Классификация информационных систем презентация

Содержание

НАВЧАЛЬНИЙ ПЛАН ДИСЦИПЛІНИ Спеціальність – 122 Комп'ютерні науки та інформаційні технології Спеціалізація – Комп’ютерні системи управління рухомими об’єктами (за видами транспорту) Кваліфікація – 3121 Фахівець з інформаційних технологій Семестр – 4

Слайд 1ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УПРАВЛЕНИИ АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМ


Слайд 2НАВЧАЛЬНИЙ ПЛАН ДИСЦИПЛІНИ
Спеціальність – 122 Комп'ютерні науки та інформаційні технології
Спеціалізація –

Комп’ютерні системи управління рухомими об’єктами (за видами транспорту)
Кваліфікація – 3121 Фахівець з інформаційних технологій
Семестр – 4
Лекції – 16
Лабораторні роботи – 32
Контрольні заходи – екзамен

Слайд 32




Лекция 1 Классификация информационных систем



Слайд 4Определение интеллектуальной информационной системы
Интеллектуальной информационной системой (ИИС) называют автоматизированную информационную систему,

основанную на знаниях, или комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке.  Кроме того, информационно-вычислительными системами с интеллектуальной поддержкой для решения сложных задач называют те системы, в которых логическая обработка информации превалирует над вычислительной.

3


Слайд 5Таким образом, любая информационная система, решающая интеллектуальную задачу или использующая методы

искусственного интеллекта, относится к интеллектуальным.  Для интеллектуальных информационных систем характерны следующие признаки:
развитые коммуникативные способности;
умение решать сложные плохо формализуемые задачи;
способность к самообучению;
- адаптивность.

4


Слайд 6Коммуникативные способности ИИС характеризуют способ взаимодействия (интерфейса) конечного пользователя с системой,

в частности, возможность формулирования произвольного запроса в диалоге с ИИС на языке, максимально приближенном к естественному.
Сложные плохо формализуемые задачи - это задачи, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, для которой могут быть характерны неопределенность и динамичность исходных данных и знаний.
Способность к самообучению - это возможность автоматического извлечения знаний для решения задач из накопленного опыта конкретных ситуаций.
Адаптивность - способность к развитию системы в соответствии с объективными изменениями модели проблемной области. 

5


Слайд 7Классификация интеллектуальных систем
В соответствии с вышеперечисленными признаками ИИС делятся на:
системы с

коммутативными способностями (с интеллектуальным интерфейсом);
экспертные системы (системы для решения сложных задач);
самообучающиеся системы (системы способные к самообучению);
адаптивные системы (адаптивные информационные системы).


6


Слайд 87
7
Рис.1. Классификация интеллектуальных информационных систем по типам систем


Слайд 9 Интеллектуальные базы данных отличаются от
обычных баз данных возможностью выборки по запросу

необходимой информации, которая может явно не храниться, а выводиться из имеющейся в базе данных.
Естественно-языковой интерфейс предполагает трансляцию естественно-языковых конструкций на внутримашинный уровень представления знаний. Для этого необходимо решать задачи морфологического, синтаксического и семантического анализа и синтеза высказываний на естественном языке. правильности синтаксических конструкций.
Естественно-языковый интерфейс используется для:
доступа к интеллектуальным базам данных;
контекстного поиска документальной текстовой информации;
голосового ввода команд в системах управления;
машинного перевода с иностранных языков.

8


Слайд 10Гипертекстовые системы предназначены для реализации поиска по ключевым словам в базах текстовой

информации. - Системы контекстной помощи можно рассматривать как частный случай интеллектуальных гипертекстовых и естественно-языковых систем. - Системы когнитивной графики позволяют осуществлять интерфейс пользователя с ИИС с помощью графических образов, которые генерируются в соответствии с происходящими событиями. Такие системы используются в мониторинге и управлении оперативными процессами.
Экспертные системы предназначены для решения задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области.

9


Слайд 11- Многоагентные системы. Для таких динамических систем характерна интеграция в базе знаний

нескольких разнородных источников знаний, обменивающихся между собой получаемыми результатами на динамической основе.
В основе самообучающихся систем лежат методы автоматической классификации примеров ситуаций реальной практики.  Характерными признаками самообучающихся систем являются: 
самообучающиеся системы "с учителем", когда для каждого примера задается в явном виде значение признака его принадлежности некоторому классу ситуаций (классообразующего признака);
самообучающиеся системы "без учителя", когда по степени близости значений признаков классификации система сама выделяет классы ситуаций.


10


Слайд 12Индуктивные системы используют обобщение примеров по принципу от частного к общему. - Нейронные

сети представляют собой устройства параллельных вычислений, состоящие из множества взаимодействующих простых процессоров. Каждый процессор такой сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам.  В экспертных системах, основанных на прецедентах (аналогиях), база знаний содержит описания не обобщенных ситуаций, а собственно сами ситуации или прецеденты.  - Адаптивная информационная система - это информационная система, которая изменяет свою структуру в соответствии с изменением модели проблемной области.

11


Слайд 13Если рассматривать интеллектуальные информационные системы с точки зрения решаемой задачи, то

можно выделить системы управления и справочные системы, системы компьютерной лингвистики, системы распознавания, игровые системы и системы создания интеллектуальных информационных систем (рис.2).  При этом системы могут решать не одну, а несколько задач или в процессе решения одной задачи решать и ряд других. Например, при обучении иностранному языку система может решать задачи распознавания речи обучаемого, тестировать, отвечать на вопросы, переводить тексты с одного языка на другой и поддерживать естественно-языковой интерфейс работы. 

12


Слайд 14
Рис.2. Классификация интеллектуальных информационных систем по решаемым задачам
13


Слайд 15Если классифицировать интеллектуальные информационные системы по критерию «используемые методы», то они

делятся на жесткие, мягкие и гибридные (рис.3). Мягкие вычисления – это сложная компьютерная методология, основанная на нечеткой логике, генетических вычислениях, нейрокомпьютинге и вероятностных вычислениях.
Жесткие вычисления – традиционные компьютерные вычисления (не мягкие).
Гибридные системы – системы, использующие более чем одну компьютерную технологию (в случае интеллектуальных систем – технологии искусственного интеллекта).

14


Слайд 16
Рис.3. Классификация интеллектуальных информационных систем по методам
15


Слайд 17
Рис.4. Классификация интеллектуальных информационных систем по назначению
16


Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика