КАТЕГОРИЯ:


Астрономия- (809) Биология- (7483) Биотехнологии- (1457) Военное дело- (14632) Высокие технологии- (1363) География- (913) Геология- (1438) Государство- (451) Демография- (1065) Дом- (47672) Журналистика и СМИ- (912) Изобретательство- (14524) Иностранные языки- (4268) Информатика- (17799) Искусство- (1338) История- (13644) Компьютеры- (11121) Косметика- (55) Кулинария- (373) Культура- (8427) Лингвистика- (374) Литература- (1642) Маркетинг- (23702) Математика- (16968) Машиностроение- (1700) Медицина- (12668) Менеджмент- (24684) Механика- (15423) Науковедение- (506) Образование- (11852) Охрана труда- (3308) Педагогика- (5571) Полиграфия- (1312) Политика- (7869) Право- (5454) Приборостроение- (1369) Программирование- (2801) Производство- (97182) Промышленность- (8706) Психология- (18388) Религия- (3217) Связь- (10668) Сельское хозяйство- (299) Социология- (6455) Спорт- (42831) Строительство- (4793) Торговля- (5050) Транспорт- (2929) Туризм- (1568) Физика- (3942) Философия- (17015) Финансы- (26596) Химия- (22929) Экология- (12095) Экономика- (9961) Электроника- (8441) Электротехника- (4623) Энергетика- (12629) Юриспруденция- (1492) Ядерная техника- (1748) Arhitektura- (3434) Astronomiya- (809) Biologiya- (7483) Biotehnologii- (1457) Военни бизнесмен (14632) Висока technologies- (1363) Geografiya- (913) Geologiya- (1438) на държавата (451) Demografiya- ( 1065) Къща- (47672) журналистика и смирен (912) Izobretatelstvo- (14524) външен >(4268) Informatika- (17799) Iskusstvo- (1338) историята е (13644) Компютри- (11,121) Kosmetika- (55) Kulinariya- (373) културата е (8427) Lingvistika- (374) Literatura- (1642) маркетинг-(23702) математиците на (16968) Механична инженерно (1700) медицина-(12668) Management- (24684) Mehanika- (15423) Naukovedenie- (506) образователна (11852) truda- сигурност (3308) Pedagogika- (5571) Poligrafiya- (1312) Politika- (7869) Лево- (5454) Priborostroenie- (1369) Programmirovanie- (2801) производствено (97 182 ) индустрия- (8706) Psihologiya- (18388) Religiya- (3217) Svyaz (10668) Agriculture- (299) Sotsiologiya- (6455) на (42831) спортист строително (4793) Torgovlya- (5050) транспорт ( 2929) Turizm- (1568) физик (3942) Filosofiya- (17015) Finansy- (26596) химия (22929) Ekologiya- (12095) Ekonomika- (9961) Electronics- (8441) Elektrotehnika- (4623) Мощност инженерно ( 12629) Yurisprudentsiya- (1492) ядрена technics- (1748)

Лекция №1 №1 Тема: Intelligent Information Systems. въведение




St

St 2st 2st 2

02 фев

2

2

Различават се по някакъв обем V среда. В този том има N частици, всяка от които тежи МО. Общата енергия на всички частици:

E = NmoA 2 w 2

средна плътност:

R = m / V = НМО / V

След това:

НМО = RV

Общата енергия:

E = RVA 2 w 2 = (RA 2 w 2) V = ЕГ

Тук е - обемна плътност на енергията (J / m 3)

И през района S с течение на времето т: и като отбелязва, че V = Sl

E = RVA 2 w 2 = rSlA 2 w 2 = w 2 2 гА = ЕС

Е = I - интензитет на вълната (W / m 2), тогава: I = ЕС

Това е съзнанието уравнението. Това показва, че интензивността на вълната е равна на произведението на обемния енергийна плътност на вълната на размножаването му скорост.

¾ Концепцията на интелигентни информационни системи (МИС).

¾ Основните свойства.

¾ класификация MIS.

Концепцията на интелигентни информационни системи

Нека да започнем да говорим за интелигентни информационни системи за дешифриране на концепцията за "информационна система". Под информационни системи (IS) обикновено се разбира като софтуерни системи са постоянно мутират и предназначен за автоматизиране на работата на нещо, като предприятието. За подпомагане вземането на решения информационни системи се нуждаят интелектуализация, толкова интелигентна информационна система е естествен резултат от развитието на IP.

