ГЛАВА 1. Общие понятия об информационных технологиях

А.А. Федотов

ИНФОРМАЦИОННЫЕТЕХНОЛОГИИ

САМАРА 2012

Министерство образования и науки

Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ

УНИВЕРСИТЕТ имени академика С.П. КОРОЛЕВА

(национальный исследовательский университет)»

А.А. Федотов

Информационные технологии

Учебное пособие

САМАРА 2012

УДК 004.42004.65 004.94

Информационные технологии:Учеб. пособие / А.А. Федотов; Самар. гос.аэрокосм. ун-т.; Самара, 2012,100 с.

В учебном пособии приведены общие сведения и понятия об информационных технологиях, приведена классификация информационных технологий, рассмотрены особенности развития информационных технологий в различных сферах деятельности. Особое внимание уделено развитию информационных технологий в распределенных системах, приведен анализ развития информационных технологий в области компьютерного моделирования и современных технологий создания программного обеспечения.

Учебное пособие предназначено для студентов очно-заочной формы обучения, обучающихся по специальности 201000 «Биотехнические системы и технологии», также может быть полезно студентам радиотехнических специальностей.Разработано на кафедре радиотехники и медицинских диагностических систем.

Ил. 19.Библиогр. 11 назв.

Печатаются по решению редакционно-издательского советаСамарского государственного аэрокосмического университета имени академика С.П. Королева

Рецензент: И.А. Кудрявцев

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………….……..7

ГЛАВА 1. Общие понятия об информационных технологиях……...…..……...…8

1.1. Определение информационной технологии……………..……….....…8

1.2. Инструментарий информационной технологии………….....…………...…..…9

1.3. Этапы развития информационных технологий………………….………...…10

1.4. Особенности современных информационных технологий……..……12

ГЛАВА 2. Виды информационных технологий………………….………….……14

2.1. Классификация видов информационных технологий…………....…….….…14

2.2. Информационная технология обработки данных…………...…….......…16

2.3. Информационная технология управления……...……………..………..…17

2.4. Автоматизация офисной деятельности………………………...…………18

2.5. Информационная технология поддержки принятиярешений…………..…20

2.6. Экспертные системы…………………………………………………………24

ГЛАВА 3. Организация информационных процессов……….……..….…...30

3.1. Модели информационных процессов передачи, обработки и

накопления данных………………………………………………………………..30

3.2. Системный подход к решению функциональных задач и организации

информационных процессов…………………………………………….…………38

ГЛАВА4. Информационные технологии в различных областях

деятельности...……………………………………………………….……….…..…42

4.1. Информационные технологии в системах организационного

управления……………………………………………………………………….…42

4.2. Информационные технологии в обучении………………………………...45

4.3. Автоматизированные системы научных исследований...……….………..48

4.4. Системы автоматизированного проектирования…………….…………….…49

4.5. Геоинформационные системы и технологии…………………….………...…50

ГЛАВА 5. Информационные технологии в распределенных системах…………52

5.1. Технологии распределенных вычислений (РВ)…….……………………...…52

5.2. Распределенные базы данных…………………………..………….….………54

5.3. Технологии и модели "Клиент-сервер"……………………….…..…………..56

5.4. Технологии объектного связывания данных…..…………..…….…….……..61

5.5. Технологии реплицирования данных……………..……….…….……………64

ГЛАВА 6. Компьютерное моделирование………….………………………..……67

6.1. Понятие о компьютерном математическом моделировании……….…......…67

6.2. Этапы, цели и средства компьютерного математического моделирования..68

ГЛАВА 7. Технологии создания программного обеспечения….……………..…...74

7.1. Общая характеристика технологии создания программного обеспечения...74

7.2.Современные методы разработки программного обеспечения…….…….….78

7.3. Инструментарий технологии программирования……………………………81

7.4. Языки и системы программирования………………....………………………85

7.5. Архитектура программных систем…………………….…...…………………93

ЗАКЛЮЧЕНИЕ….……………………………………………………………...…...96

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК…………………………...…………….…...97

ВВЕДЕНИЕ

Формирование современного информационного общества неразрывно связано с бурным развитием новой информационной техники и перспективных информационных технологий. Теоретические проблемы их организации являются предметом изучения учебной дисциплины "Информационные технологии".

Информационные технологии представляют собой широкий класс дисциплин и областей деятельности, относящихся к технологиям создания, сохранения, управления и обработкиданных, в том числе с применением вычислительной техники. В последнее время под информационными технологиями чаще всего понимают компьютерные технологии. В частности, информационные технологии имеют дело с использованием компьютеров и программного обеспечения для создания, хранения, обработки, ограничения к передаче и получению информации.

Согласно определению, принятому ЮНЕСКО, информационные технологии это комплекс взаимосвязанных научных, технологических, инженерных дисциплин, изучающих методы эффективной организации труда людей, занятых обработкой и хранением информации; вычислительную технику и методы организации и взаимодействия с людьми и производственным оборудованием, их практические приложения, а также связанные со всем этим социальные, экономические и культурные проблемы. Сами информационные технологии требуют сложной подготовки, больших первоначальных затрат и наукоемкой техники. Их внедрение должно начинаться с создания математического обеспечения, моделирования, формирования информационных хранилищ для промежуточных данных и решений.

В настоящем учебном пособии приведены общие понятия об информационных технологиях, анализируются теоретические аспекты построения информационных технологий, технологический процесс обработки данных. Приведена структура, классификация, базовые виды информационных технологий для обеспечения основных видов информационных процессов. Особое внимание уделено развитию информационных технологий в распределенных системах, а также приведен анализ особенностей развития информационных технологий в области компьютерного моделирования и современных технологий создания программного обеспечения.

Основные компоненты

На рисунке 1 представлены основные компоненты информационной технологии обработки данных.

Рисунок 1 – Основные компоненты информационной технологии обработки данных

Основные компоненты

База данных является обязательным компонентом любой информационной технологии. В автоматизированном офисе база данных концентрирует в себе данные о производственной системе. Информация в базу данных может также поступать из внешнего окружения. Специалисты должны владеть основными технологическими операциями по работе в среде баз данных.Информация из базы данных поступает на вход компьютерных приложений (программ), таких, как текстовый процессор, табличный процессор, электронная почта, компьютерные конференции и пр. Любое компьютерное приложение автоматизированного офиса обеспечивает работникам связь друг с другом и с внешним окружением.

Текстовый процессор– это вид прикладного программного обеспечения, предназначенный для создания и обработки текстовых документов.

Электронная почта (E-mail), основываясь на сетевом использовании компьютеров, дает возможность пользователю получать, хранить и отправлять сообщения по сети. Электронная почта может предоставлять пользователю различные возможности в зависимости от используемого программного обеспечения.

Аудиопочта– это почта для передачи сообщений голосом. Она напоминает электронную почту, за исключением того, что вместо набора сообщения на клавиатуре компьютера информация передается через телефон. Система включает в себя специальное устройство для преобразования аудиосигналов в цифровой код и обратно, а также компьютер для хранения аудиосообщений в цифровой форме. Аудиопочтатакжереализуется в сети.Система будет периодически обзванивать всех указанных сотрудников для передачи им сообщения.

Табличный процессор так же, как и текстовый процессор, является базовой составляющей информационной культуры любого сотрудника и автоматизированной офисной технологии. Функции современных программных сред табличных процессоров позволяют выполнять многочисленные операции над данными, представленными в табличной форме. Объединяя эти операции по общим признакам, можно выделить наиболее многочисленные и применяемые группы технологических операций:

• ввод данных;

• обработка данных (сортировка, автоматическое формирование итогов, копирование и перенос данных, различные группы операций по вычислениям, агрегирование данных и т.д.);

• вывод информации в печатном виде, в виде импортируемых файлов в другие системы, непосредственно в базу данных;

• качественное оформление табличных форм представления данных;

• многоплановое и качественное оформление данных в виде диаграмм и графиков;

• проведение инженерных, финансовых, статистических расчетов;

• проведение математического моделирования и ряд других вспомогательных операций.

