МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
Федеральное государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ГЕОДЕЗИИ КАРТОГРАФИИ
(МИИГАиК)
«УТВЕРЖДАЮ»
Ректор
____________А.А.Майоров
«____» _________________2014г.
Учебно-методический комплекс
по дисциплине
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
для студентов, обучающихся по специальности
230700 «Прикладная информатика»
Москва 2014
УДК
Автор: И.И.Лонский
Учебно-методический комплекс дисциплины «Интеллектуальные информационные системы». М.: Изд. МИИГАиК. УПП «Репрография», 2014 г., с……
УМК подготовлен в соответствии с программой курса «Интеллектуальные информационные системы», рекомендован кафедрой «Прикладной информатики» и утвержден к изданию методической комиссией геодезического факультета.
Рецензенты: …………………….(внешняя организация)
© Московский государственный университет геодезии и картографии, 2014
ВВЕДЕНИЕ 5
1. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА 5
1.1. ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ 5
1.2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ГОС ВПО 6
1.3. КОМПЕТЕНЦИИ ОБУЧАЮЩЕГОСЯ, ФОРМИРУЕМЫЕ В РЕЗУЛЬТАТЕ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ 8
1.4. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ 9
1.5. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ 9
1.6. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 10
1.6.1. СТРУКТУРА ПРЕПОДАВАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ 10
1.6.2. СОДЕРЖАНИЕ РАЗДЕЛОВ ДИСЦИПЛИНЫ 11
1.7. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАНЯТИЯ 12
1.8.УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ 14
ДИСЦИПЛИНЫ 14
РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА 14
1.9. СРЕДСТВА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ 14
МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ 14
ДИСЦИПЛИНЫ 14
2. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ 16
2.1. КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ И ЗАДАНИЯ ДЛЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ: 16
2.2. ТЕСТЫ: 17
3. СПИСОК ТЕРМИНОВ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНЫЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ 19
ВВЕДЕНИЕ
В современном мире геодезическая деятельность связана с получением информации, ее обработкой и различными формами представления информации. Специалист должен иметь представление об средствах и способах интеллектуализации информационных систем, уметь их проектировать. Поэтому на выпускающей кафедре «Прикладная информатика» важной частью учебного процесса подготовки специалистов «Прикладная информатика в геодезии» является их обучение основам интеллектуальных информационных систем.
Представленный УМК состоит из двух частей. Первая часть посвящена программе курса, где изложены цели и задачи предмета, требования к уровню усвоения и содержание дисциплины, тематический план, темы практических занятий и учебно-методическое обеспечение курса. Вторая часть содержит оценочный материал.
1. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
1.1. ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью преподавания дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» является получение обучающимися необходимых знаний о методах и средствах разработки, проектирования и эксплуатации интеллектуальных информационных систем, используемых при решении геодезических задач; овладение теоретическими основами разработки и проектирования интеллектуальных информационных систем; выработка практических навыков решения задач с помощью интеллектуальных информационных систем.
Задачей специалиста прикладной информатики в результате изучения курса «Интеллектуальные информационные системы» является приобретение навыков активного использования основных теоретических знаний по теории интеллектуальных информационных систем для решения различных задач в области геодезии.
Специалист по направлению подготовки 230700 «Прикладная информатика» должен решать следующие профессиональные задачи в соответствии с видами профессиональной деятельности:
проведение обследования прикладной области в соответствии с профилем подготовки; моделирование прикладных и информационных процессов; формирование требований к информатизации и автоматизации прикладных процессов; технико-экономического обоснование проектных решений, составление технических заданий на автоматизацию и информатизацию решения прикладных задач, техническое проектирование ИС в соответствии со спецификой профиля подготовки; программирование, тестирование и документирование приложений; аттестация и верификация ИС;
производственно-технологическая деятельность;
автоматизированное решение прикладных задач операционного и аналитического характера; информационное обеспечение прикладных процессов; внедрение, адаптация, настройка и интеграция проектных решений по созданию ИС; сопровождение и эксплуатации ИС;
организационно-управленческая деятельность;
участие в организации и управлении информационными процессами, ресурсами, системами, сервисами; использование функциональных и технологических стандартов; обучение и консультирование пользователей в процессе эксплуатации PIC; участие в переговорах с заказчиком; презентация проектов;
аналитическая деятельность;
анализ прикладных процессов, разработка вариантов автоматизированного решения прикладных задач; анализ и выбор методов и средств автоматизации и информатизации прикладных процессов на основе современник информационно-коммуникационных технологий; оценка затрат и надежности проектных решений;
научно-исследовательская деятельность;
применение системного подхода к автоматизации и информатизации решения прикладных задач, к построению информационных систем на основе современных информационно-коммуникационных технологий; подготовка обзоров, аннотаций, составление рефератов, научных докладов, публикаций, и библиографии по научно-исследовательской работе в области прикладной информатики.
1.2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ГОС ВПО
Данная учебная дисциплина входит в раздел СД.Ф.2 « Специальные дисциплины» ФГОС ВПО 080801 по направлению подготовки «Прикладная информатика в геодезии».
Для изучения дисциплины необходимы компетенции, сформированные в результате обучения в средней общеобразовательной школе.
Данная учебная дисциплина изучается параллельно с дисциплиной ОПД.Ф6 «Информационные технологии в геодезии»
Данной дисциплине предшествует изучение дисциплины ОПД.Ф14 «Теория информации», дисциплины ОПД.Ф3 «Базы данных в профессиональной деятельности».
Данная учебная дисциплина предшествует изучению дисциплины ДС.Ф1 «Спутниковые технологии в геодезии», дисциплины ДС.Ф3 «Автоматизированные методы проектирования в геодезии», формирует общекультурные компетенции, необходимые для прохождения учебной и производственной практик, освоения модулей профессионального цикла.
Схема междисциплинарных связей
1.3. КОМПЕТЕНЦИИ ОБУЧАЮЩЕГОСЯ, ФОРМИРУЕМЫЕ В РЕЗУЛЬТАТЕ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
В результате освоения дисциплины «Теория информации» обучающийся должен:
1. Знать: современные интеллектуальные информационные системы, методы и инструментальные средства их создания, основы теории проектирования интеллектуальных информационных систем; иметь представление о составных частях экспертной системы, об организации базы знаний, о логическом и эвристическом методах рассуждения в ИИС, о рассуждениях на основе дедукции, индукции, аналогии, о статических и динамических экспертных системах, о методах извлечения знаний из данных, о машинном обучении, о нейронных сетях, об основных этапах проектирования экспертной системы; знать основные принципы разработки интеллектуальных информационных систем и технологию их проектирования.
2. Уметь: применять полученные знания и навыки при решении различных геодезических задач.
3. Владеть: методами программирования оболочек интеллектуальных систем.
1.4. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
В результате изучения дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» инженер должен:
получить представление о современных интеллектуальных информационных системах, методах и инструментальных средствах их создания, основах теории проектирования интеллектуальных информационных систем;
знать основные принципы разработки интеллектуальных информационных систем и технологию их проектирования;
иметь представление о составных частях экспертной системы, об организации базы знаний, о логическом и эвристическом методах рассуждения в ИИС, о рассуждениях на основе дедукции, индукции, аналогии, о статических и динамических экспертных системах, о методах извлечения знаний из данных, о машинном обучении, о нейронных сетях, об основных этапах проектирования экспертной системы;
уметь применять полученные знания и навыки при решении различных геодезических задач.
