельности в тех или иных област€х. ¬ свою очередь накопление знаний приводит к процессу интенсификации процесса генерации новых идей, которые по принципу обратной св€зи оказывают вли€ние на остальные пласты информации.  роме прочего €сно, что управление знани€ми это определенный элемент культуры и не только информационной. “о есть сама информационна€ система должна отражать некие реальные потребности людей и их уровень адекватного воспри€ти€ полученных результатов.

ƒаже на первый взгл€д, очевидно, что третий уровень »— исключительно сложен и не может быть решен путем создани€ каких-либо однозначных алгоритмов. ¬ целом процессы третьего уровн€ системы можно представить себе следующим образом: имеютс€ искатели знани€, которые св€зываютс€ с источником знани€, посредством различных механизмов, и, в конечном итоге, получают это знание. »скател€ми знаний могут выступать как человек, так и различные подсистемы, нуждающиес€ в данных. ¬ажно отметить, что роль подобной информационной системы заключаетс€ не в тривиальном подключении искател€ к источнику знаний, а в создании некоего мощного механизма обработки знаний с целью оказани€ существенной помощи при прин€тии решений. ѕоэтому искатель знаний черпает данные из, так называемых, хранилищ знаний, которые представл€ют собой массивы информации самого различного назначени€. ѕон€тно, что обширный информационный поток скорее затрудн€ет прин€тие решений, нежели облегчает этот процесс. ѕоэтому особое место в построении третьего уровн€ »— играют экспертные системы и системы поддержки прин€ти€ решений. Ќа этом аспекте построени€ информационных систем будущего следует остановитьс€ особо.

¬ общем случае экспертна€ система должна вырабатывать качественные уведомлени€, диагнозы и рекомендации дл€ решени€ реальных проблем. Ёкспертные системы решают реальные проблемы, которые обычно встают перед специалистом в какой либо области. ¬ насто€щее врем€ такие системы, а их разработано немало, помогают в решении задач достаточно подготовленному персоналу. ¬ будущем такие системы, в результате своей эволюции, должны предоставл€ть сервисы, широкому кругу р€довых пользователей не требу€ от него глубокой подготовки в запрашиваемой области. «аметим, что человеческие знани€ по своей сути многогранны и в большой степени отвечают критери€м теории нечеткой логики.  ак известно, классическа€ логика оперирует только с двум€ значени€ми: истина и ложь. ќднако этими двум€ значени€ми довольно сложно представить (можно, но громоздко) большое количество реальных задач. ѕоэтому дл€ их решени€ был разработан специальный математический аппарат, называемый нечеткой логикой. ќсновным отличием нечеткой логики от классической, как €вствует из названи€, €вл€етс€ наличие не только двух классических состо€ний (значений), но и р€да промежуточных. «адачи, сто€щие перед человеком в различных област€х знаний €вл€ютс€ по своей природе слишком сложными и многогранными дл€ того, чтобы использовать дл€ их решени€ только точные, хорошо определенные модели и алгоритмы.

ћногие пон€ти€, вследствие

- человеческого мышлени€;

- приближенного характера умозаключений;

- лингвистического их описани€;

€вл€ютс€ нечеткими по своей природе и требуют дл€ своего описани€ соответствующего аппарата. »м и €вл€етс€ аппарат теории нечетких множеств. ¬ насто€щее врем€ этот математический аппарат наиболее полно отвечает основным потребност€м человека при создании различных экспертных систем и систем прин€ти€ решений. Ќа нынешнем этапе алгоритмы, основанные на этой теории, нашли наибольшее применение в таких видах человеческой де€тельности:

нелинейный контроль за процессами (производство);

самообучающиес€ системы (или классификаторы) , исследование рисковых и критических ситуаций;

распознавание образов;

финансовый анализ (рынки ценных бумаг);

исследование данных (корпоративные хранилища);

совершенствование стратегий управлени€ и координации действий, например сложное промышленное производство.

 ак легко заметить из анализа вышеперечисленных пунктов уже в насто€щее врем€ системы прин€ти€ решений охватывают достаточно обширные взаимопересекающиес€ интеллектуальные области. Ќедостатки таких систем кроютс€, как правило, в их узкоспециализированной направленности, но при этом не стоит забывать, что это всего лишь начальный этап развити€ мощных инструментов обработки и представлени€ знаний.

«десь мы обращаемс€ к вопросу пополнени€ хранилищ знаний. Ётот вопрос можно разбить на два основных направлени€:

непосредственно пополнение хранилищ знаний;

работа с экспертами в различных област€х дл€ создани€ систем прин€ти€ решений.

–ассмотрим каждое из них. ¬ многомерной информационной системе источники дл€ хранилищ знаний будут заполн€тьс€ децентрализовано. “о есть имеетс€ масса каналов, по которым информаци€ поступает дл€ накоплени€ и дальнейшей обработки. »меетс€ огромное количество физических мест хранени€ информации. ¬месте с тем, широко известна проблема, возникающа€ при работе с большими базами данных. Ёто проблема пополнени€ Ѕƒ. ¬ том случае если Ѕƒ заполн€етс€ автоматически, то данные, содержащиес€ в ней, отличаютс€ систематизированностью и полнотой. ≈сли заполнение баз св€зано с Учеловеческим факторомФ, то часто возникают проблемы св€занные с несвоевременным поступлением информации или с неточност€ми в данных. ќднако перевести поступление информации на полностью автоматический уровень в р€де отраслей не представл€етс€ возможным. Ётот недостаток отчасти можно восполнить с помощью развитых механизмов репликации непротиворечивых данных. Ёто косвенно подтверждаетс€ тем, что различные группы людей часто работают над одними и теми же проблемами, занимаютс€ внесением похожей информации и, при правильном алгоритмическом подходе, возможно сли€ние этих данных, их взаимоконтроль и взаимодополнение.

¬торое направление это создание экспертных систем на основе работы со специалистами(экспертами) в конкретных сферах производства. ƒл€ формировани€ облика экспертной системы нужно сначала извлечь подход€щее знание из человека - эксперта. “акое знание по своей природе €вл€етс€ скорее чисто эвристическим, а не абсолютным, содержанием которого €вл€ютс€ несомненные факты. Ёксперту вообще очень трудно выразить точно, какое знание и правила, он использует дл€ решени€ проблемы. ћногое выполн€етс€ почти подсознательно или кажетс€ настолько очевидным, что даже не упоминаетс€. ќсобенно важна разработка первоначального прототипа, основанного на реальных знани€х почерпнутых из различных источников, а затем последовательно совершенствовать прототип, основыва€сь на обратной св€зи, как с экспертом, так и с потенциальными потребител€ми экспертной системы.

ƒл€ выполнени€ такой итерационной разработки прототипа важно, чтобы экспертна€ система была написана таким образом, что ее можно легко измен€ть. —истема должна быть способна квалифицированно объ€сн€ть свои рассуждени€ конечному потребителю в процессе получени€ решени€.

—ледует отметить, что при создании »— новых поколений весьма значимое место занимают наработки человеческого разума по созданию и использованию различных систем обработки информации. Ќа начальных этапах информационной эры больше беспокоились об оптимизации алгоритмов дл€ повышени€ скорости вычислений (собственно дл€ этого и были созданы компьютеры) и мало задумывались о таких пон€ти€х, как масштабируемость, взаимодействие с другими системами в гетерогенной сетевой среде, переносимость на другие аппаратные платформы. ¬ тоже врем€ невозможно единовременно отказатьс€ от использовани€ устаревших (унаследованных) систем в силу их широкого распространени€ и значительных вложений с цел€ми модернизации.  роме того, эффективность подобных инвестиций отнюдь не очевидна на начальном этапе модернизации систем.

ѕоэтому интеграци€ самых разных информационных систем используемых сейчас, а также тех, которые только предстоит создать одна из немаловажных проблем, открывающихс€ при попытке осознать, что из себ€ должна представл€ть »— будущего.

¬ заключение хочетс€ отметить, что люба€ сама€ сложна€ и высокоэффективна€ система €вл€етс€ следствием реальных потребностей людей на том или ином временном отрезке. ѕоэтому облик »— будущих поколений будет напр€мую зависеть от направлени€ развити€ человечества в целом.

—писок литературы

≈.«индер "–еинжиниринг + информационные технологии = новое системное проектирование" :  орпораци€ LVS : ќткрытые —истемы, 1996, є1.

—.  узнецов "¬ведение в информационные системы" : —”Ѕƒ, 1997, є2.

ћ.Ў. Ћевин " омбинаторное проектирование систем" : јнализ и проектирование, 1997, є4.

Ќаталь€ ƒубова "»нтегрированные системы управлени€ распределенной корпорацией" : ќткрытые —истемы, 1998, є1.

¬ы€вление экспертных знаний/ отв. ред. —.¬. ≈мель€нов: јЌ ———–, ¬Ќ»» системн. исследов. - ћ.: Ќаука, 1989 (7 шт.)

ƒл€ подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://www.sciteclibrary.ru

¬€чеслав √айлунь »нформационные системы не существуют сами по себе. ќни призваны обслуживать человека с точки зрени€ предоставлени€ различного рода данных дл€ прин€ти€ тех или иных решений. “ехнологические революции второй половины двадцатого с

 

 

 

¬нимание! ѕредставленный –еферат находитс€ в открытом доступе в сети »нтернет, и уже неоднократно сдавалс€, возможно, даже в твоем учебном заведении.
—оветуем не рисковать. ”знай, сколько стоит абсолютно уникальный –еферат по твоей теме:

Ќовости образовани€ и науки

«аказать уникальную работу

ѕохожие работы:

–аспознавание трехмерных объектов на сложном фоне по части контура
 лассическа€ теори€ информации и еe ограничени€
Ќоо-программы и ноо-вирусы
ќбзор и классификаци€ систем управлени€ сайтами
Internet и нейрокомпьютеры как социотехнологические стратегии искусственного мира: некоторые онто-эпистемологические аспекты
Ђѕроцессныйї алгоритм
јлгоритм сжати€ "Unbuffered RLE"
ћаксимальное ускорение алгоритма поиска
јлгоритм сжати€ видео 'pixel behaviour check'
—уперпозици€ фракталов

—вои сданные студенческие работы

присылайте нам на e-mail

Client@Stud-Baza.ru