Любая современная среда табличного процессора имеет средства пересылки данных по сети.

Электронный календарь предоставляет еще одну возможность использовать сетевой вариант компьютера для хранения и манипулирования рабочим расписанием работников организации. Техническое и программное обеспечение электронного календаря полностью соответствует аналогичным компонентам электронной почты, программное обеспечение календаря зачастую является составной частью программного обеспечения электронной почты.

Компьютерные конференции используют компьютерные сети для обмена информацией между участниками группы, решающей определенную проблему. Естественно, круг лиц, имеющих доступ к этой технологии, ограничен. Количество участников компьютерной конференции может быть во много раз больше, чем аудио- и видеоконференций.

Телеконференция включает в себя три типа конференций: аудио, видео и компьютерную.Видеотекст основан на использовании компьютера для получения отображения текстовых и графических данных на экране монитора.

Хранение изображений. В любой фирме необходимо длительное время хранить большое количество документов. Их число может быть так велико, что хранение даже в форме файлов вызывает серьезные проблемы. Поэтому возникла идея хранить не сам документ, а его образ (изображение), причем хранить в цифровой форме.Хранение изображений (imaging) является перспективной офисной технологией и основывается на использовании специального устройства

оптического распознавателя образов, позволяющего преобразовывать изображение документа или фильма в цифровой вид для дальнейшего хранения во внешней памяти компьютера. Сохраненное в цифровом формате изображение может быть в любой момент выведено в его реальном виде на экран или принтер.

Аудиоконференции используют аудиосвязь для поддержания коммуникаций между территориально удаленными работниками или подразделениями организациями. Наиболее простым техническим средством реализации аудиоконференций является телефонная связь, оснащенная дополнительными устройствами, дающими возможность участия в разговоре более чем двум участникам. Создание аудиоконференций не требует наличия компьютера, а лишь предполагает использование двухсторонней аудиосвязи между ее участниками.Использование аудиоконференций облегчает принятие решений, оно дешево и удобно.

Видеоконференции предназначены для тех же целей, что и аудиоконференций, но с применением видеоаппаратуры. Их проведение также не требует компьютера. В процессе видеоконференции ее участники, удаленные друг от друга на значительное расстояние, могут видеть на телевизионном экране себя и других участников. Одновременно с телевизионным изображением передается звуковое сопровождение.

Факсимильная связь основана на использовании факс-аппарата, способного читать документ на одном конце коммуникационного канала и воспроизводить его изображение на другом.Факсимильная связь вносит свой вклад в принятие решений за счет быстрой и легкой рассылки документов участникам группы, решающей определенную проблему, независимо от их географического положения.

Наиболее популярным набором программ для офисной автоматизации является MicrosoftOffice. Продукты MicrosoftOffice тесно интегрированы между собой, они имеют более 50% общего программного кода, что является основой однотипной работы со всеми приложениями.

Основные компоненты

Рассмотрим структуру системы поддержки принятия решений (рисунок 3), а также функции составляющих ее блоков, которые определяют основные технологические операции.

Рисунок 3 – Основные компоненты информационной технологии поддержки принятия решений

В состав системы поддержки принятия решений входят три главных компонента: база данных, база моделей и программная подсистема, которая состоит из системы управления базой данных (СУБД), системы управления базой моделей (СУБМ) и системы управления интерфейсом между пользователем и компьютером.

База данных играет в информационной технологии поддержки принятия решений важную роль. Данные могут использоваться непосредственно пользователем для расчетов при помощи математических моделей. Рассмотрим источники данных и их особенности.

1) Часть данных поступает от информационной системы операционного уровня, чтобы использовать их эффективно, эти данныедолжны быть предварительно обработаны.

2) Для функционирования системы поддержки принятия решений требуются и другие внутренние данные, например инженерные данные, которые должны быть своевременно собраны, введены и поддержаны.

3) Важное значение, особенно для поддержки принятия решений на верхних уровнях управления, имеют данные из внешних источников. В отличие от внутренних данных внешние данные обычно приобретаются у специализирующихся на их сборе организаций.

