Теория информации и когнитивные технологии в моделировании сложных многопараметрических динамических технических систем
Проведение автоматизированного системно-когнитивного анализа. Разработка методики численных расчетов, включающей структуру информации в оперативной памяти и внешних баз данных. Расчет матрицы абсолютных частот. Информационные портреты классов и факторов.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 26.05.2017 |
| Размер файла | 73,6 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
ТЕОРИЯ ИНФОРМАЦИИ И КОГНИТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МОДЕЛИРОВАНИИ СЛОЖНЫХ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ДИНАМИЧЕСКИХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Содержание
1. Формулировка проблемы
2. Традиционный подход к решению проблемы и его недостатки
3. Идея предлагаемого решения проблемы
4. Автоматизированный системно-когнитивный анализ как метод решения проблемы
4.1 Кратко об АСК-анализе
4.2 Истоки АСК-анализа
4.3 Методика АСК-анализа
4.4 Некоторые результаты применения АСК-анализа в различных предметных областях
5. Математическая модель АСК-анализа
5.1 Количественная мера знаний
5.2 Расчет матрицы абсолютных частот
5.3 Расчет матриц условных и безусловных процентных распределений
5.4 Расчет матрицы знаний (информативностей) - частные критерии
5.5 Интегральные критерии
6. Решение задач рационального выбора конструктивных особенностей и параметров режимов работы сложных технических систем на основе их информационных моделей
6.1 Информационные портреты классов и факторов
6.2 SWOT и PEST анализ
6.3 Когнитивные функции
7. Выводы, рекомендации и перспективы
Литература
Аннотация
1. Формулировка проблемы
В сложных многопараметрических динамических технических системах происходят многочисленные и разнообразные физические процессы, которые оказывают существенное влияние на характеристики этих систем.
Проблема состоит в том, чтобы построить адекватную модель этой технической системы, обеспечивающую выработку научно-обоснованных рекомендаций по конструктивным особенностям технической системы и параметрам режимов ее работы.
2. Традиционный подход к решению проблемы и его недостатки
Традиционный подход к построению моделей технических систем и состоит в описании этих систем в процессе работы (в динамике) с помощью систем уравнений, т.е. в построении содержательных моделей аналитического типа.
Подобные процессы крайне сложно поддаются описанию в виде содержательных аналитических моделей, основанных на уравнениях, и разработка таких моделей требуют большого времени, интеллектуального напряжения, интуиции, опыта и профессиональной компетенции специалистов. Вследствие этого обычно разработка содержательных аналитических моделей связана с большим количеством упрощающих допущений, снижающих их универсальность и достоверность.
Поэтому актуальными является математический метод и реализующий его программный инструментарий, обеспечивающие непосредственно на основе эмпирических (экспериментальных) данных быструю и простую для пользователя разработку модели влияния конструкции сложной технической системы и параметров режимов ее работы на качество результата ее работы.
3. Идея предлагаемого решения проблемы
Но известен и другой принцип моделирования: построение феноменологических информационных моделей, т.е. моделей, не имеющих аналитической формы представления и описывающих моделируемую систему чисто внешне как «черный ящик».
Такие модели могут строится непосредственно на основе эмпирических данных и при наличии соответствующего программного инструментария это может быть намного быстрее и значительно менее трудоемко, чем разработка содержательных аналитических моделей.
С другой стороны феноменологические информационные модели могут быть вполне достаточны для определения рациональных конструктивных особенностей и параметров режимов работы сложных технических систем. Кроме того такие феноменологические модели могут рассматриваться в качестве первого этапа разработки содержательных аналитических моделей.
Предлагается применить для создания феноменологических моделей сложных технических систем новый универсальный инновационный метод искусственного интеллекта: автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) и его программный инструментарий - универсальную когнитивную аналитическую систему «Эйдос».
В системе «Эйдос» реализован программный интерфейс, обеспечивающий непосредственный ввод в систему больших объемов эмпирических данных из Excel-файла. Система «Эйдос» непосредственно на основе эмпирических (экспериментальных) данных позволяет рассчитать количество информации о результатах работы технической системы в фактах наличия у нее определенных конструктивных элементов и в определенных параметрах режимов ее работы. Создаваемая на их основе в системе «Эйдос» системно-когнитивная информационная модель позволяет в наглядной форме отразить влияние элементов конструкции сложной технической системы и параметров режимов ее работы на качество результата ее работы и разработать на этой основе научно-обоснованные и адекватные рекомендации по рациональному выбору конструктивных особенностей и параметров режимов работы моделируемой системы.
4. Автоматизированный системно-когнитивный анализ как метод решения проблемы
4.1 Кратко об АСК-анализе
Системный анализ представляет собой современный метод научного познания, общепризнанный метод решения проблем [1, 2]. Однако возможности практического применения системного анализа ограничиваются отсутствием программного инструментария, обеспечивающего его автоматизацию. Существуют разнородные программные системы, автоматизирующие отельные этапы или функции системного анализа в различных конкретных предметных областях.
Автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) представляет собой системный анализ, структурированный по базовым когнитивным операциям (БКО), благодаря чему удалось разработать для него математическую модель, методику численных расчетов (структуры данных и алгоритмы их обработки), а также реализующую их программную систему - систему Эйдос [3-9]. Система Эйдос разработана в постановке, не зависящей от предметной области, и имеет ряд программных интерфейсов с внешними данными различных типов [4]. АСК-анализ может быть применен как инструмент, многократно усиливающий возможности естественного интеллекта во всех областях, где используется естественный интеллект. АСК-анализ был успешно применен для решения задач идентификации, прогнозирования, принятия решений и исследования моделируемого объекта путем исследования его модели во многих предметных областях, в частности в экономике, технике, социологии, педагогике, психологии, медицине, экологии, ампелографии [10].
4.2 Истоки АСК-анализа
Известно, что системный анализ является одним из общепризнанных в науке методов решения проблем и многими учеными рассматривается вообще как метод научного познания. Однако, как впервые заметил еще в 1984 году проф. И. П. Стабин, на практике применение системного анализа наталкивается на проблему [11]. Суть этой проблемы в том, что обычно системный анализ успешно применяется в сравнительно простых случаях, в которых в принципе можно обойтись и без него, тогда как в действительно сложных ситуациях, когда он действительно чрезвычайно востребован и у него нет альтернатив, сделать это удается гораздо реже. Проф. И.П. Стабин предложил и путь решения этой проблемы, который он видел в автоматизации системного анализа [11].
