Telnov Yu. F. Intelligens információs rendszerek

AZ OROSZ Föderáció OKTATÁSI MINISZTÉRIUMA

Moszkvai Állami Közgazdaságtudományi Egyetem,
statisztika és számítástechnika
"Moszkvai Felső Banki Iskola" Intézet

Yu.F. Telnov

Intelligens
Információs rendszerek
(oktatóanyag)

Moszkva 2001

UDC 519.68.02
BBK 65 s 51
T 318

Telnov Yu.F. Intelligens információs rendszerek. (Nevelési
pótlék) - M., 2001. - 118 oldal.
Gazdasági Információs Rendszertervezési Tanszék
Az oktatóanyag annak szentelt
az intellektuális fejlesztésének és alkalmazásának elméleti és szervezési és módszertani kérdései
információs rendszerek (IIS) a közgazdaságtanban. Megfontolás alatt
osztályozás, architektúra, az IIS tervezés szakaszai, kiválasztás
eszközök, alkalmazási területek. Gyakorlati szempontok
A statikus MIS alkalmazásai bemutatásra kerülnek a problémák megoldására
a vállalkozás pénzügyi elemzése, dinamikus információs információs rendszerek - megoldására
készletgazdálkodási feladatok.
A tankönyv tanuló diákoknak készült
szak „Alkalmazott informatika alkalmazási területek szerint”, ill
más gazdasági szakos hallgatóknak is: „Pénzügy
és hitel", "Menedzsment", "Marketing" stb.

Telnov Yu.F., 2001
Moszkvai Állami Közgazdaságtudományi Egyetem, Statisztikai és
Számítástechnika
Institute Moszkvai Felső Banki Iskola

2. 1. fejezet A szellemi információs rendszerek osztályozása
rendszerek_________________________________________________________________ 5
2.1 Az információs intelligencia jellemzői és jelei
rendszerek ____________________________________________________________________ 5
2.2 Intelligens interfésszel rendelkező rendszerek ____________________ 8
2.3 Szakértői rendszerek ______________________________________________ 10
2.4 Öntanuló rendszerek ___________________________________ 20
2.5 Irodalom _______________________________________________________________ 30
3. 2. fejezet Szakértői rendszerek létrehozásának technológiája __________________ 32
3.1 A szakértői rendszer kialakításának szakaszai ____________________________________ 32
3.2 A problémakör azonosítása ___________________________________ 36
3.3 Koncepcionális modell felépítése___________________________ 39
3.4 A tudásbázis formalizálása ___________________________________ 43
3.5 Eszközök kiválasztása a szakértő megvalósításához
rendszerek ____________________________________________________________ 55
3.6. Irodalom __________________________________________________________________ 63
4. 3. fejezet Szakértői rendszerek megvalósítása gazdasági elemzéshez
a vállalkozás tevékenysége__________________________________________________ 65
4.1 A közgazdasági elemzés szakértői rendszereinek jellemzői ____ 65
4.2 Pénzügyi elemzés szakértői rendszere
vállalkozások ________________________________________________________ 71
4.3. Szakértői rendszer az eredmények hatékonyságának elemzésére
a vállalkozás pénzügyi és gazdasági tevékenysége ____________ 80
4.4. Irodalom __________________________________________________________________ 85
5. 4. fejezet Dinamikus szakértői vezérlőrendszerek megvalósítása
üzleti folyamatok ______________________________________________________________ 86
5.1 4.1. A dinamikus szakértői rendszerek megvalósításának jellemzői
üzleti folyamatok kezelése ___________________________________ 86
5.2 Szakértői rendszer a dinamikus készletkezeléshez_____ 89
5.3 Fix rendelési mennyiség rendszer_____________________ 91
5.4. Irodalom __________________________________________________________ 104
5.5 Műhely a laboratóriumi munkáról _______________ 105

