Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
18. Интеллектуальные агенты: понятие, функции, классификация
Интеллектуальные агенты - это разумные сущности, наблюдающие за окружающей средой и действующие в ней, при этом их поведение рационально в том смысле, что они способны к пониманию, и их действия всегда направлены на достижение какой-либо цели.
Такой агент может быть как роботом, так и встроенной программной системой. Об интеллектуальности агента можно говорить, если он взаимодействует с окружающей средой примерно так же, как действовал бы человек.
В операционных системах семейства UNIX интеллектуальный агент, действующий в пределах одного компьютера или локальной сети, обычно называется демоном, в семействе Windows — службой (сервисом). В ИИ существует несколько типов агентов. Например:
Физический Агент — агент, воспринимающий окружающий мир через некоторые сенсоры и действующий с помощью манипуляторов.
Временной агент — агент, использующий изменяющуюся с ходом времени информацию и предлагающий некоторые действия или предоставляющий данные компьютерной программе или человеку, и получающий информацию через программный ввод.
По типу обработки воспринимаемой информации агенты могут быть:
1. агенты с простым поведением - действуют только на основе текущих знаний. Их агентская функция основана на схеме условие-действие
2. агенты с поведением, основанным на модели - могут оперировать со средой, лишь частично поддающейся наблюдению. Внутри агента хранится представление о той части, что находится вне границ обзора.
3. целенаправленные агенты - хранят информацию о тех ситуациях, которые для них желательны. Это дает агенту способ выбрать среди многим путей тот, что приведет к нужной цели.
4. практичные агенты - различают только состояния, когда цель достигнута, и когда не достигнута. Практичные агенты, помимо этого, способны различать, насколько желанно для них текущее состояние.
5.обучающиеся агенты – агенты, проявляющие след способн-ти: они могут обучаться и развиваться в процессе взаимодействия с окружающей средой ; приспосабливаться в режиме реального времени; быстро обучаться на основе большого объема данных; обладать базой примеров; идр.
19. Сист. интеллект-го анализа данных. Сист-ы Business Intelligence: Data mining, OLAP-системы и др. Управление знаниями.
Анализ данных - действия, направл. на извлечен. из них инфы об исслед-м объекте и на получ-е по имеющимся данным новых данн.
Интелект-й анализ данных(ИАД) – общ. термин для обознач-я анализа данных с активным использ-ем математич-х методов и алготирмов, использ-х визуальное представление данных.
Процесс ИАД состоит из 3 стадий:
1. выявление закономерностей(свободн. поиск)
2. использ-е выявл-х закономерн-тей для предсказан. неизвестн. значен-й(прогнозир-е)
3.анализ исключений для выявления и толкования отклоний в найденых закономерностях.
Иногда может добавляться промежут. стадия проверки достоверн-ти найденных закономерностей между их нахождением и использ-ем.
По принципу работы с исходными данн. все методы ИАД подраздел на:
1.методы рассуждений на основе анализа претендентов. т.к. исходные данные могут храниться в детализир-м виде и непосредств-но использ-ся для прогнозир-я или анализа, то недостатком явл-ся сложн-ть их использ-я на больших объемах данных.(используются алгоритмы типа: метод ближайшего соседа, метод k-ближашего соседа, метод NGE...)
2. методы выявления и использ-я формализованных закономерн-тей, требующ. извлечение информац. из первичных данн. и преобраз-я ее в некотор. формальные конструкции. (метод кросс-табуляции, методы логической индукции, методы вывода уравнений)
Существ-ие сист. ИАД подраздел. на исследовательские, ориентированн на специалистов и предназнач-е для работы с новыми типами проблем; прикладные – рассчитанн на аналитиков, менеджеров, технологов и решающ типовые задачи.
Для проведения автоматич-го анализа данных, накопленных предприятием на протяжении его деятельности, использ-ся технологии Data Mining(DM) – это технология обнаружения в «сырых» данных знаний необходимых для принятия решений в различ. сферах человеческ. деятельн-ти.
Задачи, кот. решаются с помощью DM:
- классификация(отнесение объектов к одному из классов); -прогнозирование; -кластеризация(группир-ка объектов на основе данных, описыв-щих сущность эт. объектов); -ассоциация(выявление закономерн-тей между связ-ми событиями); -анализ отклонений.
Методы Data Mining: нейтронные сети, деревья решений, алгоритмы кластеризации, алгоритмы обнаруж. асоциативных связей между событиями и т.д.