Однако путь от идеи до создания программной системы долог и сложен, т.к. включает ряд этапов:
- выбор теоретического математического метода;
- разработка методики численных расчетов, включающей структуры данных в оперативной памяти и внешних баз данных (даталогическую и инфологическую модели) и алгоритмы обработки этих данных;
- разработка программной системы, реализующей эти математические методы и методики численных расчетов.
4.3 Методика АСК-анализа
Предпосылки решения проблемы
Перегудов Ф. И. и Тарасенко Ф. П. в своих основополагающих работах 1989 и 1997 годов [1, 2] подробно рассмотрели математические методы, которые в принципе могли бы быть применены для автоматизации отдельных этапов системного анализа. Однако даже самые лучшие математические методы не могут быть применены на практике без реализующих их программных систем, а путь от математического метода к программной системе долог и сложен. Для этого необходимо разработать численные методы или методики численных расчетов (алгоритмы и структуры данных), реализующие математический метод, а затем разработать программную реализацию системы, основанной на этом численном методе.
В числе первых попыток реальной автоматизации системного анализа следует отметить докторскую диссертацию проф. Симанкова В. С. (2001) [12]. Эта попытка была основана на высокой детализации этапов системного анализа и подборе уже существующих программных систем, автоматизирующих эти этапы. Идея была в том, что чем выше детализация системного анализа, чем мельче этапы, тем проще их автоматизировать. Эта попытка была реализована, однако, лишь для специального случая исследования в области возобновляемой энергетики, т.к. системы оказались различных разработчиков, созданные с помощью различного инструментария и не имеющие программных интерфейсов друг с другом, т.е. не образующие единой автоматизированной системы. Эта попытка, безусловно, явилась большим шагом по пути, предложенному проф. И. П. Стабиным, но и ее нельзя признать обеспечившей достижение поставленной цели, сформулированной Стабиным И.П. (т.е. создание автоматизированного системного анализа), т.к. она не привела к созданию единой универсальной программной системы, автоматизирующий системный анализ, которую можно было бы применять в различных предметных областях.
Необходимо отметить работы Дж. Клира по системологии и автоматизации решения системных задач, которые внесли большой вклад в автоматизацию системного анализа путем создания и применения универсального решателя системных задач (УРСЗ), реализованного в рамках оригинальной экспертной системы [13, 14]. Однако в экспертной системе применяется продукционная модель знаний, для получения которых от эксперта необходимо участие инженера по знаниям (когнитолога). Этим обусловлены следующие недостатки экспертных систем:
- они генерируют знания каждый раз, когда они необходимы для решения задач, и это может занимать значительно большее время, чем при использовании декларативной формы представления знаний;
- продукционные модели обычно построены на бинарной логике (if then else), что вызывает возможность логического конфликта продукций в процесс логического вывода, что приводит к необратимому останову логического процесса;
- эксперты люди чаще всего заслуженные и их время и знания стоят очень дорого; поэтому привлечение экспертов для извлечения готовых знаний на длительное время проблематично и обычно эксперт просто физически не может сообщить очень большой объем знаний, а иногда и не хочет этого делать и сообщает неадекватные знания;
- чаще всего эксперты формулируют свои знания неформализуемым путем на основе своей интуиции, опыта и профессиональной компетенции, т.е. не могут сформулировать свои знания в количественной форме, а пользуются для их формализации порядковыми или даже номинальными шкалами, поэтому экспертные знания являются не очень точными и для их формализации необходим инженер по знаниям (когнитолог).
АСК-анализ, как решение проблемы
Автоматизированный системно-когнитивный анализ разработан профессором Е. В. Луценко и предложен в 2002 году [3], хотя разработан он был значительно раньше, причем с программным инструментарием: системой «Эйдос» [6, 7]. Основная идея, позволившая сделать это, состоит в рассмотрении системного анализа как метода познания (отсюда и «когнитивный» от «cognitio» - знание, познание, лат.). Эта идея позволила структурировать системный анализ не по этапам, как пытались сделать ранее, а по базовым когнитивным операциям системного анализа (БКОСА), т.е. таким операциям, к комбинациям которых сводятся остальные. Эти операции образуют минимальную систему, достаточную для описания системного анализа, как метода познания, т.е. конфигуратор. Понятие конфигуратора предложено В.А.Лефевром [15]. В 2002 году Е.В.Луценко был предложен когнитивный конфигуратор [3], включающий 10 базовых когнитивных операций.
Когнитивный конфигуратор:
1) присвоение имен;
2) восприятие (описание конкретных объектов в форме онтологий, т.е. их признаками и принадлежностью к обобщающим категориям - классам);
3) обобщение (синтез, индукция);
4) абстрагирование;
5) оценка адекватности модели;
6) сравнение, идентификация и прогнозирование;
7) дедукция и абдукция;
8) классификация и генерация конструктов;
9) содержательное сравнение;
10) планирование и поддержка принятия управленческих решений.
Каждая из этих операций оказалась достаточно элементарна для формализации и программной реализации.
Компоненты АСК-анализа:
- формализуемая когнитивная концепция и следующий из нее когнитивный конфигуратор;
- теоретические основы, методология, технология и методика АСК-анализа;
- математическая модель АСК-анализа, основанная на системном обобщении теории информации;
- методика численных расчетов, в универсальной форме реализующая математическую модель АСК-анализа, включающая иерархическую структуру данных и 24 детальных алгоритма 10 БКОСА;
- специальное инструментальное программное обеспечение, реализующее математическую модель и численный метод АСК-анализа - Универсальная когнитивная аналитическая система "Эйдос".
Этапы АСК-анализа:
1) когнитивно-целевая структуризация предметной области;
2) формализация предметной области (конструирование классификационных и описательных шкал и градаций и подготовка обучающей выборки);
3) синтез системы моделей предметной области (в настоящее время система Эйдос поддерживает 3 статистические модели и 7 системно-когнитивных моделей (моделей знаний);
4) верификация (оценка достоверности) системы моделей предметной области;
5) повышение качества системы моделей;
6) решение задач идентификации, прогнозирования и поддержки принятия решений;
7) исследование моделируемого объекта путем исследования его моделей является корректным, если модель верно отражает моделируемый объект и включает: кластерно-конструктивный анализ классов и факторов; содержательное сравнение классов и факторов; изучение системы детерминации состояний моделируемого объекта; нелокальные нейроны и интерпретируемые нейронные сети прямого счета; классические когнитивные модели (когнитивные карты); интегральные когнитивные модели (интегральные когнитивные карты), прямые обратные SWOT-диаграммы; когнитивные функции и т.д.