Bevezetés
A tankönyv célja a tanulók megismertetése
„Alkalmazott informatika területenként” szakos hallgatók
alkalmazások”, problémákkal és felhasználási területekkel
mesterséges intelligencia a gazdasági információban
rendszerek, elméleti és szervezési-módszertani lefedettség
alapú rendszerek felépítésének és üzemeltetésének kérdései
ismeretek, ismeretek elsajátítása az adatbázis-tervezés gyakorlati munkájában
tudás. A tankönyv tanulmányozása eredményeként a tanulók megkapják
információs információs rendszerek architektúrájának és osztályozásának ismerete, bemutatási módszerei
ismereteket, alkalmazási területeket, és megtanulja a megfelelő választást is
problémakör, információs rendszerek fejlesztésének eszközei ill
tudásbázis kialakításának módszerei.
Tankönyv „Intelligens információs rendszerek”
gazdasági szakos hallgatók számára is:
„Pénzügy és hitel”, „Számvitel”, „Anticrisis
menedzsment", "Menedzsment", "Marketing", "Világgazdaság",
aki a tankönyv tanulmányozása eredményeként elsajátítja a módszereket
osztályozáson alapuló vezetői döntéshozatal
helyzetek, cél- és döntésfák építése, logikai ill
heurisztikus érvelés, értékelések számítása fuzzy alapján
logika, dinamikus folyamatok irányítása.
Szerkezetileg a tankönyv 4 fejezetből áll:
. Az első fejezet a problémákkal foglalkozik
osztályozás és
MIS architektúra, és a fő területek leírását is tartalmazza
alkalmazások.
. A második fejezet a fejlesztés főbb szakaszait mutatja be leginkább
az információs információs rendszerek széles körben elterjedt osztálya - szakértői rendszerek. Ugyanakkor nagyszerű
figyelmet fordítanak a koncepcionális modell felépítésének kérdéseire
problémakör, az ismeretek bemutatására szolgáló módszerek elemzése és kiválasztása, ill
releváns eszközöket.
. A harmadik fejezet a szakértő megvalósításának módszereit írja le
rendszerek a vállalkozások pénzügyi és gazdasági tevékenységeinek külső és belső gazdasági elemzésére.
. A negyedik fejezet a dinamika használatának kérdéseit vizsgálja
szakértői rendszerek az üzleti folyamatok működési láncainak kezeléséhez, különösen a készletgazdálkodási rendszer megvalósításához.

1. 1. fejezet Az intelligens információk osztályozása
rendszerek
1.1 Az intelligencia jellemzői és jelei
információs rendszerek
Bármely információs rendszer (IS) a következőket hajtja végre
funkciók: elfogadja a felhasználó által megadott információkat
kéréseket és a szükséges kezdőadatokat, feldolgozza a bevitt ill
a rendszerben tárolt adatok ismert algoritmus szerint és
generálja a szükséges kimeneti információkat. Szempontból
A felsorolt ​​IS-funkciók megvalósítása olyannak tekinthető
egy olyan gyár, amely információt állít elő, amelyben egy megrendelés van
információigénylés, alapanyagok - kiindulási adatok, termék szükséges információk, és eszköz (berendezés) - tudás, a
amellyel az adatokat információvá alakítják.
A tudás kettős természetű: tényszerű és operatív.
. A tényszerű tudás értelmes és megértett adat. Adat
önmagukban speciálisan szervezett jelek bármelyiken
hordozó.
. Az operatív tudás a tények közötti általános függőségek,
amelyek lehetővé teszik az adatok értelmezését vagy kinyerését
információ. Az információ alapvetően új és hasznos tudás
bármilyen probléma megoldása.
A tényszerű tudást gyakran kiterjesztőnek nevezik
(részletes), és a működési ismeretek - intenzionális
(általánosított).
Az adatokból való információ kinyerésének folyamata a következőre vezethető vissza
a működési és ténybeli ismeretek megfelelő kombinációja és be
a különböző típusú IC-ket eltérő módon hajtják végre. A legegyszerűbb módja ők
a kapcsolatok egy alkalmazási programon belül jönnek létre:
Program = Algoritmus (Adatátalakítási szabályok +
Vezérlőstruktúra) + Adatstruktúra
Így működési ismeretek (algoritmus) és tényszerű
tudás (adatstruktúra) elválaszthatatlanok egymástól. Ha azonban be
Az IS működése során az egyik módosítás szükségessége
a program két komponensét, akkor szükség lesz rá
átírás. Ezt azzal magyarázzák teljes tudás problematikus
csak az IP fejlesztőnek van terepe, és a program szolgál
a fejlesztő tudásának „gondolatlan végrehajtója”. A végső
felhasználó
következtében
procedurális
És
gép
a tudásreprezentáció orientációja csak a külsőt érti
az adatkezelési folyamat oldaláról, és azt semmilyen módon nem befolyásolhatja.
5