Системы оперативной аналитической обработки данных (OLAP) основаны на принципе многомерного представления данных.
Признаки OLAP: 1 прозрачность 2. доступность 3. многомерное концептуальн. представл. данных 4.устойчивая производительность 5.клиент-серверная архитектура 5. поддержка многопольз-го режима 6.равноправие измерений 7гибкий механизм составления отчетов.
Все продукты OLAP делятся на классы: - MOLAP-сист.оперативной аналитической обработки многомерных данных; - ROLAP – системы оперативн. аналитической обраб-ки реляционных данн; - Hybrid OLAP, HOLAP – гибридные системы; - инструменты генерации запросов и отчетов для настольных ПК.
Достоинства использ-я многомерных БД: - простота включения в информационн. модель разнообразн. встроенных функций; - поиск и выборка данных осуществляется значительно быстрее.
Ограничения использ-я многомерных СУБД в сист. OLAP: *не позвол-т работать с большими БД; * не эффективно используют внешнюю память.
Управление знаниями – это приобретение, синтез, обмен и использ-е опыта для достижения успеха в управлении компанией.
Знания могут быть: явные – знания, кот.в организации представл. в виде регламентов, должностных инструкций, положений о деятельн-ти подраздел-й и др
неявные – знания, носителем кот. явл-ся человек, их нельзя увидеть, сложно документировать, передать их можно посредством общения (интервью, анкеты, наблюдение).
Управление знаниями осуществляется с помощью портала управления данными(обеспечив-т поиск, извлечение и предоставлен. знаний и использ-ся для эффективного использ-я знаний и информации в организации).
Системы бизнес-интелекта(BI) – класс информац-х систем, позволяющ. преобраз-ть необработанные данные операционной деят-ти предприят. в структурир-ю инфу и знания, кот использ-ся для принят. управленческ. решений.
Потребителями BI-систем явл. телекоммуникационн. компании; банки; промышленные предприятия и сфера торговли; крупные компании и холдинги.
Потребность в системах искусственного интеллекта возник-т по мере достижения предприятием достаточно высокой культуры управления.
20. Понятие и назначение экспертной системы (ЭС). Классификация, структура и режимы работы ЭС.
Экспертная система (ЭС) – это система искусств-го интеллекта, включ-я знания о некоторой предметной области и способная предлагать и объяснять польз-лю разумные решения.
ЭС позволяет накапливать, систематизировать и сохранять знания, профессиональный опыт тех экспертов, которые решают конкретные задачи наилучшим образом. Накопленные в ЭС знания могут быть использованы на практике неограниченное число раз. Работа экспертных систем основана на алгоритмах искусственного интеллекта и предполагает использование информации, заранее полученной от специалистов-экспертов.
Структура ЭС: 1. рабочая память (РП) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных, решаемой в данный момент задачи 2. база знаний (БЗ) предназначена для хранения долгосрочных данных о рассматриваемой области и правил преобразования этих данных 3. решатель на основании исходных данных из РП и знаний из БЗ формирует последовательность правил, приводящих к решению задач 4. объяснительный компонент (ОК) объясняет как система получила решение задачи и какие правила она при этом использовала 5. компонент приобретения знаний (КПЗ) автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями 6. диалоговый компонент (ДК) ориентирован на организац. удобного интерфейса, используемого для решения задач и приобретения знаний.
ЭС бывают статистические и динамические.
ЭС работают в двух режимах:
1. приобретения знаний. Общение с ЭС осуществляет эксперт. Он наполняет систему информацией, которая позволяет ЭС в режиме консультации самостоятельно решать задачи из проблемной области.
2. режим решения задач или режим консультации. В этом режиме данные о задаче после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Машина логического вывода на основе входных данных, данных имеющихся в базе о проблемной области и правил, формирует решение задачи.
ЭС классифицируются: 1. по типам решаемых задач - диагностика, проектир-е, прогноз, планир-е, обучен; 2. по характер-кам задач – структурированные, неструктурир-е, достоверные, с вероятностью достоверн-ти; 3. по внутренней структуре - фреймовые (представляющие классы знаний), использующие предикаты (т.е. отношения между знаниями), семантические сети, на основе правил алгебры-логики и нечетких множеств.
ЭС бывают статистические и динамические. ЭС работают в двух режимах:
1. приобретения знаний. Общение с ЭС осуществляет эксперт. Он наполняет систему информац-й, кот. позвол. ЭС в режиме консультации самостоятельно решать задачи из проблемной области.