Стратегията е концепцията за интелигентни технологични парадигми - концептуално представяне на проблема или задачата и на принципа на неговите решения. Централният парадигма на интелигентни технологии - е обработката на знания. Система, в основата на който е база от знания или домейн модел, описан в езика на ултра-високо ниво, близко до естествения език, наречен интелигентен. Най-често, интелигентни системи (INS), използвани за решаване на сложни проблеми, свързани с използването на слабо формализирани знания на практикуващите, както и с логическа обработка на информация.

Intelligent Information Systems (MIS) - хардуерни и софтуерни системи, насочени към решаването на един голям и много важен клас проблеми, наречени формализирани. IMS момента се концентрира в най-висок клас технология с висока степен на автоматизация не само информация, обучение за процесите на вземане на решения, но също така и на процесите на развитие на възможните решения, въз основа на констатациите за IP.

Поради наличието на средства за езика на интерфейса на природен има възможност за пряко прилагане на потребителското IMS, които не знаят езици за програмиране, като инструменти за поддръжка на процеса анализ, оценка и вземане на решения.

Ние приемаме кратка екскурзия в историята.



4 октомври 1939 от съда изобретателя на първия цифров електронен компютър признава Джон Атанасов и неговият помощник Клифърд Бери (Университета на Айова). Анемични признаване Атанасова шампионат е следствие от скандалното решение. Според това решение през 1973 г., първите компютърни инженери Mauchli Джон Eckert и Джон изгубиха право на патент, получен от тях през 1964 г., както и правото да се нарича изобретателите на цифров компютър. Въпреки това, те са след няколко експериментални модели, създадени през 1945 г. в Университета на по-известния ENIAC компютър Пенсилвания, които започнаха развитие на индустрията.

През 1945 г. Уолтър Питс и Уорън MakKullochem бяха изградени невронни мрежи с обратна връзка. Почти по същото време създава област на Норберт Виенска кибернетиката, включително математически обратна теория за биологични и инженерни системи. Важен аспект на това откритие е концепцията, че ума - това е процес на получаване и обработване на информация за конкретна цел.

През 1949 г. Доналд Hebbs откри начин да се създаде самостоятелно учене изкуствените невронни мрежи. Този процес дава възможност за промяна на теглата в невронната мрежа, така че данните изход отразява информацията за свързване на входа.

1950 GG отбелязани в историята като годината на раждане на изкуствен интелект (AI). Алън Тюринг, предложен специален тест, като начин да се признае, разумността на машината. В този тест, един или повече хора да задават въпроси за две тайни събеседници и въз основа на отговорите, за да се определи кои от тях машина, и който хората. Ако това не е възможно да се разкрие на колата, която е маскирана като човек, се предполагаше, че машината е разумен.

Същата Тюринг предлага необичаен план симулира човешкото мислене. "Опитвам се да имитират човешкия интелект - пише Тюринг - ние имаме много да се отрази на процеса, в който човешкият мозък е достигнал сегашното си състояние ... Защо не ние, вместо да се опитва да създаде програма, която симулира интелигентността на един възрастен, не се опитвайте да се създаде програма. която симулира интелигентност на детето? В края на краищата, ако едно дете получава подходящо образование на интелекта, той се превръща в човешката интелигентност за възрастни ... Нашата изчисление се, че устройството, подобни, може лесно да бъде програмиран ... Така че ние разчлени нашия проблем на две части: .. На задачата за изграждане на "Programs- дете "и задачата на" образоването "на програмата."

Имайте предвид, че този принцип се използва за създаване на системи за решаване на някои интелектуални задачи. Логично е, че е практически невъзможно да се всички знания в една, макар и доста сложна система. Освен това, тя е по този начин се показват такива съществени признаци на интелектуална дейност, натрупването на опит, адаптиране към условията на околната среда и т.н.

През 1950-те години. AI два езика също са били разработени. Първо, на езика на IPL, е създаден от Newell, Саймън и Шоу за програма Logic теоретик. IPL е списък на данните език за обработка и е довело до създаването на един добре познат език LISP. LISP се появи в края на 1950 г. и веднага се заменя с IPL, се превръща в основен език на AI приложения. LISP език е разработена в лабораториите на MIT (Масачузетския технологичен институт). Негов автор е Джон Маккарти, един от първите разработчици на AI.