1.5. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ
Вид учебной работы
|
Всего часов
|
Семестр
|
8
|
Общая трудоемкость дисциплины
|
160
|
160
|
Аудиторные занятия:
|
|
|
Лекции
|
30
|
30
|
Практические занятия (ПЗ)
|
60
|
60
|
Лабораторные работы (ЛР)
|
|
|
Самостоятельная работа
|
70
|
70
|
Курсовой проект
|
|
|
Количество расчетно-графических работ
|
|
|
Вид итогового контроля
|
|
зачет, экзамен
|
1.6. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Общая трудоемкость дисциплины «Теория информации» составляет 3 зачетные единицы, 100 часов
1.6.1. СТРУКТУРА ПРЕПОДАВАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
№ п/п
|
Раздел дисциплины
|
Неделя семестра
|
Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах)
|
Формы текущего контроля успеваемости
|
лекции
|
Практические занятия
|
Самостоятельная работа
|
1
|
Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС), основные свойства. Классификация ИИС
|
1,2
|
4
|
4
|
|
собеседование
|
2
|
Экспертные системы. Составные части экспертной системы: база знаний, механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс
|
2,3
|
5
|
5
|
|
собеседование
|
3
|
Организация базы знаний. Предметное (фактуальное) и проблемное (операционное) знания. Декларативная и процедурная формы представления знаний. Методы представления знаний
|
4,5
|
5
|
5
|
|
собеседование
|
4
|
Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС. Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии. Нечеткий вывод знаний. Немонотонность вывода
|
6-9
|
5
|
5
|
|
собеседование
|
5
|
Статические и динамические экспертные системы. Приобретение знаний. Извлечение знаний из данных. Машинное обучение на примерах. Нейронные сети
|
10-12
|
5
|
5
|
|
собеседование
|
6
|
Этапы проектирования экспертной системы: идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация. Участники процесса проектирования: эксперты, инженеры по знаниям, конечные пользователи
|
13,14
|
5
|
5
|
|
собеседование
|
7
|
Аттестация
|
|
|
|
|
зачет
|
1.6.2. СОДЕРЖАНИЕ РАЗДЕЛОВ ДИСЦИПЛИНЫ
1. Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС), основные свойства. Классификация ИИС
Основные направления исследований в области искусственного интеллекта. Системы с интеллектуальным интерфейсом. Экспертные системы. Самообучающиеся системы. Адаптивные информационные системы.
2. Экспертные системы. Составные части экспертной системы: база знаний, механизм вывода, механизмы приобретения
и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс
Классификационные признаки экспертных систем. Характеристика инструментальных средств разработки экспертных систем. Технология проектирования и разработки экспертных систем.
3. Организация базы знаний. Предметное (фактуальное) и
проблемное (операционное) знания.
Декларативная и процедурная формы представления знаний. Методы представления знаний
Отличия знаний от данных. Типичные модели представления знаний: логическая, представление знаний правилами продукций, объектно-ориентированное представление знаний фреймами, модель семантической сети. Традиционные способы обработки знаний: способы доказательства и вывода в логике, прямой и обратный вывод в экспертных системах продукционного типа, обработка знаний в интеллектуальных системах с фреймовым представлением.
4. Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС.
Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии.
Нечеткий вывод знаний. Немонотонность вывода
Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии. Виды нечеткости знаний, способы их устранения и/или учета в интеллектуальных системах. Нечеткие множества и нечеткие выводы. Программные средства для работы с нечеткими знаниями.
5. Статические и динамические экспертные системы.
Приобретение знаний. Извлечение знаний из данных.
Машинное обучение на примерах. Нейронные сети
Статические и динамические экспертные системы. Стратегии получения знаний. Проблемы структурирования знаний. Средства компьютерной поддержки приобретения знаний. Методы и средства интеллектуального анализа данных. Построение и обучение нейронных сетей. Практическое применение нейросетевых технологий.
6. Этапы проектирования экспертной системы
Идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация. Участники процесса проектирования: эксперты, инженеры по знаниям, конечные пользователи.
1.7. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАНЯТИЯ
№ п/п
|
№ раздела дисциплины
|
Наименование лабораторных работ
|
1.
|
1,2,3
|
Разработка обучающей экспертной системы.
|
2.
|
1,2,3
|
Построение правил классификации объектов.
|
3.
|
1,2,3,4
|
Использование априорных вероятностей.
|
4.
|
1,2,3,4
|
Расширение возможностей выбора.
|
5.
|
1,2,3,4
|
Прогнозирование событий с помощью экспертной системы.
|
6.
|
1-6
|
Построение системы распознавания.
|
7.
|
1-6
|
Построение системы речевого ввода.
|
1.8.УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
1. А.В.Андрейчиков, О.Н.Андрейчикова. Интеллектуальные информационные системы. М.: Финансы и статистика, 2004, 424с.
2. И.Н.Розенберг, С.Л.Беляков. Программные интеллектуальные оболочки геоинформационных систем.-М.: Научный мир,2010.-132с.
1.9. СРЕДСТВА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Для выполнения расчетно-графических работ необходимы компьютеры с установленными операционной системой Windows 2000/XP и программами Visual Studio 6.0 и выше.
МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Лаборатория, оснащенная компьютерами с программным обеспечением.
Рабочая программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по
направлению подготовки дипломированного специалиста 080000 Экономика и управление, утвержденным Минобразованием России 17.03.2000 г. и рабочим учебным планом специальности 080801 Прикладная информатика (в геодезии).