E hiányosságok következményei rosszak
az IP életképessége vagy alkalmatlansága ahhoz
változtatások
információ
igények.
Kivéve
Menni,
V
Kényszerítés
a megoldandó feladatok algoritmusainak determinizmusára az IS nem képes
a felhasználói ismeretek kialakítása a műveletekről hiányos
bizonyos helyzetekben.
Adatbázis-feldolgozáson alapuló rendszerekben (DBD - Data Base
Rendszerek), elkülönül a tényszerű és a működési tudás
egymástól. Az első adatbázis formájában szerveződik, a második - formában
programokat. Sőt, a program automatikusan generálható a szerint
felhasználói kérés (például SQL vagy QBE lekérdezések megvalósítása). BAN BEN
közvetítőként működik a program és az adatbázis között
szoftver eszköz az adatok eléréséhez - adatbázis-kezelő rendszer
adatok (DBMS):
SBD = Program<=>DBMS<=>Adatbázis
A programok adatfüggetlenségének koncepciója lehetővé teszi
növelje az IS rugalmasságát tetszőleges információ végrehajtására
kéréseket. Ez a rugalmasság azonban a prezentáció eljárási jellegéből adódóan
az operatív tudásnak világosan meghatározott határai vannak. Mert
információigénylés megfogalmazásakor a felhasználónak egyértelműen kell
képzeljük el az adatbázis szerkezetét és bizonyos mértékig
algoritmus a probléma megoldására. Ezért a felhasználónak kell
elég jól érti a problématerületet, a logikát
adatbázis szerkezete és programalgoritmusa. Fogalmi diagram
Az adatbázis elsősorban csak köztes hivatkozásként működik
a logikai adatstruktúra struktúrára való leképezésének folyamatában
alkalmazási program adatai.
A hagyományos információs rendszerek általános hátrányai, hogy
amelyek az első két típusú rendszereket tartalmazzák, egy gyenge
alkalmazkodóképesség a téma és az információ változásaihoz
felhasználói igényeket, mivel képtelenség rosszul megoldani
formalizált feladatok, amelyekkel a vezetői dolgozók
folyamatosan foglalkoznak. A felsorolt ​​hiányosságokat kiküszöböljük
intelligens információs rendszerek (IIS).
A programszerkezet elemzése megmutatja a kiemelés lehetőségét
az operatív tudás programtól (adatátalakítási szabályok) ig
az úgynevezett tudásbázis, amely deklaratív formában tárolja
a különböző feladatokban közös tudásegységek. Ugyanakkor a menedzser
a szerkezet univerzális megoldási mechanizmus jellegét kapja
feladatok (következtetési mechanizmus), amely összekapcsolja a tudás egységeit
végrehajtható láncok (generált algoritmusok) attól függően
konkrét problémafelvetés (a célkérelemben és

Kiindulási feltételek). Az ilyen IS rendszerekre épül
tudásfeldolgozás (Knowledge Based (alapú) rendszerek):
KBZ = Tudásbázis<=>Vezérlés szerkezete<=>Adatbázis
(Kimeneti mechanizmus)
Mert
szellemi
információ
rendszerek,
problémamegoldó algoritmusok generálására orientált, jellemzői
a következő jelek:
. fejlett kommunikációs készség,
. bonyolult, rosszul formalizált problémák megoldásának képessége,
. önálló tanulási képesség,
Az IIS kommunikációs képességei jellemzik az utat
a végfelhasználó interakciója (interfésze) a rendszerrel, be
különösen az önkényes kérés megfogalmazásának képessége
párbeszédet az információs információs rendszerekkel a természeteshez a lehető legközelebb álló nyelven.
Az összetett, rosszul formalizált feladatok olyan feladatok, amelyek
attól függően, hogy egy eredeti megoldási algoritmus felépítése szükséges
az adott helyzettől függően, amely jellemezhető
a forrásadatok és ismeretek bizonytalansága és dinamizmusa.
Az öntanulási képesség az a képesség, hogy automatikusan
tudáskinyerés
hogy a felhalmozott tapasztalatokból oldja meg a problémákat
konkrét helyzetek.
A különböző IIS-ben az intelligencia felsorolt ​​jelei
változó mértékben fejlődött ki, és ritkán, amikor mind a négy jel
egyidejűleg valósulnak meg. Feltételesen mindegyik jelre
az intelligencia megfelel a saját IIS osztályának (1.1. ábra):
. Intelligens interfésszel rendelkező rendszerek;
. Szakértői rendszerek;
. Öntanuló rendszerek;