4) В настоящее время широко исследуется вопрос о включении в базу данных еще одного источника данных – документов, включающих в себя записи, письма, контракты, приказы и т.п. Если содержание этих документов будет записано в памяти и затем обработано по некоторым ключевым характеристикам, то система получит новый мощный источник информации.

База моделей. Целью создания моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятиярешений. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений.

Использование моделей в составе информационных систем началось с применения статистических методов и методов финансового анализа, которые реализовывались командами обычных алгоритмических языков. Системы программирования, созданные специально для построения моделей, дают возможность построения моделей определенного типа, обеспечивающих нахождение решения при гибком изменениипеременных.

Существует множество типов моделей и способов их классификации, например, по цели использования, области возможных приложений, способу оценки переменных и т. п.

По цели использования модели подразделяются на оптимизационные, связанные с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей, и описательные, описывающие поведение некоторой системы и не предназначенные для целей управления(оптимизации).

По способу оценки модели классифицируются на детерминированные, использующие оценку переменных одним числом при конкретных значениях исходных данных, и стохастические, оценивающие переменные несколькими параметрами, так как исходные данные заданы вероятностными характеристиками.Детерминированные модели более популярны, потому что они менее дорогие, их легче строить и использовать, к тому же часто с их помощью обеспечивается вполне достаточная информация для принятия решения.

По области возможных приложений модели разбиваются на специализированные, предназначенные для использования только одной системой, и универсальные – для использования несколькими системами.Специализированные модели более дорогие, они обычно применяются для описания уникальных систем и обладают большейточностью.

В системах поддержки принятия решения база моделей состоит из стратегических, тактических и оперативных моделей, а также математических моделей в виде совокупности модельных блоков, модулей и процедур_: используемых как элементы для их построения.

Стратегические модели используются на высших уровнях управления для установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для их достижения, а также политики приобретения и использования этих ресурсов. Для стратегических моделей характерны значительная широта охвата, множество переменных, представление данных в сжатой агрегированной форме. Часто эти данные базируются на внешних источниках и могут иметь субъективный характер. Горизонт планирования в стратегических моделях, как правило, измеряется в годах. Эти модели обычно детерминированные, описательные, специализированные для использования на одной определенной фирме.

Тактические модели применяются для распределения и контроля использования имеющихся ресурсов. Данные модели применимы обычно лишь к отдельным частям организации и могут также включать в себя агрегированные показатели. Временной горизонт, охватываемый тактическими моделями от одного месяца до двух лет. Здесь также могут потребоваться данные из внешних источников, но основное внимание при реализации данных моделей должно быть уделено внутренним данным. Обычно тактические модели реализуются как детерминированные, оптимизационные и универсальные.

Оперативные модели используются на низших уровнях управления для поддержки принятия оперативных решений с горизонтом, измеряемым днями и неделями. Оперативные модели обычно используют для расчетов внутренние данные организации. Как правило, Оперативные модели являются универсальными, т.е. могут быть использованы в различных организациях.

Математические модели состоят из совокупности модельных блоков, модулей и процедур, реализующих математические методы. Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессионного анализа и т.п. – от простейших процедур до сложных пакетов прикладных программ.

2.6. Экспертные системы

Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем (ЭС), основанных на использовании элементов искусственного интеллекта. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, на основе которых этими системами накоплены знания.

Под искусственным интеллектом(ИИ) обычно понимают способности компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Чаще всего здесь имеются в виду способности, связанные с человеческим мышлением. Работы в области искусственного интеллекта неограничиваются экспертными системами. Они также включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способность к обучению.

Решение специальных задач требует специальных знаний. Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил. На практике ЭС используются прежде всего как системы-советчики в тех ситуациях, где специалист сомневается в выборе правильного решения. Экспертные знания, хранящиеся в памяти системы, более глубокие и полные, чем соответствующие знания пользователя.