Математические аспекты АСК-анализа
Математическая модель АСК-анализ основана на теории информации, точнее на системной теории информации (СТИ), предложенной Е.В.Луценко [3, 4, 5]. Это значит, что в АСК-анализе все факторы рассматриваются с одной единственной точки зрения: сколько информации содержится в их значениях о переходе объекта, на который они действуют, в определенное состояние, и при этом сила и направление влияния всех значений факторов на объект измеряется в одних общих для всех факторов единицах измерения: единицах количества информации [2, 5].
Это напоминает подход Дугласа Хаббарда [16], но, в отличие от него, имеет открытый универсальный программный инструментарий (систему «Эйдос»), разработанный в постановке, не зависящей от предметной области [4]. К тому же на систему «Эйдос» уже в 1994 году было три патента РФ [6, 7], а первые акты ее внедрения датируются 1987 годом [3], тогда как основная работа Дугласа Хаббарда [16] появилась лишь в 2009 году. Это означает, что идеи АСК-анализа не только появились, но и были доведены до программной реализации в универсальной форме и применены в различных предметных областях на 22 с лишним года раньше появления работ Дугласа Хаббарда.
Поэтому АСК-анализ обеспечивает корректную сопоставимую обработку числовых и нечисловых данных, представленных в разных типах измерительных шкал и разных единицах измерения [17]. Метод АСК-анализа является устойчивым непараметрическим методом, обеспечивающим создание моделей больших размерностей при неполных и зашумленных исходных данных о сложном нелинейном динамичном объекте управления. Этот метод является чуть ли не единственным на данный момент, обеспечивающим многопараметрическую типизацию и системную идентификацию методов, инструментарий которого (интеллектуальная система Эйдос) находится в полном открытом бесплатном доступе [3, 4].
4.4 Некоторые результаты применения АСК-анализа в различных предметных областях
Метод системно-когнитивного анализа и его программный инструментарий интеллектуальная система "Эйдос" были успешно применены при проведении 6 докторских и 7 кандидатских диссертационных работ в ряде различных предметных областей по экономическим, техническим, психологическим и медицинским наукам.
АСК-анализ был успешно применены при выполнении десятков грантов РФФИ и РГНФ различной направленности за длительный период с 2002 года по настоящее время (2016 год).
По проблематике АСК-анализа издана 21 монография, получено 29 патентов на системы искусственного интеллекта, их подсистемы, режимы и приложения, опубликовано более 200 статей в изданиях, входящих в Перечень ВАК РФ (по данным РИНЦ). В одном только Научном журнале КубГАУ (входит в Перечень ВАК РФ с 26-го марта 2010 года) автором АСК-анализа Луценко Е.В. опубликовано 186 статей общим объёмом 321,559 у.п.л., в среднем 1,729 у.п.л. на одну статью.
По этим публикациям, грантам и диссертационным работам видно, что АСК-анализ уже был успешно применен в следующих предметных областях и научных направлениях: экономика (региональная, отраслевая, предприятий, прогнозирование фондовых рынков), социология, эконометрика, биометрия, педагогика (создание педагогических измерительных инструментов и их применение), психология (личности, экстремальных ситуаций, профессиональных и учебных достижений, разработка и применение профессиограмм), сельское хозяйство (прогнозирование результатов применения агротехнологий, принятие решений по выбору рациональных агротехнологий и микрозон выращивания), экология, ампелография, геофизика (глобальное и локальное прогнозирование землетрясений, параметров магнитного поля Земли, движения полюсов Земли), климатология (прогнозирование Эль-Ниньо и Ла-Нинья), возобновляемая энергетика, мелиорация и управление мелиоративными системами, криминалистика, энтомология и ряд других областей.
АСК-анализ вызывает большой интерес во всем мире. Сайт автора АСК-анализа [19] посетило около 500 тыс. посетителей с уникальными IP-адресами со всего мира. Еще около 500 тыс. посетителей открывали статьи по АСК-анализу в Научном журнале КубГАУ.
Необходимо отметить, что в развитии различных теоретических основ и практических аспектов АСК-анализа приняли участие многие ученые: д.э.н., к.т.н., проф. Луценко Е.В., засл. деятель науки РФ, д.т.н., проф. Лойко В.И., к.ф.-м.н., Ph.D., проф., Трунев А.П. (Канада), д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н., проф. Орлов А.И., к.т.н., доц. Коржаков В.Е., д.э.н., проф. Барановская Т.П., д.э.н., к.т.н., проф. Ермоленко В.В., к.пс.н., Наприев И.Л., к.пс.н., доц. Некрасов С.Д., к.т.н., доц. Лаптев В.Н., к.пс.н, доц. Третьяк В.Г., к.пс.н., Щукин Т.Н., д.т.н., проф. Симанков В.С., д.э.н., проф. Ткачев А.Н., д.т.н., проф. Сафронова Т.И., д.э.н., доц. Горпинченко К.Н., к.э.н., доц. Макаревич О.А., к.э.н., доц. Макаревич Л.О., к.м.н. Сергеева Е.В.(Фомина Е.В.), Бандык Д.К. (Белоруссия), Чередниченко Н.А., к.ф.-м.н. Артемов А.А., д.э.н., проф. Крохмаль В.В., д.т.н., проф. Рябцев В.Г., к.т.н., доц. Марченко А.Ю., д.т.н., проф. Фролов В.Ю., д.ю.н, проф. Швец С.В., засл. деятель науки Кубани, засл. деятель науки Кубани, д.б.н., проф. Трошин Л.П., Засл.изобр. РФ, д.т.н., проф. Серга Г.В., Сергеев А.С., д.б.н., проф. Стрельников В.В. и другие.
5. Математическая модель АСК-анализа
5.1 Количественная мера знаний
Математический метод АСК-анализа основан на системной теории информации (СТИ), которая создана в рамках реализации программной идеи обобщения всех понятий математики, в частности теории информации, базирующихся на теории множеств, путем тотальной замены понятия множества на более общее понятие системы и тщательного отслеживания всех последствий этой замены [3, 5]. Благодаря математическому методу, положенному в основу АСК-анализа, этот метод является непараметрическим и позволяет в реализующей его системе «Эйдос-Х++» сопоставимо обрабатывать десятки и сотни тысяч градаций факторов и будущих состояний нелинейных [19] многопараметрических объектов управления (классов) при неполных (фрагментированных), зашумленных данных числовой и нечисловой природы измеряемых в различных единицах измерения [3, 5].
Итак, будем считать, что информация содержится не только в самих базовых элементах системы, но и в ее подсистемах различной сложности, т.е. состоящих из 2, 3,… m,… M базовых элементов.
Классическая формула Хартли имеет вид [3]:
Будем искать ее системное обобщение в виде [3]:
где:
W - количество элементов в множестве.
I - количество информации, которое содержится в факте извлечения одного элемента из множества.
- коэффициент эмерджентности, названный автором в честь Р.Хартли, коэффициентом эмерджентности Хартли.
Суммарное количество таких подсистем для систем, подчиняющихся статистике Ферми-Дирака [20, 21], можно принять равным числу сочетаний. Поэтому примем, что системное обобщение формулы Хартли имеет вид:
- количество подсистем из m элементов;
m - сложность подсистем;
M - максимальная сложность подсистем (максимальное число элементов подсистемы).
Так как , то при M=1 система переходит в множество и выражение (3) приобретает вид (1), т.е. для него выполняется принцип соответствия, являющийся обязательным для более общей теории.
Учитывая, что при M=W:
в этом случае получаем:
Выражение (5) дает оценку максимального количества информации в элементе системы. Из выражения (5) видно, что при увеличении числа элементов W количество информации I быстро стремится к W (6) и уже при W>4 погрешность выражения (5) не превышает 1%:
Приравняв правые части выражений (2) и (3):
получим выражение для коэффициента эмерджентности Хартли:
Смысл этого коэффициента весьма интересен и раскрыт в работах [3, 15] и ряде других. Здесь отметим лишь, что при M1, когда система асимптотически переходит в множество, имеем 1 и (2) (1), как и должно быть согласно принципу соответствия, предложенному Нильсом Бором в 1913 году.
С учетом (8) выражение (2) примет вид:
или при M=W и больших W, учитывая (4) и (5):
Выражение (9) и представляет собой искомое системное обобщение классической формулы Хартли, а выражение (10) - его достаточно хорошее приближение при большом количестве элементов в системе W.
Классическая формула А. Харкевича имеет вид:
где: - Pij - условная вероятность перехода объекта в j-е состояние при условии действия на него i-го значения фактора;
- - безусловная вероятность перехода объекта в j-е состояние (вероятность самопроизвольного перехода или вероятность перехода, посчитанная по всей выборке, т.е. при действии любого значения фактора).
Придадим выражению (11) следующий эквивалентный вид (12), который и будем использовать ниже. Вопрос об эквивалентности выражений (11) и (12) рассмотрим позднее.
где: - индекс i обозначает признак (значение фактора): 1 i M;
- индекс j обозначает состояние объекта или класс: 1 j W;
- Pij - условная вероятность наблюдения i-го значения фактора у объектов в j-го класса;
- - безусловная вероятность наблюдения i-го значения фактора по всей выборке.
Из (12) видно, что формула Харкевича для семантической меры информации по сути является логарифмом от формулы Байеса для апостериорной вероятности (отношение условной вероятности к безусловной).
Известно, что классическая формула Шеннона для количества информации для неравновероятных событий преобразуется в формулу Хартли при условии, что события равновероятны, т.е. удовлетворяет фундаментальному принципу соответствия. Поэтому теория информации Шеннона справедливо считается обобщением теории Хартли для неравновероятных событий. Однако, выражения (11) и (12) при подстановке в них реальных численных значений вероятностей Pij, и не дает количества информации в битах, т.е. для этого выражения не выполняется принцип соответствия, обязательный для более общих теорий. Возможно, в этом состоит причина довольно сдержанного, а иногда и скептического отношения специалистов по теории информации Шеннона к семантической теории информации Харкевича.
Причину этого мы видим в том, что в выражениях (11) и (12) отсутствуют глобальные параметры конкретной модели W и M, т.е. в том, что А. Харкевич в своем выражении для количества информации не ввел зависимости от мощности пространства будущих состояний объекта W и количества значений факторов M, обуславливающих переход объекта в эти состояния.
Поставим задачу получить такое обобщение формулы Харкевича, которое бы удовлетворяло тому же самому принципу соответствия, что и формула Шеннона, т.е. преобразовывалось в формулу Хартли в предельном детерминистском равновероятном случае, когда каждому классу (состоянию объекта) соответствует один признак (значение фактора), и каждому признаку - один класс, и эти классы (а значит и признаки) равновероятны, и при этом каждый фактор однозначно, т.е. детерминистским образом определяет переход объекта в определенное состояние, соответствующее классу.
В детерминистском случае вероятность Pij наблюдения объекта j-го класса при обнаружении у него i-го признака:
.
Будем искать это обобщение (12) в виде:
Найдем такое выражение для коэффициента , названного автором в честь А. Харкевича "коэффициентом эмерджентности Харкевича", которое обеспечивает выполнение для выражения (13) принципа соответствия с классической формулой Хартли (1) и ее системным обобщением (2) и (3) в равновероятном детерминистском случае.
Для этого нам потребуется выразить вероятности Pij, Pj и Pi через частоты наблюдения признаков по классам.
5.2 Расчет матрицы абсолютных частот
Матрица абсолютных частот имеет вид (таблица 1):
В табл. 1 рамкой обведена область значений, переменные определены ранее.
Объекты обучающей выборки описываются векторами (массивами) имеющихся у них признаков:
Первоначально в матрице абсолютных частот все значения равны нулю. Затем организуется цикл по объектам обучающей выборки. Если предъявленного объекта, относящегося к j-му классу, есть i-й признак, то:
Здесь можно провести очень интересную и важную аналогию между способом формирования матрицы абсолютных частот и работой многоканальной системы выделения полезного сигнала из шума. Представим себе, что все объекты, предъявляемые для формирования обобщенного образа некоторого класса, в действительности являются различными реализациями одного объекта - "Эйдоса" в смысле Платона [22], по-разному зашумленного различными случайными обстоятельствами. И наша задача состоит в том, чтобы подавить этот шум и выделить из него то общее и существенное, что отличает объекты данного класса от объектов других классов. Учитывая, что шум чаще всего является "белым" и имеет свойство при суммировании с самим собой стремиться к нулю, а сигнал при этом, наоборот, возрастает пропорционально количеству слагаемых, то увеличение объема обучающей выборки приводит ко все лучшему отношению сигнал/шум в матрице абсолютных частот, т.е. к выделению полезной информации из шума. Примерно так мы начинаем постепенно понимать смысл фразы, которую мы сразу не расслышали по телефону и несколько раз переспрашивали. При этом в повторах шум не позволяет понять то одну, то другую часть фразы, но в конце концов за счет использования памяти и интеллектуальной обработки информации мы понимаем ее всю. Так и объекты, описанные признаками, можно рассматривать как зашумленные фразы, несущие нам информацию об обобщенных образах классов - "Эйдосах" [22], к которым они относятся. И эту информацию мы выделяем из шума при синтезе модели.
Для выражения (11):
Для выражений (12) и (13):
Для выражений (11), (12) и (13):
В (16) использованы обозначения:
Nij - суммарное количество наблюдений в исследуемой выборке факта: "действовало i-е значение фактора и объект перешел в j-е состояние";
- суммарное по всей выборке количество встреч различных факторов у объектов, перешедших в j-е состояние;
- суммарное количество встреч i-го фактора у всех объектов исследуемой выборки;
- суммарное количество встреч различных значений факторов у всех объектов исследуемой выборки.
5.3 Расчет матриц условных и безусловных процентных распределений
На основе анализа матрицы частот (табл. 1) классы можно сравнивать по наблюдаемым частотам признаков только в том случае, если количество объектов по всем классам одинаково, как и суммарное количество признаков по классам. Если же они отличаются, то корректно сравнивать классы можно только по условным и безусловным относительным частотам (оценкам вероятностей) наблюдений признаков, посчитанных на основе матрицы частот (табл. 1) в соответствии с выражениями (14) и (15), в результате чего получается матрица условных и безусловных процентных распределений (табл. 7).
При расчете матрицы оценок условных и безусловных вероятностей Nj из табл. 1 могут браться либо из предпоследней, либо из последней строки. В 1-м случае Nj представляет собой "Суммарное количество признаков у всех объектов, использованных для формирования обобщенного образа j-го класса", а во 2-м случае - это "Суммарное количество объектов обучающей выборки, использованных для формирования обобщенного образа j-го класса", соответственно получаем различные, хотя и очень сходные семантические информационные модели, которые мы называем СИМ-1 и СИМ-2. Оба этих вида моделей поддерживаются системой "Эйдос".
Эквивалентность выражений (11) и (12) устанавливается, если подставить в них выражения относительных частот как оценок вероятностей Pij, и через абсолютные частоты наблюдения признаков по классам из (14), (15) и (16). В обоих случаях из выражений (11) и (12) получается одно и то же выражение (17):
А из (13) - выражение (18), с которым мы и будем далее работать.
При взаимно-однозначном соответствии классов и признаков в равновероятном детерминистском случае имеем:
В этом случае к каждому классу относится один объект, имеющий единственный признак. Откуда получаем для всех i и j равенства:
Таким образом, обобщенная формула А. Харкевича (18) с учетом (19) в этом случае приобретает вид:
или, учитывая выражение для коэффициента эмерджентности Хартли (8):
Выражения (21) и (22) получены автором в 2002 году [3] и названы коэффициентом эмерджентности А.Харкевича, т.к. имеют очевидную связь с его формулой для количества информации. Эти коэффициенты имеют весьма глубокий смысл, который автор попытался раскрыть в работах [3, 15] и ряде других.
Подставив коэффициент эмерджентности А.Харкевича (21) в выражение (18), получим:
или окончательно:
Отметим, что 1-я задача получения системного обобщения формул Хартли и Харкевича и 2-я задача получения такого обобщения формулы Харкевича, которая удовлетворяет принципу соответствия с формулой Хартли - это две разные задачи. 1-я задача является более общей и при ее решении, которое приведено выше, автоматически решается и 2-я задача, которая является, таким образом, частным случаем 1-й.
Однако представляет самостоятельный интерес и частный случай, в результате которого получается формула Харкевича, удовлетворяющая в равновероятном детерминистском случае принципу соответствия с классической формулой Хартли (1), а не с ее системным обобщением (2) и (3). Ясно, что эта формула получается из (23) при =1.
Из выражений (21) и (22) видно, что в этом частном случае, т.е. когда система эквивалентна множеству (M=1), коэффициент эмерджентности А.Харкевича приобретает вид:
На практике для численных расчетов удобнее пользоваться не выражениями (23) или (24), а формулой (26), которая получается непосредственно из (18) после подстановки в него выражения (25):
5.4 Расчет матрицы знаний (информативностей) - частные критерии
Используя выражение (26) и данные таблицы 1 непосредственно прямым счетом получаем матрицу знаний (таблица 9):
Здесь - это среднее количество знаний в i-м значении фактора:
Когда количество информации Iij > 0 - i-й фактор способствует переходу объекта управления в j-е состояние, когда Iij < 0 - препятствует этому переходу, когда же Iij = 0 - никак не влияет на это. В векторе i-го фактора (строка матрицы информативностей) отображается, какое количество информации о переходе объекта управления в каждое из будущих состояний содержится в том факте, что данный фактор действует. В векторе j-го состояния класса (столбец матрицы информативностей) отображается, какое количество информации о переходе объекта управления в соответствующее состояние содержится в каждом из факторов.
Таким образом, данная модель позволяет рассчитать, какое количество информации содержится в любом факте о наступлении любого события в любой предметной области, причем для этого не требуется повторности этих фактов и событий. Если данные повторности осуществляются и при этом наблюдается некоторая вариабельность значений факторов, обуславливающих наступление тех или иных событий, то модель обеспечивает многопараметрическую типизацию, т.е. синтез обобщенных образов классов или категорий наступающих событий с количественной оценкой степени и знака влияния на их наступление различных значений факторов. Причем эти значения факторов могут быть как количественными, так и качественными и измеряться в любых типах шкал и любых единицах измерения, в любом случае в модели оценивается количество информации, которое в них содержится о наступлении событий, переходе объекта управления в определенные состояния или просто о его принадлежности к тем или иным классам.
Другие способы метризации приведены в работе [17]. Все они реализованы в системно-когнитивном анализе и интеллектуальной системе «Эйдос» и обеспечивают сопоставление градациям всех видов шкал числовых значений, имеющих смысл количества информации в градации о принадлежности объекта к классу. Поэтому является корректным применение интегральных критериев, включающих операции умножения и суммирования, для обработки числовых значений, соответствующих градациям шкал. Это позволяет единообразно и сопоставимо обрабатывать эмпирические данные, полученные в разных единицах измерения с помощью любых типов шкал, применяя при этом все математические операции.