През 1960-те години най-важното е представяне на знания. играчка светове са били построени, с помощта на който се създаде среда за тестване на идеи за компютърно зрение, роботиката и процес човешки език

В началото на 1970-те години. Lotfi Задех е приложен за първи път в практиката за размита контрол логика процес. През 1970, той продължава създаването на езици за изкуствен интелект. Prolog е разработен. Пролог, предназначени за разработване на програми, които контролират герои, и е работил с правилата и фактите. Докато Пролог разпространи извън САЩ, LISP език запазва своя статут като основен език за AI приложения.

1980. значително нарастване на броя на развитието и продажбите на експертни системи LISP език, който стана по-добре и по-евтино. Експертни системи са били използвани от много компании за добив, прогнозиране и инвестиции. Също така, ограничения са били идентифицирани в експертни системи, защото тяхното знание се превръща все повече и по-трудно. Невронни мрежи в тези години също са били използвани за решаване на много и различни проблеми, като например разпознаване на реч и способността за самостоятелно учене машини.

1990-те. започна нова ера в развитието на AI приложения. AI елементи са интегрирани в редица приложения, като например система за фалшиви кредитни карти признаване; Разпознаване на лица; автоматична система за планиране; Системи предвиждат печалбите и нуждите от персонал; конфигурируеми "извличане на данни" системи за бази данни; др персонализация система.

Така че, както вече знаем, изкуствен интелект е роден през 50-те години на миналия век. Опитайте се да разберете какво е то.

Думата "интелигентност" на руски език произлиза от латинското "intellectus" (интелект, знания, разбиране, причина, ум) и е способността на човек да мисли и рационалното познание на действителността. Също така, интелигентността може да се нарече способността на човек да извърши умствената дейност с цел разбиране на реалността и рационално поведение в нея чрез придобиване, съхраняване и целенасочено преобразуване на знания в процеса на учене от опит и привеждане в съответствие с най-различни обстоятелства.

По аналогия с този интелект изкуствен автоматизирани системи или "изкуствен интелект» (изкуствен интелект) се нарича въплътени в тези модели на някои интелигентни човешките възможности, като например възможността да избират и да направи оптимални или рационални решения въз основа на придобитите знания, опит и анализ на външни влияния , В тази дефиниция терминът "знание" означава не само информацията, която навлиза в мозъка чрез сетивата, тъй като е важно, но не е достатъчно за интелектуална дейност. Предметът на дейност на нашата околна среда имат възможността не само да повлияе на сетивата, но и да бъдат един с друг в някои отношения, следователно, за изпълнението на интелектуалната дейност на определена среда, трябва да имате вашия модел знания системна информация от тази среда. В такава информация модел на недвижими обекти среда, техните свойства и отношенията между тях не са само показани и съхранени, и може да бъде "целенасочено трансформирани." От съществено значение е, че формирането на модела на околната среда е "по време на обучение и опит, за да се адаптира към различни причини."

За знания в по-големи подробности, ние ще говорим по-късно, а сега обратно към интелигентни информационни системи.

Key интелектуална собственост информационна система

Необходимостта от RIS не дойде изведнъж.

С формирането на катастрофално нарастващия набор от информация за различните области на знанието и прилагане на знанията на човечеството е обречено да се създадат системи за ефективно намери необходимите във всяка конкретна информация случай. По този начин са създадени в системата на организация и извличане на информация, които са предвестник на MIS - извличане на информация система (IRS).

Развитието на компютърните технологии улеснява появата на автоматизирани информационни системи (АИС), в която основните процедури за манипулиране на информация, осъществен пушки. С усъвършенстването на методите за организиране на информацията и да я манипулира в такива системи, изглежда, достигна връхната си точка, но развитието на AIS доведе до желание да дари своите интелектуални способности, подобни на човешките: подбор и приемане на оптимални решения на базата на предишен опит, рационален анализ и прогноза на въздействието на външната среда. Това изисква значително подобрение в качеството на информационни модели на реалността на околната среда, което е, AIS бази данни. Тези модели са обявени от с различна степен на детайлност на свойствата на различните субекти на реалния свят (явления, процеси, ситуации, обекти с различни видове), са били достатъчни за автоматично изпълнение на извличане на данни алгоритми и прост (в логически смисъл) обработката.

Следващата стъпка е създаването на интелигентни информационни системи, използването на които е необичайно широк диапазон.

Имайте предвид, че системата може да се нарече интелектуалец, когато данните се заменя със знанието, и на функционирането на алгоритмите се заменят с изкуствени техники разузнаване.