ЭС находят распространение при решении задач с принятием решений в условиях неопределенности (неполноты) для распознавания образов, в прогнозировании, диагностике, планировании, управлении, конструировании и т.д. Типичная экспертная система состоит из интерпретатора, БД (базы данных), БЗ (базы знаний), компонентов приобретения знаний, объяснительного и диалогового компонентов.

БД предназначена для хранения исходных и промежуточных данных, используемых для решения задач, фактографических данных. Интерпретатор, используя исходные данные из БД и знания из Б3, обеспечивает решение задач для конкретных ситуаций. Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения Б3. Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему не получила) и какие знания она при этом использовала. Диалоговый компонент обеспечивает диалог между экспертной системой и пользователем в процессе решения задачи и приобретения знаний.

Экспертные системы создаются для решения разного рода задач профессиональной деятельности человека, и в зависимости от этого выполняют разные функции.

Типы экспертных систем

Можно назвать несколько типов современных экспертных систем.

1) Экспертные системы первого поколения. Предназначены для решения хорошо структурированных задач, требующих небольшого объема эмпирических знаний. Сюда относятся классификационные задачи и задачи выбора из имеющегося набора вариантов.

2) Оболочки ЭС. Имеют механизм ввода-вывода, но Б3 пустая. Требуется настройка на конкретную предметную область. Знания приобретаются в процессе функционирования ЭС, способной к самообучению.

3) Гибридные ЭС. Предназначены для решения различных задач с использованием Б3. Это задачи с использованием методов системного анализа, исследования операций, математической статистики, обработки информации. Пользователь имеет доступ к объективизированным знаниям, содержащимся в Б3 и пакетах прикладных программ.

4) Сетевые ЭС. Между собой связаны несколько экспертных систем. Результаты решения одной из них являются исходными данными для другой системы. Эффективны при распределенной обработке информации.

При разработке экспертных систем должны участвовать: эксперт той предметной области, задачи которой будет решать система; инженер по знаниям – специалист по разработкам систем; программист – специалист по разработке инструментальных средств.

Эксперт определяет знания, то есть описывает предметную область в виде совокупности данных и правил, обеспечивает полноту и правильность введенных в экспертную систему знаний. Данные определяют объекты, их характеристики и значения. Правила указывают на способы манипулирования данными.

Инженер по знаниям помогает эксперту: выявить и структурировать знания, необходимые для функционирования экспертной системы; осуществить выбор инструментальных средств, которые наиболее эффективны для решения задач в данной предметной области; указать способы представления знаний. Программист разрабатывает инструментальную среду, включающую все компоненты экспертной системы, производит ее сопряжение с другими существующими системами.

Виды знаний

1) Понятийные знания. Это набор понятий, которыми пользуется ЛПР, работающий в некоторой области интеллектуальной, управляющей деятельности, а также свойства и взаимосвязи этих понятий. Эта категория знаний в основном вырабатывается в сфере фундаментальных наук.

2) Конструктивные знания (близкие к понятийным знаниям). Представляют собой знания о структуре и взаимодействии частей различных объектов. Они в основном составляют содержание технических, прикладных наук. К примеру, если взять программирование, то понятийное знание – знание о структуре операторов, данных, языка программирования. Конструктивное знание – это знание об устройстве конкретных программ, о типичных алгоритмах.

3) Процедурные знания. К ним относятся методические правила решения различных задач, с которыми ЛПР уже сталкивался и их решать. В производственной сфере аналогом процедурных знаний являются технологические знания различных производственных процессов. Процедурные знания - это опыт интеллектуальной, управляющей деятельности ЛПР в определенной предметной области.

4) Фактографические знания. Они включают в себя количественные и качественные характеристики конкретных объектов, явлений и их элементов. Их накопление ведется в виде таблиц, справочников, файлов, БД.

Области применения ЭС

ЭС в задачах интерпретации, как правило, используют информацию от датчиков для описания ситуации. В качестве примера приведем интерпретацию показаний измерительных приборов на химическом заводе для определения состояния процесса. Интерпретирующие системы имеют дело не с четкими символьными представлениями проблемной ситуации, а непосредственно с реальными данными. Они сталкиваются с затруднениями, которых нет у систем других типов, потому что им приходится обрабатывать информацию зашумленную, недостаточную, неполную, ненадежную или ошибочную. Им необходимы специальные методы регистрации характеристик непрерывных потоков данных, сигналов или изображений и методы их символьного представления.