5.5 Интегральные критерии
В результате проведения в метризации шкал, т.е. их преобразования независимо от исходного типа к одному типу: числовому, и независимо от исходных единиц измерения к одним единицам измерения: количеству информации, становится возможным корректно совместно обрабатывать результаты формализации описаний исходных данных в этих шкалах и использовать при этом все арифметические операции, в т.ч. сложение [17].
Это позволяет использовать аддитивные интегральные критерии и обоснованно ответить на следующий вопрос. Если нам известно, что объект обладает не одним, а несколькими признаками, то как посчитать их общий вклад в сходство с теми или иными классами?
Для этого в системе «Эйдос» используется 2 аддитивных интегральных критерия: «Сумма знаний» и «Семантический резонанс знаний».
Интегральный критерий «Семантический резонанс знаний» представляет собой суммарное количество знаний, содержащееся в системе факторов различной природы, характеризующих сам объект управления, управляющие факторы и окружающую среду, о переходе объекта в будущие целевые или нежелательные состояния.
Интегральный критерий представляет собой аддитивную функцию от частных критериев знаний:
В выражении круглыми скобками обозначено скалярное произведение. В координатной форме это выражение имеет вид:
,
где: M - количество градаций описательных шкал (признаков);
- вектор состояния j-го класса;
- вектор состояния распознаваемого объекта, включающий все виды факторов, характеризующих сам объект, управляющие воздействия и окружающую среду (массив-локатор), т.е.:
В текущей версии системы «Эйдос-Х++» значения координат вектора состояния распознаваемого объекта принимались равными либо 0, если признака нет, или n, если он присутствует у объекта с интенсивностью n, т.е. представлен n раз (например, буква «о» в слове «молоко» представлена 3 раза, а буква «м» - один раз).
Интегральный критерий «Семантический резонанс знаний» представляет собой нормированное суммарное количество знаний, содержащееся в системе факторов различной природы, характеризующих сам объект управления, управляющие факторы и окружающую среду, о переходе объекта в будущие целевые или нежелательные состояния.
Интегральный критерий представляет собой аддитивную функцию от частных критериев знаний имеет вид:
где:
M - количество градаций описательных шкал (признаков);
- средняя информативность по вектору класса;
- среднее по вектору объекта;
- среднеквадратичное отклонение частных критериев знаний вектора класса;
- среднеквадратичное отклонение по вектору распознаваемого объекта. автоматизированный оперативный память матрица
- вектор состояния j-го класса;
- вектор состояния распознаваемого объекта, включающий все виды факторов, характеризующих сам объект, управляющие воздействия и окружающую среду (массив-локатор), т.е.:
В текущей версии системы «Эйдос-Х++» значения координат вектора состояния распознаваемого объекта принимались равными либо 0, если признака нет, или n, если он присутствует у объекта с интенсивностью n, т.е. представлен n раз (например, буква «о» в слове «молоко» представлена 3 раза, а буква «м» - один раз).
Приведенное выражение для интегрального критерия «Семантический резонанс знаний» получается непосредственно из выражения для критерия «Сумма знаний» после замены координат перемножаемых векторов их стандартизированными значениями:
Свое наименование интегральный критерий сходства «Семантический резонанс знаний» получил потому, что по своей математической форме является корреляцией двух векторов: состояния j-го класса и состояния распознаваемого объекта.
Итак, математическая модель АСК-анализа реализована в его программном инструментарии - универсальной когнитивной аналитической системе «Эйдос-Х++» [4]. Как следует из самого названия системы это сделано в универсальной постановке не зависящей от предметной области. Поэтому система «Эйдос-Х++» может быть применена, и фактически и была применена, в самых различных предметных областях для построения интеллектуальных измерительных систем и интеллектуальных систем управления, а также для решения задач идентификации, прогнозирования и приятия решений.
6. Решение задач рационального выбора конструктивных особенностей и параметров режимов работы сложных технических систем на основе их информационных моделей
6.1 Информационные портреты классов и факторов
Информационный портрет класса - это список значений факторов, ранжированных в порядке убывания их влияния на переход объекта управления в состояние, соответствующее данному классу. Информационный портрет класса отражает систему его детерминации. Генерация информационного портрета класса представляет собой решение обратной задачи прогнозирования, т.к. при прогнозировании по системе факторов определяется спектр наиболее вероятных будущих состояний объекта управления, в которые он может перейти под влиянием данной системы факторов, а в информационном портрете мы, наоборот, по заданному будущему состоянию объекта управления определяем систему факторов, детерминирующих это состояние, т.е. вызывающих переход объекта управления в это состояние. В начале информационного портрета класса идут факторы, оказывающие положительное влияние на переход объекта управления в заданное состояние, затем факторы, не оказывающие на это существенного влияния, и далее - факторы, препятствующие переходу объекта управления в это состояние (в порядке возрастания силы препятствования). Информационные портреты классов могут быть от отфильтрованы по диапазону факторов, т.е. мы можем отобразить влияние на переход объекта управления в данное состояние не всех отраженных в модели факторов, а только тех, коды которых попадают в определенный диапазон, например, относящиеся к определенным описательным шкалам.
Информационный (семантический) портрет фактора - это список классов, ранжированный в порядке убывания силы влияния данного фактора на переход объекта управления в состояния, соответствующие данным классам. Информационный портрет фактора называется также его семантическим портретом, т.к. в соответствии с концепцией смысла системно-когнитивного анализа, являющейся обобщением концепции смысла Шенка-Абельсона [23], смысл фактора состоит в том, какие будущие состояния объекта управления он детерминирует или обуславливает. Сначала в этом списке идут состояния объекта управления, на переход в которые данный фактор оказывает наибольшее влияние, затем состояния, на которые данный фактор не оказывает существенного влияния, и далее состояния - переходу в которые данный фактор препятствует. Информационные портреты факторов могут быть от отфильтрованы по диапазону классов, т.е. мы можем отобразить влияние данного фактора на переход объекта управления не во все возможные будущие состояния, а только в состояния, коды которых попадают в определенный диапазон, например, относящиеся к определенным классификационным шкалам.
