Файл: Контрольная работа по дисциплине Информационные системы и технологии Вариант 8 Григорова аи иб61з 5 курс СанктПетербург 2020.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 16.03.2024

Просмотров: 23

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ
УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ
им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
По дисциплине Информационные системы и технологии
Вариант №8
Григорова АИ
Иб-61з
5 курс
Санкт-Петербург
2020

1.
Какие выдвигаются условия при формальном представлении
стохастических связей действий интеллектуальных информационных
систем из класса марковских процессов?
Для описания поведения системы в виде марковской модели следует:
- определить понятие состояния системы;
- выявить все состояния, в которых может находиться система;
- указать, в каком состоянии находится система в начальный момент;
- построить граф состояний, т.е. изобразить все состояния.
2.
Перечислить области применения регрессионного анализа,
проводимого интеллектуальной информационной системой.
Данный подход уже успешно применяется в следующих областях:
- Промышленность:
• Управление производством: составление и оптимизация производственной цепочки посредством распределения технологических шагов, как между внутренними подразделениями, так и между сторонними подрядчиками.
• Контроль производственных процессов: сбор и анализ текущей информации, коммуникации с агентами, контролирующими другие подсистемы, принятие и реализация оперативных решений.
• Управление воздушным транспортом: моделирование и оптимизация диспетчерской деятельности аэропорта.
- Предпринимательство:
• Управление информацией: поиск источников, сбор, фильтрация и анализ данных, интеллектуальная обработка больших объемов информации.
• Электронная коммерция открывает широкие возможности для использования интеллектуальных агентов, как на стороне продавца, так и на стороне покупателя.

• Управление бизнес-процессами: гибкая автоматизация корпоративной организационной деятельности со сложной внутренней логикой и большим количеством участвующих сторон.
- Медицина:
• Мониторинг пациентов: непрерывный сбор, учет и анализ большого количества отслеживаемых характеристик состояния пациентов на протяжении продолжительного промежутка времени.
• Здравоохранение: возможность обследования и диагностирования пациентов с использованием виртуальных специалистов из различных областей медицины.
- Жизнедеятельность:
• Умный дом.
• Умный город
- Индустрия развлечений:
• Компьютерные игры: возможность достижения качественно новых уровней посредством использования интеллектуальных агентов для различных участвующих сторон.
• Интерактивные приложения (телевидение, театр, кинематограф): агенты могут создавать иллюзию реальности происходящего действия, позволяя пользователю принимать в нем участие.
3.
Зачем проводится тестирование искусственной нейронной
сети?
Тестирование проводится для проверки правильности обучения построенной нейронной сети. В сеть вводится некоторое изображение, которое, как правило, не совпадает ни с одним из входных изображений примеров обучающей выборки. Далее анализируется получившийся выходной

сигнал сети. Тестирование обученной сети может проводиться либо на одиночных входных изображениях, либо на тестовой выборке, которая имеет структуру, аналогичную обучающей выборке, и также состоит из пар (<вход>,
<требуемый выход>).
4.
Какие
формализации
используются
для
разработки
функциональной спецификации интеллектуальных информационных
систем, предназначенных для решения слабоструктурированных задач?
В основе формализации, с одной стороны, лежат общепризнанные методы представления знаний (исчисление предикатов, семантические сети и фреймы), с другой методы описания онтологических знаний с помощью специальных семантических конструкций. В качестве языков представления онтологического знания используются:
- Языки, основанные на исчислении предикатов.
- HTML – подобные языки;
- XML – подобные языки.
5.
Какие математические объекты представляют знания в
ментальной модели?
Математическая модель (ММ) представляет собой формализованное описание системы (или операции) на некотором абстрактном языке, например, в виде совокупности математических соотношений или схемы алгоритма, т. е. такое математическое описание, которое обеспечивает имитацию работы систем или устройств на уровне, достаточно близком к их реальному поведению, получаемому при натурных испытаниях систем или устройств.
Любая ММ описывает реальный объект, явление или процесс с некоторой степенью приближения к действительности. Вид ММ зависит как от природы реального объекта, так и от задач исследования.
6. Какие операторы являются базисом продукционных моделей
представления знаний в интеллектуальных информационных системах?

Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде конструкций типа «Если (условие), то (действие)».
Под условием (антецедентом) понимается некоторое предложение – образец, по которому осуществляется поиск в БЗ, а под действием (консеквентом) – действия, выполняемые при успешном исходе поиска. Они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными
(целевыми), завершающими работу системы.
7. В чём заключается смысл монотонных ограничений в
формальном описании условий задачи планирования действий
интеллектуальных информационных систем?
Формальное планирование обычно заставляет многих руководителей учитывать все важные факторы и сфокусироваться как на последствиях ближайшего будущего, так и на далеко идущих последствиях. Во время процесса формального планирования детали плана координируются внутри организации. Чаще всего формальные планы фиксируются в письменной форме.
Неформальное планирование – это такое планирование, которое не является систематическим, которому не достает скоординированности и в которое вовлечена только часть организации.
8. В чём может заключаться разница в алгоритмах планирования
действий интеллектуальных информационных агентов?
Выбор агентом действия в любой конкретный момент времени может зависеть от всей последовательности актов восприятия, наблюдавшихся до этого момента времени. Поведение агента может быть описано и с помощью функции агента, которая отображает любую конкретную последовательность актов восприятия на некоторое действие. Внешним описанием агента может служить таблица. Внутреннее описание состоит в определении того, какая функция агента реализуется с помощью программы агента, то есть конкретная реализация, действующая в рамках архитектуры агента.


9. Какие
подсистемы
включаются
в
архитектуру
интеллектуальных информационных систем продукционного типа?
Существует два типа продукционных систем – с прямым и обратным выводом. Прямой логический вывод реализует стратегию от фактов к заключению или от данных к поиску цели. При обратном выводе выдвигаются гипотезы, которые могут быть подтверждены или опровергнуты на основании фактов, поступающих в рабочую память.
10. Как определяется базовая модель искусственного нейрона?
В этой модели нейрона можно выделить три основных элемента:
- Синапсы, каждый из которых характеризуется своим весом или силой.
Осуществляют связь между нейронами, умножают входной сигнал
????
!
на весовой коэффициент синапса
????
!
, характеризующий силу синоптической связи.
- Сумматор, аналог тела клетки нейрона. Выполняет сложение внешних входных сигналов или сигналов, поступающих по синоптическим связям от других нейронов. Определяет уровень возбуждения нейрона.
- Функция активации, определяет окончательный выходной уровень нейрона, с которым сигнал возбуждения (торможения) поступает на синапсы следующих нейронов.
11. Как описывается план при решении задачи планирования в
интеллектуальной информационной системе?
Для процесса стратегического планирования ИС характерны следующие типичные фазы или этапы:
1.
Постановка задач стратегического планирования ИС:
- Для какой части предприятия должно проводиться стратегическое планирование ИС.
- В каком именно виде и кем.
- Что от этого должно получить предприятие и когда?

2.
Всесторонний анализ условий. Для выявления пространства действий при составлении планов в сфере обработки информации и ИС необходим анализ условий или положения дел в данной области. С одной стороны, анализируется наиболее важная часть окружения предприятия
(клиентура, рынки продукции, технология, конкуренция, народное хозяйство, политика и т.п.) и идентифицируются вытекающие из этого риск, шансы и требования. С другой стороны, изучаются внутренние условия предприятия
(структура производства, процессы производства, обслуживаемые рынки, финансы, ресурсы, конкуренция, персонал и т.п.) и устанавливаются сильные и слабые стороны сферы ИС.
3.
Постановка стратегических целей для ИС. Полученные в фазе анализа условий знания представляют собой основу для конкретного формулирования стратегических целей ИС. Принципы и направления, закладываемые в ИС, образуют как бы рамки для стратегии в области ИС, а также и для оптимального планирования мероприятий. Эти рамки всегда могут и должны использоваться при решении производственных вопросов, при распределении работ по работникам, персонала по проектам и т.д.
4.
Разработка стратегий ИС. Она выполняется с учетом:
- архитектуры применения ИС;
- доступных или имеющихся ресурсов;
- структуры организации и управления.
Стратегии ИС характеризуют пространство и потенциал, которые должны быть задействованы для достижения обозначенных целей.
12. Какими
весовыми
коэффициентами
характеризуются
обратные связи искусственных нейронов в нейронных сетях?
У каждого нейрона, в том числе и у искусственного, должны быть какие- то входы, через которые он принимает сигнал. Поступившие на входы сигналы умножаются на свои веса. Сигнал первого входа x
1
умножается на соответствующий этому входу вес w
1
. В итоге получаем x
1
w
1
. И так до n-ого