Интерпретирующие ЭС могут обработать разнообразные виды данных. Например, системы анализа сцен и распознавания речи, используя естественную информацию, - в одном случае визуальные образы, в другом – звуковые сигналы, - анализируют их характеристики и понимают их смысл. Интерпретация в области химии использует данные дифракции рентгеновских лучей, спектрального анализа или ядерно-магнитного резонанса для вывода химической структуры веществ. Интерпретирующая система в геологии использует каротажное зондирование – измерение проводимости горных пород в буровых скважинах и вокруг них, - чтобы определить подповерхностные геологические структуры. Медицинские интерпретирующие системы используют показания следящих систем (например, значения пульса, кровяного давления), чтобы установить диагноз или тяжесть заболевания. Наконец, в военном деле интерпретирующие системы используют данные от радаров, радиосвязи и сонарных устройств, чтобы оценить ситуацию и идентифицировать цели.

ЭС в задачах прогнозирования определяют вероятные последствия заданных ситуаций. Примерами служат прогноз ущерба урожаю от некоторого вида вредных насекомых, оценивание спроса на нефть на мировом рынке в зависимости от складывающейся геополитической ситуации и прогнозирование места возникновения следующего вооруженного конфликта на основании данных разведки. Системы прогнозирования иногда используют имитационное моделирование, т.е. программы, которые отражают причинно-следственные взаимосвязи в реальном мире, чтобы сгенерировать ситуации или сценарии, которые могут возникнуть при тех или иных входных данных. Эти возможные ситуации вместе со знаниями о процессах, порождающих эти ситуации, образуют предпосылки для прогноза.

ЭС в задачах диагностики используют описания ситуаций, характеристики поведения или знания о конструкции компонент, чтобы установить вероятные причины неправильного функционирования диагностируемой системы. Примерами служат: определение причин заболевания по симптомам, наблюдаемым у пациентов; локализация неисправностей в электронных схемах и определение неисправных компонент в системе охлаждения ядерных реакторов. Диагностические системы часто являются консультантами, которые не только ставят диагноз, но также помогают в отладке. Они могут взаимодействовать с пользователем, чтобы оказать помощь при поиске неисправностей, а затем предложить порядок действий по их устранению. Медицина представляется вполне естественной областью для диагностирования, и действительно, в медицинской области было разработано больше диагностических систем, чем в любой другой отдельно взятой предметной области.

ЭС, применяемые в области проектирования, разрабатывают конфигурации объектов с учетом набора ограничений, присущих проблеме. Учитывая то, что проектирование столь тесно связано с планированием, многие проектирующие системы содержат механизмы разработки и уточнения планов для достижения желаемого проекта. Наиболее часто встречающиеся области применения планирующих ЭС – химия, электроника и военное дело.

ЭС, которые используются для решения задач наблюдения,сравнивают действительное поведение с ожидаемым поведением системы. Примерами могут служить слежение за показаниями измерительных приборов в ядерных реакторах с целью обнаружения аварийных ситуаций или оценку данных мониторинга больных, помещенных в блоки интенсивной терапии. Наблюдающие ЭС подыскивают наблюдаемое поведение, которое подтверждает их ожидания относительно нормального поведения или их предположения о возможных отклонениях. Наблюдающие ЭС по самой своей природе должны работать в режиме реального времени.

ЭС в задачах отладки находят рецепты для исправления неправильного поведения устройств. Примерами могут служить настройка компьютерной системы с целью преодолеть некоторый вид затруднений в ее работе; выбор типа обслуживания, необходимого для устранения неисправностей в телефонном кабеле; выбор ремонтной операции для исправления известной неисправности в насосе.