Rizs. 1.1. IIS besorolás
1.2 Intelligens interfésszel rendelkező rendszerek
Az intelligens adatbázisok eltérnek a hagyományos adatbázisoktól
adatok, amelyek képesek kérésre kiválasztani a szükséges információkat,
amelyek nem kifejezetten tárolhatók, hanem az adatbázisban elérhetőből származtathatók
adat. Példák az ilyen kérésekre a következők:
- „Megjelenítse azon termékek listáját, amelyek ára magasabb az iparági átlagnál”,
- „Egyes termékek helyettesítő termékek listájának megjelenítése”,
- „Egy adott termék potenciális vásárlóinak listájának megjelenítése” és
stb.
Az első típusú kérés végrehajtásához először meg kell tennie
végig az iparági átlagár statisztikai számításának elvégzése
adatbázis, és csak ezt követően a tényleges adatkiválasztás. Mert
a második típusú kérés végrehajtásához szükséges az értékek kiadása
egy objektum jellemző tulajdonságait, majd ezek segítségével keressen hasonlókat
tárgyakat. A harmadik típusú kéréshez először meg kell határoznia
a terméket értékesítő közvetítő eladók listája,
majd keressen kapcsolódó vevőket.
Az összes fenti típusú kérésnél végre kell hajtani
keresés feltétel alapján, amelyet a megoldás során tovább kell definiálni
feladatokat. Intelligens rendszer felhasználói segítség nélkül
Az adatbázis-struktúra maga építi fel az adatfájlok elérési útvonalát.
A kérés a felhasználóval folytatott párbeszédben kerül megfogalmazásra,
8

A lépések sorrendjét a lehető legnagyobb mértékben végrehajtják
felhasználóbarát forma. Egy adatbázis-lekérdezés képes
természetes nyelvi felület segítségével fogalmazták meg.
A természetes nyelvű interfész sugárzást feltételez
természetes nyelvi konstrukciók a gépen belüli szintre
tudásreprezentációk. Ehhez el kell dönteni
feladatokat
morfológiai, szintaktikai és szemantikai elemzés és szintézis
természetes nyelvű kijelentések. Így morfológiai elemzés
magában foglalja a szavak helyesírásának felismerését és ellenőrzését
a szótárak szerint,
szintaktikai vezérlés bemeneti dekompozíció
üzeneteket egyedi komponensekké (struktúra definíció) -val
megfelelőségi ellenőrzés
belső nyelvtani szabályok
a tudás reprezentálása és a hiányzó részek azonosítása és végül
szemantikai elemzés - a szemantikai helyesség megállapítása
szintaktikai szerkezetek. A propozíciószintézis megoldja az inverzt
az információ belső reprezentációjának átalakításának feladata
természetes nyelv.
A természetes nyelvi felületet a következőkre használják:
. hozzáférés intelligens adatbázisokhoz;
. kontextuális keresés dokumentumfilm szöveges információi között;
. Parancsok hangbevitele a vezérlőrendszerekben;
. gépi fordítás idegen nyelvről.
A hipertext rendszereket a keresés megvalósítására tervezték
kulcsszavak alapján a szöveges információs adatbázisokban. Intelligens
A hipertext rendszereket az összetettebb lehetőség különbözteti meg
szemantikai szerveződés kulcsszavakat, ami tükrözi
terminusok különböző szemantikai kapcsolatai. Így a mechanizmus
kereső elsősorban kulcsszavak tudásbázisával dolgozik, és már
majd közvetlenül a szöveggel. Tágabb értelemben az elmondottakat
terjed és
tovább
multimédiás információk keresése,
a szöveges és digitális információkon kívül grafikus,
audio és video képek.
A kontextuális asszisztens rendszerek magánjellegűnek tekinthetők
az intelligens hipertext és a természetes nyelv esete
rendszerek Ellentétben a hagyományos segítségnyújtási rendszerekkel, amelyek előírják
hogy a felhasználó megtalálja a szükséges információkat a rendszerekben
kontextuális súgó, a felhasználó leírja a problémát (helyzetet), és
a rendszer egy további párbeszéd segítségével maga határozza meg azt
a helyzetnek megfelelő ajánlásokat keres. Ilyen rendszerek
a tudásterjesztési rendszerek osztályába tartozik (Knowledge
Publishing) és dokumentációs rendszerek alkalmazásként jön létre
(például az áruk üzemeltetésére vonatkozó műszaki dokumentáció).
Kognitív grafikus rendszerek
lehetővé teszik a
felhasználói felület az IIS-szel grafikus képeket használva,
amelyek az aktuális eseményeknek megfelelően keletkeznek.
9