Характеристики IMS над прост IP са, както следва:

· Интерфейс с потребителя на естествен език, с помощта на понятията, характерни за проблемна област на потребителя;

· Възможността да обясни своите действия и да напомни на потребителя как да въведете показателите и как да изберем подходящ за задачата му параметри на модела;

· Представяне на модела на обекта и неговите околности под формата на знания и средства за дедуктивни и правдоподобни заключения, съчетани с възможността да се работи с непълна или неточна информация;

· Възможност за автоматично откриване на закономерности на проблема в натрупаните преди това факти и да ги интегрират в базата от знания.

IMS е особено ефективен, когато се прилага за интелектуални и полу-структурирани проблеми, в които не съществува строга формализация и решения, които използват евристики, в повечето случаи, за да се получи разтвор.

Имайте предвид, че в класа на проблеми, свързани с определен вид се счита за разрешен, когато неговото решение набор алгоритъм (точното правило или изискване за извършване на конкретна цел на операциите в системни решения), фокусирани върху конкретен изпълнител. Алгоритъмът за търсене за решаване на определен клас от проблеми, свързани с тънка и сложна логика.

Смята се, че интелектуалното предизвикателство е да се намери непознати досега алгоритъм за решаване на някои практически или теоретични проблеми на снимачната площадка на универсална характеристика на проблема с първоначалните данни.

Non-formalizable проблеми, присъщи на следните основни характеристики:

- Формулиране на тези задачи не могат да бъдат формулирани в количествен вид - те са формулирани с помощта на показатели за качество или по отношение на категории размити множества ( "много - малко", "добро - лошо", "достатъчно - просто - достатъчно", и т.н. );

- Целева задача не може да се изрази по отношение на добре дефинирана целева

функция;

- Не е алгоритмично решение.

Като цяло, всички тези проблеми, решени от изкуствена система, която симулира човешкия интелектуален капацитет и е обявен за интелигентни информационни системи (IIS), може да бъде представена в три категории. Този анализ на проблема, целите и задачите на синтеза, комбиниране на анализ и синтез на информация, отразяваща свойства на същности от реалния свят и взаимоотношенията между тях.

Такива проблеми ще бъдат условно наречен комбинирани. Чрез анализиране на проблеми включват тълкуване на свойствата на тези лица, тяхното диагностициране на състоянието и връзките между тях.

Целите са синтеза на проектантски и строителни дейности, планове, цели за развитие, поведенчески и логически алгоритми, проблемът за получаване на нова информация, въз основа на вече съществуващи. Комбинираните задачи обикновено са комбинирани в единична формулировка на проблема за анализ и синтез, или проблема на синтез и анализ. Като правило, това е задача на обучение, задачата на машинен език и превод на текстове от един език на друг, мониторинг и контрол на задачи и задачи за вземане на решения.

Forerunner AIS е автоматизирана информационна система (АИС), въз основа на базите данни на концепцията. Целта на информацията AIS се отделя от проблема, защото първият е предназначен за осигуряване на данни за свойствата на обектите, а втората - да се използват в програмите за търсене и обработката на тези данни.

Тя управлява взаимодействието на тези различни части на специалния характер на софтуерната система, известна като акроним СУБД на (система за управление на база данни).

Няколко десетилетия опит в създаването и използването на бази данни и информационни банки са показали липса на концепцията за адаптация към промените в отношенията между субектите на околната среда и за решаването на много проблеми, свързани с дълбок анализ и синтез на информация въз основа на това, нов, не е тривиален информация. Обикновено този проблем са алгоритми съществуват, които все още не са решения. Това важи и за такива проблеми, оптималните (добрите) критериите за търсене на решения, които са били неофициално, или задачи, които изявление не може да бъдат формулирани математически.

Една важна концепция в областта на теорията на MIS е предметната област, която се определя като съвкупност от свързани с тях лица, различни отношения, които съставляват материалното съдържание на изследваната територия. Както домейн образувание (софтуер) може да се смята за обекти, процеси, явления и ситуации.

Ако домейнът е определен набор от задачи, за да бъде решен с помощта на информацията, съдържаща се в описанието на характеристиките на своите субекти, на следния набор от задачи се нарича областта на пространството или проблем.