ЭС в задачах ремонта аппаратуры следуют плану, который предписывает некоторые рецепты восстановления. Примером является настройка масс-спектрометра, т.е. установка ручек регулировки прибора в положение, обеспечивающее достижение оптимальной чувствительности, совместимой с правильным отношением величин пиков и их формы. На данный момент было разработано достаточно мало ремонтных ЭС отчасти потому, что необходимость фактического выполнения ремонтных процедур на объектах реального мира дополнительноусложняет задачу. Ремонтным системам также необходимы диагностирующие, отлаживающие и планирующие процедуры для производства ремонта.

ЭС в области обучения подвергают диагностике, "отладке" и исправлению ("ремонту") поведение обучаемого. В качестве примеров приведем обучение студентов отысканию неисправностей в электрических цепях, обучение военных моряков обращению с двигателем на корабле и обучение студентов-медиков выбору антимикробной терапии. Обучающие системы создают модель того, что обучающийся знает и как он эти знания применяет к решению проблемы. Системы диагностируют и указывают обучающемуся его ошибки, анализируя модель и строя планы исправлений указанных ошибок. Они исправляют поведение обучающихся, выполняя эти планы с помощью непосредственных указаний обучающимся.

ЭС в задачах управления адаптивно руководят поведением системы в целом. Примерами служат управление производством и распределением компьютерных систем или контроль за состоянием больных при интенсивной терапии. Управляющие ЭС должны включать наблюдающие компоненты, чтобы отслеживать поведение объекта на протяжении времени, но они могут нуждаться также и в других компонентах для выполнения любых или всех из уже рассмотренных типов задач: интерпретации, прогнозирования, диагностики, проектирования, планирования, отладки, ремонта и обучения. Типичная комбинация задач состоит из наблюдения, диагностики, отладки, планирования и прогноза.

Передача информации

Информационный процесс обмена предполагает обмен данными между процессами информационной технологии.

Передача информации осуществляется различными способами: с помощью курьера, пересылка по почте, доставка транспортными средствами, дистанционная передача по каналам связи, с помощью других средств коммуникаций.

При дистанционной передаче по каналам связи (рисунок 6) можно выделить два основных типа процедур. Это процедуры передачи данных по каналам связи и сетевые процедуры, позволяющие осуществить организацию вычислительной сети. Процедуры передачи данных реализуются с помощью операции кодирования - декодирования, модуляции - демодуляции, согласования и усиления сигналов. Процедуры организации сети включают в себя в качестве основных операции по коммутации и маршрутизации потоков данных (трафика) в вычислительной сети. Процесс обмена позволяет, с одной стороны, передавать данные между источником и получателем информации, а с другой – объединять информацию многих ее источников.

Рисунок 6 – Передача данных по каналу связи

Дистанционная передача по каналам связи сокращает время передачи данных, однако, для ее осуществления необходимы специальные технические средства, что удорожает процесс передачи. Предпочтительным является использование технических средств сбора и регистрации, которые, собирая автоматически информацию с установленных на рабочих местах датчиков, передают ее в ЭВМ для последующей обработки, что повышает ее достоверность и снижает трудоемкость.

Дистанционно может передаваться как первичная информация с мест ее возникновения, так и результатная в обратном направлении. В этом случае результатная информация фиксируется различными устройствами: дисплеями, табло, печатающими устройствами. Поступление информации по каналам связи в центр обработки в основном осуществляется двумя способами: на машинном носителе или непосредственно вводом в ЭВМ при помощи специальных программных и аппаратных средств. Дистанционная передача информации с помощью современных коммуникационных средств постоянно развивается и совершенствуется. Особое значение этот способ передачи информации имеет в многоуровневых межотраслевых системах, где применение дистанционной передачи значительно ускоряет прохождение информации с одного уровня управления на другой и сокращает общее время обработки данных.

Модель обмена данными включает в себя формальное описание процедур, выполняемых в вычислительной сети: передачи, маршрутизации, коммутации. Именно эти процедуры и составляют информационный процесс обмена. Для качественной работы сети необходимы формальные соглашения между ее пользователями, что реализуется в виде протоколов сетевого обмена. В свою