Az ilyen rendszereket felügyeletre és vezérlésre használják
működési folyamatok. Grafikus képek vizuális és
integrált formában írja le a vizsgált számos paramétert
helyzetekben. Például egy összetett felügyelt objektum állapota
emberi arc formájában jelenik meg, amelyen minden vonás
bármely paraméterért felelős, és az általános arckifejezés adja
a helyzet integrált leírása.
A kognitív grafikus rendszereket szintén széles körben használják
felhasználáson alapuló oktatási és képzési rendszerek
A virtuális valóság alapelvei, amikor a grafikus képeket
szimulálja azokat a helyzeteket, amelyekben a tanulónak meg kell küzdenie
döntéseket hoz és bizonyos műveleteket hajt végre.
1.3 Szakértői rendszerek
A szakértői rendszerek célja
van
a határozatban
olyan feladatok, amelyek a felhalmozott bázis alapján meglehetősen nehézkesek a szakértők számára
a téma szakértőinek tapasztalatait tükröző tudás
problémás terület. A szakértői rendszerek használatának előnyei
képes döntéseket hozni egyedi helyzetekben,
amelyekre az algoritmus nem ismert előre és a kezdőpont alapján alakul ki
adatok érvelési lánc formájában (döntési szabályok) származó
Tudásbázis. Ezen túlmenően a problémamegoldást várhatóan ben hajtják végre
az eredeti hiányosságának, megbízhatatlanságának, kétértelműségének feltételei
információk és a folyamatok minőségi értékelése.
A szakértői rendszer olyan eszköz, amely fokozza
szakértő intellektuális képességekkel rendelkezik, és képes teljesíteni
a következő szerepek:
. szaktanácsadó
Mert
tapasztalatlan
vagy
szakszerűtlen
felhasználók;
. asszisztens, mivel szakértőre van szükség a különféle elemzésekhez
döntéshozatali lehetőségek;
. partner szakértő a tudásforrásokkal kapcsolatos kérdésekben
kapcsolódó tevékenységi területek.

A szakértői rendszereket számos területen használják, többek között
amelyek közül az üzleti életben az alkalmazási szegmens vezet (1.2. ábra) [21].
Mezőgazdaság
Üzleti
Kémia
Kommunikáció
Számítógép

Az információs társadalom jellemzői: az információ és a tudás szerepének növelése a társadalom életében; az IKT, információs termékek és szolgáltatások arányának növelése a GDP-ben; egy globális információs infrastruktúra létrehozása, amely biztosítja az emberek közötti hatékony információs interakciót, valamint az információs termékek és szolgáltatások iránti társadalmi és személyes igényeik kielégítését

Az információs társadalom gazdasági perspektívája Termelés, beszerzés, forgalmazás és gyakorlati használat az információ és a tudás a társadalmi-gazdasági fejlődés fő mozgatórugójává válik Elérésekor egy bizonyos szint az információs társadalom fejlesztése az információhoz és az IKT-hoz kapcsolódó bruttó hazai termék jelentős volumenű elérése szempontjából, tudásgazdaság alakul ki A tudásteremtés és a tudáshoz való hozzáférés képessége a versenyképesség fő tényezőjévé válik Az oktatás, ill. élethosszig tartó tanulás – Life Long Learning

Az UNESCO által 2008 nyarán megrendezett Oktatási Vezetők Fórumán vezérigazgató Az UNESCO Kuachiro Matsuura úr kiemelte az e-learninget és távoktatásévi oktatásfejlesztés egyik legfontosabb irányzataként modern világ

A MESI-ben használt e.Learning technológiák átadása más oroszországi, kazahsztáni, örményországi, fehéroroszországi és más országok egyetemeire 41 szemináriumot tartottak 25 témában az e.Learning területén több mint 1500 fő részvételével (köztük 178 rektor). ), amely több mint 200-at jelent oktatási intézmények Oroszország és a FÁK országok 72 régiójából

Uralkodó gazdaság Ipari tudásfelhasználás Időszak: 20. század közepe, 20. század vége, 21. század eleje Egyetemek átalakulása Klasszikus egyetem (gazdasági személyzet képzési központ) Klasszikus egyetem (gazdasági képzési központ) Vállalkozás egyetem (oktatási szolgáltatások termelője) Üzleti egyetem (oktatási szolgáltatásokat előállító) Innovatív egyetem (tudományos és innovációs fejlesztés központja) Innovatív egyetem (tudományos és innovációs fejlesztés központja) Menedzsment paradigma Pénzügyi orientált tudásminőség Felsőiskola a modern világban

A MESI egy innovatív egyetem! Az oktatás, a tudomány és az üzleti élet integrációja Kiváló minőségű tudományos és oktatási tartalom – 100% oktatási és módszertani támogatás– Az éves tartalomfrissítéstől a szükség szerinti frissítésig a „diák-tanár”, „diák-tanár”, „tanár-tanár”, a jövőben „tanszék – vállalkozás” együttműködésen alapuló interakció modern oktatási technológiái A tanárok hatékony bevonása a tudományos kutatásba – Tudományos és az egyes tudományágakat biztosító módszertani

Tudásmenedzsment az egyetemen Tudásmenedzsment Akadémiai tudásmenedzsment Adminisztratív tudásmenedzsment Tartalom minősége + oktatás minősége Kutatási eredmények integrálása az üzleti életbe Technológiák Oktatói kar módszertana AUP Egységes integrált környezet oktatási intézmény Az oktatók és adminisztratív asszisztensek kompetenciái* Tanácsadó és technikai támogatás ipari vállalatok