С необходимостта от по-задълбочен анализ на информацията, съдържаща се в модела на домейн, и особено с появата на нуждата за синтеза на нова информация, възможността да се придобиват, съхраняват и целенасочени знания, за да се предскаже отношенията между лицата, предмет площ, необходима за подобряване на качеството на своята информация модел. подобрен модел на домейн, нейната същност трябва да бъде повече от просто набор от картографирани присъщи за тях, те трябва да бъдат показани в тяхната цялост вече е известно, взаимоотношения и връзки между тях. Освен това, тези отношения и комуникации не трябва да се показват само и спасени, но бързо (и с необходимата пълнотата и точността), за да открият и ефективно и целенасочено трансформирани в хода на техния анализ или синтез при решаване на проблеми, които изискват участието на човешкия интелект, или си модел, който се осъществява в MIS.

История на развитието на информационните системи винаги е била свързана с подобряване на методите за организиране на информацията, което позволява на процедури за търсене на максимална ефективност на необходимите данни и техните анализ и синтез процедури. АИС разработчиците се стремят да гарантират, че организацията на данните в тези системи е информационен модел, който най-адекватно отразява реалността. За да се реши проблема bezizbytochnosti информация се съхранява в база данни и предоставяне на достъп до различните потребители (всеки от които може да се използва формат му за докладване) започва да се развива бързо и стават много популярни банки концептуални данни. Базата данни е набор от бази данни (модел информация домейн) и езиковите и софтуерни инструменти за комуникация с потребителите на базата данни.

Таким образом обеспечивался принцип независимости структуры информации базы данных от форматов, используемых программам пользователей системы, поскольку необходимые преобразования форматов и структур данных делалось программами банка данных. Попутно концепция банка данных обеспечила принцип разграничения доступа к информации, позволивший повысить ответственность администрации баз данных за ее сохранность, достоверность и актуальность.

С появлением потребности в решении задач, требующих более сложной логической обработки информации, возникла потребность в качественном улучшении структуры информации баз данных АИС и в применения универсальной структуры её представления.

В дальнейшем, с развитием концепции ИИС, структурированная модель предметной области получила название базы знаний, а программная система, предназначенная для решения задач анализа уже известных знаний, синтеза новых знаний и управления этими знаниями, приобрела характер универсального решателя таких задач.

Блок «интерфейс пользователя» предназначен для связи компьютера с пользователем, для которого предпочтительным языком «разговора» является естественный язык или близкий к нему.

Следует отметить специфическое понятие «естественный язык», под которым понимается фактически искусственный язык, полученный из естественного человеческого языка (русского, английского или любого другого) путем удаления неоднозначностей (синонимов, омонимов, идиоматических выражений). Следует заметить, что такой язык в теории автоматизированных систем носит название «искусственный язык» или «информационный язык».

Основу ИС составляют блоки «база данных - БД», «база правил», «машина логического вывода - МЛВ». БД хранит исходные данные. В базе правил фиксируются знания и опыт эксперта. МЛВ выводит результат, взаимодействуя с БД и правил.

Все три блока должны быть описаны математически. Правила записываются через интерфейс эксперта (рис. 1) в виде сложных правильно построенных формул (ППФ) при посредничестве инженера по знаниям. Форма, в которой записываются ППФ, определяется синтаксисом, а истинностное значение алгоритмов логического вывода семантикой или смыслом.

По запросу пользователя компьютер с помощью блока объяснения» может дать ответ на вопрос КАК (с помощью набора каких правил) получен результат и ПОЧЕМУ компьютер задает пользователю уточняющие вопросы, связанные, как правило, с данными.

Для стыковки интерфейса пользователя (работающего на естественном языке) с перечисленными блоками используют лингвистический и лексический процессоры. Лингвистический процессор – непосредственно работает с естественным языком, преобразуя результат в «машинный вид», словарный состав языка.

Иногда включают и синтаксический процессор, при этом под синтаксисом понимают правила сочетания слов внутри предложения и построения предложений.

Фиг. 1.Схема ИС

В блоке «Получение знаний» выделяют два понятия:

если информация поступает из книг (документов), то говорят о выявлении знаний;

если она получается на основе работы эксперта, то говорят об извлечении знаний.

Преобразование полученной информации инженером по знаниям называется получением знаний.

Сложность здесь заключается в том, что эксперт может не владеть языками программирования, в то время как инженер по знаниям может недостаточно ориентироваться в данной предметной области.

Для описания правил (база правил) используется математическое формальное описание знаний. Для математического описания блока МЛВ применяется специальный математический аппарат – аппарат логического вывода.

Необходимо, чтобы эти два вида математического описания «понимали» друг друга.