входа. В итоге на последнем входе получаем x n
w n
. Теперь все произведения передаются в сумматор, который просто суммирует все входные сигналы, умноженные на соответствующие веса.
13. Какие факторы оказывают влияние на план действий
интеллектуальной информационной системы?
Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способных выполнять некоторые функции. В таких
ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности.
14. При каком виде интеллектуализации информационной
системы требуется функция активации?
Функция активации необходима при полносвязных сетях.
15. Для чего используется функция гиперболического тангенса в
интеллектуальном функционировании информационной системы?
Это одна из самых часто используемых, на данный момент, типов передаточных функций. Введение функций сигмоидального типа было обусловлено ограниченностью нейронных сетей с пороговой функцией активации нейронов – при такой функции активации любой из выходов сети равен либо нулю, либо единице, что ограничивает использование сетей не в задачах классификации. Использование сигмоидальных функций позволило перейти от бинарных выходов нейрона к аналоговым. Функции передачи такого типа, как правило, присущи нейронам, находящимся во внутренних слоях нейронной сети. Использование функции гиперболического тангенса отличается от рассмотренной выше сигмоидальной (логистической) кривой тем, что его область значений лежит в интервале (-1;1).
16. Для чего определяется символьная таблица в описании задачи
планирования действий интеллектуальной информационной системы?

Во многих языках программирования один и тот же идентификатор может использоваться для представления в различных частях программы различных объектов (например, в «голове» int, а в подпрограмме char). В этом случае в таблице символов – это два разных объекта.
Таблица символов имеет ту же блочную структуру, что и сама программа, чтобы различать виды употребления одного и того же идентификатора. При построении таблицы символов учитываются основные свойства большинства языков:
1.
Определяющая реализация идентификатора появляется раньше любой прикладной реализации.
2.
Все описания в блоке помещаются раньше всех операторов и предложений.
3.
При наличии прикладной реализации идентификатора, соответствующая определяющая реализация находится в наименьшем включающем блоке, в котором содержится описание этого идентификатора.
4.
В одном и том же блоке идентификатор не может описываться более одного раза.
17. Каким образом определяются весовые коэффициенты
искусственного нейрона?
Обрабатывающий элемент имеет локальную память; содержимое локальной памяти характеризует связь и называется весовым коэффициентом связи.
18. Как определяются механизмы объединения параллельных
действий, выполняемых интеллектуальной информационной системой?
Процессы называются параллельными, если они существуют в системе одновременно.
Параллельные процессы называются независимыми, если они работают без целенаправленной передачи сигналов информации друг другу.


Параллельные процессы называются связанными, если осуществляется направленный обмен сигналами (информацией) между ними.
Связанные параллельные процессы бывают синхронными, когда обеспечиваются согласование скоростей их развития в системе, и
асинхронными, если скорости протекания процессов не регулируются в системе.
В механизмах синхронизации нуждаются все виды параллельных процессов, функционирующих в мультипрограммной вычислительной системе. Не связанные между собой процессы также нуждаются в синхронизации своей работы. Это объясняется тем, что они используют во время функционирования одни и те же физические и логические внешние устройства, которые в каждый конкретный момент времени могут обслуживать только один процесс (критические ресурсы).
19. Назвать альтернативу линейной передаточной функции при
интеллектуальной обработке данных в информационной системе.
Наиболее распространенной является сигмоидальная функция с выходными значениями в интервале (0,1).
20. Какая модель может являться альтернативой линейной
регрессии при интеллектуальной обработке данных в информационной
системе?
Экспоненциальная регрессия.
21. Как представляются альтернативные стохастические связи
каждого отдельного действия интеллектуальной информационной
системы?
Корреляционная связь.
22. Как повысить «живучесть» искусственной нейронной сети?
Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки требует достаточного объема памяти и соответствующего процессора. Поэтому фазы
обучения и прогнозирования целесообразно разделить: обучение выполнять на сервере, а прогнозирование – в интеллектуальном узле. Такое распределение вычислительных мощностей уменьшает потоки информации в сети и повышает ее живучесть.
23. Какие этапы работ выполняются при отборе доступной
информации для интеллектуальной информационной системы?
Технология добывания информации предусматривает следующие этапы:
- организацию добывания информации;
- добывание данных и сведений;
- информационную работу.
24. Как характеризуется окружающая среда при планировании
действий интеллектуальных информационных агентов?
Архитектуру или агентов, которые используют только точное представление картины мира в символьной форме и принимают решения на основе формальных рассуждений и использования методов сравнения по образцу, принято определять как делиберативные.
25. Какие компоненты определяются в обобщённом алгоритме
планирования действий интеллектуальных информационных агентов?
Агент – это аппаратная или программная сущность, способная действовать в интересах достижения целей, поставленных перед ним владельцем или пользователем. Таким образом, в рамках МАС-парадигмы программные агенты рассматриваются как автономные компоненты, действующие от лица пользователя.
26. Каковы преимущества обобщённого алгоритма планирования
действий интеллектуальных информационных агентов?