Wikinomika mint tömeges együttműködés Don Tapscott és Anthony D. Williams: Felhasználó által generált tartalom (Crowdsourcing) Közösségi média– együttműködés és önszerveződés (Smart Mobs) A termelés új módja a WEB 2.0 használatával (wikik, blogok, chatek, podcastok, RSS) – tömeges együttműködés, „részvétel és közös alkotás” Új erő az emberek hálózatokban való összefogására hozzon létre egy óriási agyat

A Wikinomics Nyitottság elvei - A cégek megnyitják határaikat a külső ötletek és emberi erőforrások előtt, ajtót nyitnak a külvilág minden tehetsége előtt Peering (egyenlő feltételekkel történő gyártás) - Önszerveződés új termékek és szolgáltatások létrehozására, közös tudás, tapasztalatcsere Hozzáférés és megosztási képesség - A szellemi javak egyensúlya, egyesek védelme, nyílt hozzáférés más erőforrásokhoz A tevékenységek globális jellege További integráció nemzetgazdaságok egyetlen határtalan világba, új piacokhoz, ötletekhez, technológiákhoz való hozzáférés

Tartalomszállítás fiókokból, partnerszervezetekből és képviseleti irodákból Előadók tartalomfejlesztése, közös fejlesztése orosz egyetemek Elosztott tartalomfejlesztés Szakági információs központok A tudásfolyam létrehozásának és felhasználásának folyamata a MESI-ben

Az információs és tudástér létrehozásának elvei 1.Létrehozás és frissítés oktatási és módszertani komplexumok az elosztott tanszékek egységes információs és tudásterére alapozva 2. Kutatási eredmények felhasználása tartalomalkotás során 3. Vállalkozások, szervezetek bevonása a tartalomalkotásba 4. Végzős hallgatók kutatási eredményeinek felhasználása tartalomalkotás során 5. Oktató és kutatómunka végzése hallgatók számára 6 Tudásmenedzsment szolgáltatások szervezése

Mérőszámok, motiváció, minőség Az IDC változásainak kvantitatív mutatói A regionális részvétel mutatói a tartalomfejlesztésben Alap- és posztgraduális hallgatók bevonásának mértéke a tartalomalkotásban Az internetről történő anyagok kölcsönzése és átadása mennyisége Az anyag frissítésének gyakorisága és minősége Az egyes résztvevők egyéni hozzájárulása e-Metricse-Xcellence résztvevő

Az IDC-n alapuló MESI információs és oktatási tér létrehozásának fontossága, amely platformokat biztosít együttműködés elosztott tanszékek tanárai; oktatási, módszertani és tudományos anyagokat készíteni és felhalmozni minden tudományterületen; biztosítja az oktatási és módszertani tartalom folyamatos frissítésének folyamatát; hozzon létre egy hivatkozási adatbázist az egyes tudományágak oktatási forrásaihoz, konferenciák, szemináriumok anyagaihoz és egyéb hasznos forrásokhoz.

Köszönöm a figyelmet! Telnov Yu.F.

Kérdések Az IS tervezés szerkezeti megközelítésének lényege 2. Hein-Sarson szerkezeti tervezési módszertan 3. A szerkezetelemzés és tervezés SADT módszertana 1.

A tervezési módszer formális meghatározása Fogalmak és elméleti alapja(strukturális vagy objektum-orientált megközelítés) Jelölés - mód a tervezett rendszer statikus szerkezetének és viselkedésének dinamikájának modelljeinek megjelenítésére (grafikus diagramok, matematikai formalizálás - halmazok, gráfok, Petri-hálók) A módszer gyakorlati alkalmazását meghatározó eljárások (a modellek felépítésének sorrendje és szabályai, az eredmények értékeléséhez használt kritériumok)

A strukturális megközelítés lényege a rendszer dekompozíciója, amely a következőképpen történik: a rendszer funkcionális alrendszerekre oszlik, amelyek alfunkciókra, ezek feladatokra, és így tovább konkrét eljárásokra. Alrendszerek rendszere funkció (feladat)

A strukturális megközelítés alapelvei A strukturális megközelítés a következő elveken alapul: a dekompozíció elve (egy olyan tudományos módszer, amely egy probléma struktúráját használja, és lehetővé teszi, hogy egy nagy probléma megoldását egy sor kisebb probléma megoldásával helyettesítsük ); a hierarchikus rendezettség elve (a rendszer összetevőinek hierarchikus fastruktúrákba rendezése minden szinten új részletek hozzáadásával); az absztrakció elve (a rendszer lényeges szempontjainak kiemelése és a lényegtelentől való elvonatkoztatás); konzisztencia elve (rendszerelemek érvényessége és konzisztenciája); az adatstrukturálás elve (az adatoknak strukturáltnak és hierarchikusan rendezettnek kell lenniük).