Программу составил:
Лонский И.И. - профессор кафедры «Прикладной информатики»
МИИГАиК, кандидат технических наук, доцент.
Программа рекомендована кафедрой «Прикладной информатики» Московского государственного университета геодезии и картографии.
Заведующий кафедрой ___________________________ И.И.Лонский
Программа одобрена методической комиссией геодезического факультета МИИГАиК.
Председатель методической комиссии
______________________ В.Н.Найденко
Декан геодезического факультета
______________________В.В.Шлапак
2. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ 2.1. КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ И ЗАДАНИЯ ДЛЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ:
1. Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС)
2. Классификация ИИС
3. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта.
4. Системы с интеллектуальным интерфейсом.
5. Экспертные системы.
6. Самообучающиеся системы.
7. Адаптивные информационные системы.
8. Составные части экспертной системы: база знаний, механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс.
9. Классификационные признаки экспертных систем.
10. Характеристика инструментальных средств разработки экспертных систем.
11. Технология проектирования и разработки экспертных систем.
12. Организация базы знаний.
13. Предметное (фактуальное) и проблемное (операционное) знания.
14. Декларативная и процедурная формы представления знаний.
15. Отличия знаний от данных.
16. Типичные модели представления знаний: логическая, представление знаний правилами продукций, объектно-ориентированное, представление знаний фреймами, модель семантической сети.
17. Традиционные способы обработки знаний: способы доказательства и вывода в логике, прямой и обратный вывод в экспертных системах продукционного типа, обработка знаний в интеллектуальных системах с фреймовым представлением.
18. Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС.
19. Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии.
20. Нечеткий вывод знаний.
21. Виды нечеткости знаний, способы их устранения и/или учета в интеллектуальных системах.
22. Нечеткие множества и нечеткие выводы.
23. Программные средства для работы с нечеткими знаниями.
24. Статические и динамические экспертные системы.
25. Приобретение знаний.
26. Извлечение знаний из данных.
27. Машинное обучение на примерах.
28. Нейронные сети
29. Статические и динамические экспертные системы.
30. Стратегии получения знаний.
31. Проблемы структурирования знаний.
32. Средства компьютерной поддержки приобретения знаний.
33. Методы и средства интеллектуального анализа данных.
34. Построение и обучение нейронных сетей.
35. Практическое применение нейросетевых технологий.
36. Этапы проектирования экспертной системы
37. Идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация.
38. Участники процесса проектирования: эксперты, инженеры по знаниям, конечные пользователи.
2.2. ТЕСТЫ:
1. За минимальную единицу измерения количества информации принят:
1 бод
1 пиксель
1 байт
1 бит
2. Ученый – основоположник теории информации.
а) Билл Гейтс
б) Клод Шеннон
в) Джон Фон Нейман
г) Больцман
3. Какая единица измерения используются для скорости передачи информации по информационно-телекоммуникационным сетям?
а) Байт / сек
б) Бит / сек
в) Кбит / нс
г) 1Кбайт/сек
4. Микропроцессорная система не имеет:
а) ОЗУ
б) ПЗУ
в) винчестер
г) процессор
5. Для полного использования пропускной способности канала оптимальный код должен быть:
а) составлен так, чтобы единицы и нули в коде встречались с одинаковой вероятностью
б) составлен так, чтобы единицы и нули встречались в коде с разной вероятностью
в) такого кода не существует
г) составлен так, чтобы единицы встречались чаще, чем нули
6. В чем измеряется частота колебаний радиоволны:
а) байт
б) метр
в) герц
г) ампер
7. При уменьшении основания системы счисления числовой код:
а) сокращается
б) удлиняется
в) не меняется
г) может как удлиняться, так и сокращаться
8. Модуляция какого рода не используется для передачи сигнала:
а) амплитудная
б) частотная
в) валентная
г) фазово-импульсная
9. Способность чувствовать уже имеющиеся логические цепочки связанной информации для решения нужного вопроса:
а) тезаурус
б) интеллект
в) интуиция
г) мышление
3. СПИСОК ТЕРМИНОВ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНЫЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ
С целью активизации познавательной деятельности студентов, увеличения их словарного запаса и общей культуры целесообразно в рамках самостоятельной работы проводить работу студентов со словарем.
1. Перечень терминов:
Данные - представление отдельных фактов, сведений, событий, инструкций (то есть информации) в форме (формате), подходящей (ем) для коммуникации, интерпретации и автоматизированной или ручной обработки.