2. режим решения задач или режим консультации. В эт. режиме данн. о задаче после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Машина логического вывода на основе входных данных, данных имеющихся в базе о проблемной области и правил, формирует решение задачи.
21. Понятие и назначение системы поддержки принятия решений (СППР). Структура СППР. Примеры применения СППР в экономике.
СППР – человеко-машинные системы, кот позволяют лицам, принимающим решения, использ-ть данные, знания, объективные и субъективн. модели для анализа и решения слабоструктурированных проблем.
Компоненты: 1)Языковая система, кот по своему назначению аналогична интерфейсу «пользователь – система», кот. обеспеч связь между пользователем и всеми компонентами СППР 2)Система знаний – содержит информац. о проблемной области. 3)Система обработки проблемы -осущ связь между языковой системой и системой знаний.
Клас-ция СППР по профес сферам: микро-, макроэк-ка, юриспруденция…и.др.
СППР делятся на два класса: 1Для руководства, высшего уровня. 2. Для руководства среднего уровня.
Основой такой системы являются:
• доставка статистических данных и информации аналитического и сводного характера как из внутренних, так и из внешних источников для экономических и финансовых оценок, сопоставление планов, разработка моделей и составление прогнозов в бизнесе;
• формирование и эксплуатация во взаимодействии с руководством соответствующей системы информационных, финансовых и математических моделей экономических и финансовых процессов.
К основным финансово-экономическим задачам СППР относятся: - анализ состояния; - прогноз тенденций бизнеса и рыночной конъюнктуры; - планирование бизнеса; - управление его развитием.
При этом решаются следующие специализированные комплексы задач: 1. Оценка финансового состояния предприятия и планирование его развития. 2. Анализ состояние производства, обслуживания клиентов, смежных организаций и сотрудников филиальной сети. 3. Анализ и прогнозирование денежного обращения, состояние кредитно-финансовой системы и организации денежного обращения. 4. Общеэкономическое положение отрасли в сопоставлении с макроэкономическими показателями. 5. Состояние и прогнозирование отдельных рынков и услуг.
22. Безопасность информационной системы. Критерии оценки информационной безопасности.
Информационная безопасность(ИБ)– это защищенность информации от случайных или преднамеренн. воздействий естесственн. или искусственн. характера, кот могут нанести ущерб субъектам информац-х отношений, в т.ч. владельцам и пользовател. информац.
Средства и методы ИБ должны обеспечив: доступность, целостность, конфиденциальность.
Доступность информац. – предполагает, что субъекты имеющ. права доступа могут без преград их реализовывать. Доступ к информац. – возможн-ть получения информац. и ее использ-е.
Доступ можт. быть: санкционированн и несанкционир-й.
Права доступа – правила, определяющ. порядок и условия доступа к информац. Разграничение доступа – правила, ограничивающ. действия субъектов над ресурсами, а так же деятельн-ть по реализации эт. правил.
Атака на информац-ю систему - действия злоумышленника с целью поиска, использ-я уязвимости системы. Т.о. атака – это действия приводящ. к искажению, разрушен или насанкционированн-му использ-ю програмных и аппаратных средств.
Защита информ. – деятельн-ть напрвл-я на сохранение госуд., служебн., или коммерческ тайны. Политика безопасн-ти – совокупн-ть норм и правил, определяющ. принятие мер по обеспечению безопасн-ти информ. Состоит из: 1.общ.принципы 2. конкретн.правила работы.
Первый критерий оценки безопасности компьютерных систем был разработан в США в 1983 г. Национальным центром - «Критерий оценки безопасности компьютерных систем» для министерства обороны США, она же «Оранжевая книга». Этот док стал первым стандартом в обл создания защищ комп систем и впоследствии основой организации сис-мы их сертификации по критериям защиты инфы.
В 1999г ИСО приняла стандарт под названием «общие критерии оценки безоп инф технологий». Он содержит накопл в области обесп инф безопасности знания. Стандарт ИСО определяет инструменты оценки безоп ИТ и порядок их исп, ряд ключевых понятий, лежащих в основе концепции оценки защищенности продуктов ИТ: 1.Профиль защиты – док, содержащий обобщ станд набор функц требований и требований доверия для опред класса продуктов или систем, описания угроз безопасности и задач защиты.
2.Задание по безопасности – док, сод требования безопасности для конкретн объекта оценки и специфицирующий функции безопасности и меры доверия.
3.Объект оценки – произвольный продукт инф технологий или вся ИС в целом.