Strukturális elemzési és tervezési módszertanok A strukturális elemzési és tervezési módszertanok iránymutatást adnak a fejlesztendő projekt értékeléséhez és kiválasztásához, az elvégzendő munkalépésekhez, azok sorrendjéhez, a műveletek és módszerek elosztására és hozzárendelésére vonatkozó szabályokat. Jelenleg szinte az összes ismert szerkezeti elemzési és tervezési módszert sikeresen alkalmazzák, de a legszélesebb körben használt módszertanok a következők: szerkezeti elemzési és tervezési technikák SADT (Structured Analysis and Design Technique), D. Mark - K. Mak. Gone Gane-Sarson szerkezeti rendszerelemzés, Yourdon/De Marko szerkezeti elemzés, Jackson rendszerfejlesztés, Martin információs modellezés. és Yodan/De Marco design

A szerkezeti módszertanok osztályozása Az elemzési és tervezési modern szerkezeti módszertanokat a következő szempontok szerint osztályozzák: az iskolák vonatkozásában - Szoftvermérnöki (SE) és Információmérnöki (IE); a modellalkotás sorrendjében - eljárásorientált, adatorientált és információorientált; célrendszerek típusa szerint - valós idejű rendszerek (RTS) és információs rendszerek (IS) esetében.

A School of Software Engineering SE a szoftverfejlesztés felülről lefelé haladó, lépésről lépésre történő megközelítése, amely a működés általános áttekintésével kezdődik. A funkciókat ezután részszolgáltatásokra bontják, és a folyamatot addig ismételgetik, amíg azok elég kicsik nem lesznek a kódoláshoz. Az eredmény egy hierarchikus, strukturált, moduláris program. Az SE egy univerzális szoftverfejlesztési tudományág, amelyet sikeresen alkalmaznak mind a valós idejű rendszerek fejlesztésében, mind az információs rendszerek fejlesztésében.

A School of Information Engineering IE egy újabb tudományág. Egyrészt szélesebb a hatóköre, mint az SE: az IE általában a rendszerek építésének tudománya, nem csak a szoftverrendszerek, és több szakaszt is magában foglal. magas szint(például stratégiai tervezés), azonban a szoftverrendszer-tervezés szakaszában ezek a szakterületek hasonlóak. Másrészt az IE szűkebb tudományág, mint az SE, mivel az IE-t csak információs rendszerek kiépítésére használják, az SE-t pedig minden típusú rendszerre.

Szoftver és IS fejlesztési modell A szoftver és IS fejlesztés az INPUT-PROCESSING OUTPUT modellen alapul: 1. adat bekerül a rendszerbe, 2. feldolgozásra kerül, 3. kilép a rendszerből. bemenet Ezt a modellt minden strukturális módszertan alkalmazza. Fontos, hogy milyen sorrendben készül a modell. Kimenet feldolgozása

A modell felépítésének sorrendje Az eljárásorientált megközelítés a funkcionális komponensek tervezésének elsőbbségét szabályozza az adatszerkezetek tervezésével kapcsolatban: az adatigények a funkcionális követelményeken keresztül derülnek ki. Az adatközpontú megközelítésben a bemenet és a kimenet a legfontosabb – először az adatstruktúrákat határozzák meg, és az adatokból származtatják az eljárási komponenseket. Folyamatok és adatstruktúrák párhuzamos tervezése modellillesztéssel

Információs rendszerek Adatvezérelt Összetett szerkezetek Nagy adatbevitel I/O intenzív Gépfüggetlenség Valós idejű rendszerek Eseményvezérelt Egyszerű adatszerkezetek Alacsony bemeneti adatok Számításintenzív Gépfüggőség Célrendszerek típusai

Rendszertámogató eszközök különböző típusok Módszertan neve Iskola Építési megrendelés Rendszerek típusa Yodan-De Marco SE Eljárás-orientált IS, SRV Gain-Sarson SE Eljárás-orientált IS, SRV Jackson SE IS-orientált, SRV adatok Martin IE Információ-orientált IS SADT IE Párhuzamos tervezés 1) százalék. -irányultság 2) op. az IP adatokon

2. Hein-Sarson szerkezeti tervezési módszertan. Az adatfolyam-diagramok (DFD-k) a tervezés alatt álló rendszer funkcionális követelményeinek modellezésének elsődleges eszközei. Segítségükkel ezeket a követelményeket funkcionális komponensekre (folyamatokra) bontják, és adatfolyamokkal összekapcsolt hálózatként jelenítik meg. Az ilyen eszközök fő célja annak bemutatása, hogy az egyes folyamatok hogyan alakítják át bemeneteiket outputokká, valamint azonosítsák e folyamatok közötti kapcsolatokat.