Документ – зафиксированная на материальном носителе информация с реквизитами, позволяющими ее идентифицировать (Федеральный закон «Об информации, информатизации и защите информации» (1995), ГОСТ Р 51141–98 «Делопроизводство и архивное дело. Термины и определения»).
Единое информационное пространство - это совокупность актуальных и полных информационных ресурсов с унифицированными правилами создания и потребления, едиными стандартами представления и возможностью непосредственного (прозрачного) компетентного доступа пользователей к этим ресурсам.
Единое информационно-функциональное пространство - пространственно организованная технологическая среда реализации процессов управления СОТС, обеспечивающая их оперативность, непрерывность, скрытность, устойчивость и обоснованность за счет предоставления услуг по обработке информационных ресурсов, необходимых и достаточных для решения всех задач ЛПР и элементами поддержки принятия решения СОТС.
Знание - проверенный практикой и удостоверенный логикой результат познания действительности, отраженный в сознании человека в виде понятий, суждений, умозаключений, гипотез, теорий, ситуаций, решений, целей (задач).
Интеллект - самоизменяющийся, самонастраивающийся алгоритм выбора и преобразования информации, который используется субъектами (ЛПР) и в результате действий которого возникают информационные модули, ранее данным субъектам (ЛПР) не известные и в готовом виде в них из вне не поступавшие. Интеллект – это способность организма адаптироваться к окружающей среде.
Интуиция – способность чувствовать уже имеющиеся логические цепочки связанной информации, касающиеся нужного вопроса, и, таким образом, моментально находить ответ на любой вопрос.
Информация - сведения о лицах, предметах, фактах, событиях, явлениях и процессах независимо от формы их представления; (Проект федерального закона N 159747-4 «О внесении изменений в Федеральный закон «Об информации, информатизации и защите информации»). (Федеральный закон от 20 февраля 1995 г. № 24-ФЗ «Об информации, информатизации и защите информации» с изменениями от 10 января 2003 г.)
Информация - сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления. (149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и защите информации»)
Информационное пространство - это совокупность пространственно распределенных актуальных и полных информационных ресурсов с унифицированными правилами создания и потребления, едиными стандартами представления и возможностью непосредственного (прозрачного) компетентного доступа пользователей к этим ресурсам.
Информационно-измерительная система - функционально объединенная совокупность средств измерений, вычислительных и вспомогательных устройств, а также каналов (линий) связи, предназначенных для выработки сигналов измерительной информации в форме, удобной для непосредственного восприятия оператором и/или для автоматической обработки, передачи и/или использования в автоматических системах управления.
Информационно-поисковая система – совокупность средств для хранения, поиска и выдачи по запросу нужной информации.
Информационно-управляющая система – это система, которая на основании информации о состоянии объекта вырабатывает решения по управлению им.
Информационная технология - совокупность методов, способов, приемов, средств обработки информации и регламентированного порядка их применения, используемых для обработки информации в целях удовлетворения информационных потребностей пользователей.
Искусственный интеллект – наука и технология создания интеллектуальных машин, интеллектуальных компьютерных программ.
Канал связи – система технических средств и среда распространения сигналов для передачи сообщений от источника сообщения к получателю.
Кодирование – преобразование сообщения в код, совокупность символов, отображающих сообщение, передаваемых по каналу связи.
Нейроподобная сеть – это искусственный аналог биологической сетипо своим параметрам максимально приближающийся к оригиналу.
Память - психофизиологический процесс, осуществляющий отражение и накопление непосредственного и прошлого индивидуального и общественного опыта, а также выполняющий функции запоминания, сохранения, воспроизведения и забывания. Память находится в когнитивной области и служит основой приобретения знаний, навыков и умений и их последующего использования.
Позиционная система счисления – такая система счисления, в которой значение каждого символа (цифры) зависит от позиции разряда.
Пропускная способность канала – максимальное количество информации, которое может быть передано по каналу за единицу времени.
Сведения - часть знаний, критерий истинности которых не одинаков у различных участников познавательного процесса.
Тезаурус – набор понятий, собранный в систему.
Триггер – устройство, состоящее из двух абсолютно одинаковых половин, предназначенное для хранения 1 бита информации.
Факт - знание в форме утверждения, достоверность которого строго установлена.
|