6.2 SWOT и PEST анализ
SWOT-анализ является широко известным и общепризнанным методом стратегического планирования. Однако это не мешает тому, что он подвергается критике, часто вполне справедливой, обоснованной и хорошо аргументированной. В результате критического рассмотрения SWOT-анализа выявлено довольно много его слабых сторон (недостатков), источником которых является необходимость привлечения экспертов, в частности для оценки силы и направления влияния факторов. Ясно, что эксперты это делают неформализуемым путем (интуитивно), на основе своего профессионального опыта и компетенции. Но возможности экспертов имеют свои ограничения и часто по различным причинам они не могут и не хотят это сделать. Таким образом, возникает проблема проведения SWOT-анализа без привлечения экспертов. Эта проблема может решаться путем автоматизации функций экспертов, т.е. путем измерения силы и направления влияния факторов непосредственно на основе эмпирических данных. Подобная технология разработана давно, ей уже около 30 лет, но она малоизвестна - это интеллектуальная система «Эйдос». В статье [27] на реальном численном примере подробно описывается возможность проведения количественного автоматизированного SWOT-анализа средствами АСК-анализа и интеллектуальной системы «Эйдос-Х++» без использования экспертных оценок непосредственно на основе эмпирических данных. Предложено решение прямой и обратной задач SWOT-анализа. PEST-анализ рассматривается как SWOT-анализ, с более детализированной классификацией внешних факторов. Поэтому выводы, полученные в статье [27] на примере SWOT-анализа, можно распространить и на PEST-анализ.
6.3 Когнитивные функции
Система «Эйдос» является единственной на данный момент системой, обеспечивающей полностью автоматизированное определение количества информации в значениях аргумента о значениях функции непосредственно на основе эмпирических данных и визуализацию на этой основе прямых, обратных, позитивных, негативных, полностью и частично редуцированных когнитивных функций [4, 5].
Когнитивная функция представляет собой графическое отображение силы и направления влияния различных значений некоторого фактора на переходы объекта управления в будущие состояния, соответствующие классам. Когнитивные функции представляют собой новый перспективный инструмент отражения и наглядной визуализации закономерностей и эмпирических законов. Разработка содержательной научной интерпретации когнитивных функций представляет собой способ познания природы, общества и человека. Когнитивные функции могут быть: прямые, отражающие зависимость классов от признаков, обобщающие информационные портреты признаков; обратные, отражающие зависимость признаков от классов, обобщающие информационные портреты классов; позитивные, показывающие чему способствуют система детерминации; негативные, отражающие чему препятствуют система детерминации; средневзвешенные, отражающие совокупное влияние всех значений факторов на поведение объекта (причем в качестве весов наблюдений используется количество информации в значении аргумента о значениях функции) различной степенью редукции или степенью детерминации, которая отражает в графической форме (в форме полосы) количество знаний в аргументе о значении функции и является аналогом и обобщением доверительного интервала. Если отобразить подматрицу матрицы знания, отображая цветом силу и направление влияния каждой градации некоторой описательной шкалы на переход объекта в состояния, соответствующие классам некоторой классификационной шкалы, то получим нередуцированную когнитивную функцию. Когнитивные функции являются наиболее развитым средством изучения причинно-следственных зависимостей в моделируемой предметной области, предоставляемым системой "Эйдос". Необходимо отметить, что на вид функций влияния математической моделью АСК-анализа не накладывается никаких ограничений, в частности, они могут быть и не дифференцируемые.
Отметим, что полученные и отраженные в форме когнитивных функций причинно-следственные зависимости обнаружены непосредственно на основе эмпирических данных путем преобразования их в информацию, а ее в знания [5] и отражают факты, а не их теоретическое объяснение (теоретическую интерпретацию), разработка которых является делом специалиста, хорошо содержательно разбирающегося в моделируемой предметной области.
Выводы и рекомендации по рациональному выбору конструктивных особенностей и режимов работы сложных технических систем, полученные на основе SWOT-диаграмм и когнитивных функций, совпадают.
7. Выводы, рекомендации и перспективы
В сложных многопараметрических технических системах происходят многочисленные и разнообразные физические процессы, которые, с одной стороны, оказывают существенное влияние на характеристики этих систем, а с другой стороны, крайне сложно поддаются описанию в виде содержательных аналитических моделей, основанных на уравнениях, т.к. эти модели должны учитывать специфические особенности систем. Вследствие этого разработка содержательных аналитических моделей является «штучной работой» и связана с большим количеством упрощающих допущений, снижающих их универсальность и достоверность.
Но известен и другой принцип моделирования: построение феноменологических информационных моделей, т.е. моделей, не имеющих аналитической формы представления и описывающих моделируемую систему чисто внешне как «черный ящик». Такие модели могут строится непосредственно на основе эмпирических данных и при наличии соответствующего программного инструментария это может быть по типовой технологии намного быстрее и значительно менее трудоемко, чем разработка содержательных аналитических моделей.
С другой стороны феноменологические информационные модели могут быть вполне достаточны для определения рациональных конструктивных особенностей и параметров режимов работы сложных технических систем. Кроме того такие феноменологические модели могут рассматриваться в качестве первого этапа разработки содержательных аналитических моделей.
Предлагается применить для создания феноменологических моделей сложных технических систем новый универсальный инновационный метод искусственного интеллекта: автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) и его программный инструментарий - универсальную когнитивную аналитическую систему «Эйдос». В системе «Эйдос» реализован программный интерфейс, обеспечивающий непосредственный ввод в систему больших объемов эмпирических данных из Excel-файла.
Система «Эйдос» непосредственно на основе эмпирических (экспериментальных) данных позволяет рассчитать какое количество информации о результатах работы технической системы содержится в фактах наличия у нее определенных конкретных конструктивных элементов и в определенных значениях параметров режимов ее работы. На этой основе системой предлагаются научно-обоснованные и адекватные рекомендации по рациональному выбору конструктивных особенностей и параметров режимов работы моделируемой системы.
В развитии технологических процессов и технологических машин, существует определенная зависимость, определяемая их сущностью. В работах академика Кошкина Л.Н. показано, что сущность машин - это отношение основных противоположных составляющих, а конкретно - отношение между транспортными и технологическими движениями [29, 30]. В настоящее время для многих существующих технологических процессов в различных отраслях промышленности и сельского хозяйства характерно наличие противоречия между наивысшей формой способа технологического взаимодействия между предметом обработки и инструментом и наинизшей формой осуществления технологического транспортирования. В то же время для процессов с объемным воздействием инструмента и предмета обработки, т.е. для процессов четвертого класса, экономически целесообразными являются машины четвертого класса, для которых характерно выполнение технологического процесса обработки в период транспортирования предметов обработки в неориентированном состоянии через рабочее пространство с произвольной скоростью при максимально возможной плотности в любом сечении потока. Четвертый класс машин возможен только для процессов, в которых орудия действуют пространством [29,30]. Достаточно поместить предмет обработки в пространство, чтобы он был обработан [29,30]. Такая возможность совмещения транспортных и технологических функций в одной установке реализуется в созданных в наше стране роторно-винтовых технологических системах [31-33], в которых предметы обработки осуществляют сложнопространственное движение за счет оформления рабочего органа дискретно расположенными плоскими или криволинейными элементами расположенным по его периметру по винтовым линиям и винтовым поверхностям, т.е. в достаточно сложных технических системах. Однако внедрение таких роторно-винтовых технологических систем в машиностроение [34], в строительную индустрию [35], химическую промышленность [36], пищевую промышленность [37], в металлургическую и горную промышленность [38], цементную промышленность [39], в сельское хозяйство [40] сдерживается отсутствием простых и доступных методик их расчета.
...Подобные документы
Описание разработанных программных модулей системы автоматизированного документооборота. Характеристика базы данных, нормативно-справочной, входной и выходной оперативной информации. Организация технологии сбора, передачи, обработки и выдачи информации.
дипломная работа [4,7 M], добавлен 16.02.2013Причины возникновения остаточной информации. Уничтожение информации как часть процесса обеспечения информационной безопасности. Метод воздействия магнитным полем и анализ устройств ликвидации информации. Ликвидация информации в оперативной памяти.
реферат [124,3 K], добавлен 05.12.2012Формы представляемой информации. Основные типы используемой модели данных. Уровни информационных процессов. Поиск информации и поиск данных. Сетевое хранилище данных. Проблемы разработки и сопровождения хранилищ данных. Технологии обработки данных.
лекция [15,5 K], добавлен 19.08.2013Стратегии размещения информации в памяти. Алгоритмы распределения адресного пространства оперативной памяти. Описание характеристик модели и ее поведения, классов и элементов. Выгрузка и загрузка блоков из вторичной памяти. Страничная организация памяти.
курсовая работа [708,6 K], добавлен 31.05.2013Предмет и этапы когнитивного анализа задач, его основные методы и их реализация на псевдокодовом языке. Виды факторов, использующихся при когнитивном моделировании систем. Предъявляемые к библиотеке требования, оценка ее экономической эффективности.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 29.01.2013Использование микросхем SRAM при высоких требованиях к быстродействию компьютера для кеширования оперативной памяти и данных в механических устройствах хранения информации. Изучение устройства матрицы и типов (синхронная, конвейерная) статической памяти.
реферат [71,0 K], добавлен 06.02.2010Актуальность (своевременность) информации. Информационные ресурсы и информационные технологии. Подходы к определению количества информации. Свойства информации, ее качественные признаки. Роль информатики в развитии общества. Бит в теории информации.
презентация [200,9 K], добавлен 06.11.2011Автоматизированные поисковые системы. Информационные технологии в делопроизводстве и документообороте. Компьютерные сети и гипертекстовые технологии. Использование систем управления базами данных. Обработка информации на основе электронных таблиц.
контрольная работа [2,9 M], добавлен 15.12.2013Понятие экономической информации, ее классификаторы. Системы классификации и кодирования информации. Документация и технологии её формирования. Применение технологий Workflow, их функции. Виды носителей информации, современные технологии ее хранения.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 27.09.2013Создание баз данных с использованием Database Desktop. Проведение автоматизации рабочего места кассира. Описание входной и выходной информации. Выбор среды реализации, состава и параметров технических средств. Проектирование интерфейса программы.
курсовая работа [1021,5 K], добавлен 22.01.2015Структурно-информационный анализ методов моделирования динамических систем. Математическое моделирование. Численные методы решения систем дифференциальных уравнений. Разработка структуры програмного комплекса для анализа динамики механических систем.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 14.05.2010Приобретение практических навыков по определению объема памяти, отводимого на внешнем запоминающем устройстве под файл данных. Расчет производительности поиска информации, хранящейся в файле на ВЗУ. Вычисление использованных кластеров и байт памяти.
лабораторная работа [31,2 K], добавлен 26.11.2011История появления и развития оперативной памяти. Общая характеристика наиболее популярных современных видов оперативной памяти - SRAM и DRAM. Память с изменением фазового состояния (PRAM). Тиристорная память с произвольным доступом, ее специфика.
курсовая работа [548,9 K], добавлен 21.11.2014Блок-схема, отражающая основные функциональные компоненты компьютерной системы в их взаимосвязи. Устройства ввода-вывода информации. Определение объема оперативной памяти. Применение карт памяти и flash-дисков для долговременного хранения информации.
презентация [5,3 M], добавлен 28.01.2015Классификация компьютерной памяти. Использование оперативной, статической и динамической оперативной памяти. Принцип работы DDR SDRAM. Форматирование магнитных дисков. Основная проблема синхронизации. Теория вычислительных процессов. Адресация памяти.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 28.05.2016Компьютер, программа, интерфейс. Состав компьютерной системы. От информации к данным. Оперативная память компьютера. Регенерация оперативной памяти. Память на магнитных дисках. Структура данных на магнитном диске. Размещение файлов на жестком диске.
реферат [16,5 K], добавлен 23.11.2003Проведение системного анализа предметной области и разработка проекта по созданию базы данных для хранения информации о перевозках пассажиров и грузов. Обоснование выбора системы управления базой данных и разработка прикладного программного обеспечения.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 18.07.2014Технологические процессы обработки информации в информационных технологиях. Способы доступа к Internet. Информационные технологии в локальных и корпоративных компьютерных сетях. Средства обработки графической информации. Понятие информационной технологии.
учебное пособие [1,4 M], добавлен 23.03.2010Изучение свойств оперативной памяти, являющейся функциональной частью цифровой вычислительной машины, предназначенной для записи, хранения и выдачи информации, представленных в цифровом виде. Характеристика объема разных видов оперативной памяти.
реферат [24,0 K], добавлен 30.12.2010Понятие информации и ее свойства. Классификация экономической информации, ключевые понятия, определяющие ее структуру. Примеры использования информационных технологий в бизнесе. Экономические информационные системы, их классификация и структура.
шпаргалка [26,5 K], добавлен 22.08.2009