Létrehozás története Larry Constantine (IBM) 1965, 1974 - szerkezeti tervezés Hughee Aircraft Company - 1975, 1977 - interaktív szerkezeti diagram grafikus rendszer Gain K., T. Sarson - megalapította az Improved System Technologies-t. Első ESET – STRADIS eszköz, 1976. E. Yodan, G. Myers, W. Stevens, T. De Marco, W. Weinberg. Jordan Inc. -1975 Életciklus felmérés szerkezetelemzési és tervezési módszerekkel: 5% - felmérés, 35% - elemzés, 20% tervezés, 15% - megvalósítás, 25% - a többi.

Gein-Sarson módszertan Ez a módszertan egy IS modell felépítésén alapul. A módszertannak megfelelően a rendszermodellt adatfolyam-diagramok hierarchiájaként határozzuk meg - Adat. Flow diagram (DPD vagy DFD), amely leírja az aszinkron folyamatot, amelyben az információ a rendszerbe történő bevitelétől a felhasználóhoz való eljuttatásáig átalakul. A hierarchia felső szintjének diagramjai (kontextus diagramok) határozzák meg az IS fő folyamatait vagy alrendszereit külső bemenetekkel és kimenetekkel. Ezek részletezése alacsonyabb szintű diagramok segítségével történik. Ez a dekompozíció folytatódik, létrehozva a diagramok többszintű hierarchiáját, mindaddig, amíg el nem éri a bontásnak azt a szintjét, amelyen a folyamat elemivé válik, és nincs szükség további részletezésre. Eszközök: Vantage Team Builder (Vestmount), Power Design (SAP)

A DFD alapvető összetevői Az információforrások (külső entitások) olyan információfolyamokat (adatfolyamokat) generálnak, amelyek információkat továbbítanak az alrendszerekbe vagy folyamatokba. Ezek viszont átalakítják az információkat és új áramlásokat generálnak, amelyek információt továbbítanak más folyamatoknak vagy alrendszereknek, adattároló eszközöknek vagy külső entitásoknak – információfogyasztóknak. Így az adatfolyamdiagramok fő összetevői a következők: külső entitások; rendszerek/alrendszerek; folyamatok; adattárházak; adatfolyamok.

Külső entitások A külső entitás egy anyagi tárgy ill Egyedi, amely információforrást vagy -fogadót jelent, például ügyfeleket, személyzetet, beszállítókat, ügyfeleket, raktárt. Lehetséges külső AS (alrendszer) Valamely objektum vagy rendszer külső entitásként való meghatározása azt jelzi, hogy kívül esik az elemzett IS határain. Az elemzési folyamat során szükség esetén néhány külső entitás átvihető az elemzett IS diagramján belülre, vagy fordítva, az IS folyamatok egy része a diagramon kívülre helyezhető és külső entitásként bemutatható. A külső entitást egy négyzet jelzi, amely a diagram „felett” helyezkedik el, és árnyékot vet rá, így ez a szimbólum megkülönböztethető a többi megjelöléstől:

Rendszerek és alrendszerek Egy összetett IS modelljének felépítése során a legáltalánosabb formában az ún. kontextusdiagramon bemutatható egy rendszer egészének formájában, vagy több alrendszerre bontható. Az alrendszer száma az azonosításra szolgál. A név mezőbe írja be az alrendszer nevét mondat formájában, tárgyat és a megfelelő definíciókat és kiegészítéseket.

A folyamat a bemeneti adatfolyamok kimeneti adatfolyamokká történő átalakítása egy meghatározott algoritmus szerint. Fizikailag a folyamat megvalósítható különböző utak: Ez lehet a szervezet (részleg) bemeneti dokumentumokat feldolgozó és jelentéseket kibocsátó részlege, program, hardveresen megvalósított logikai eszköz stb. A folyamatszám az azonosításra szolgál. A név mezőbe írja be a folyamat nevét mondat formájában egy aktív, egyértelmű igével határozatlan formában (számít, számol, ellenőrizze, meghatároz, létrehoz, fogad), majd a főneveket a tárgyszóban. A fizikai megvalósítás mezőben található információ jelzi, hogy melyik szervezeti egység, program vagy hardver eszköz hajtja végre a folyamatot. Folyamatok

Adattárolás Az adattároló eszköz egy absztrakt információ tárolására szolgáló eszköz, amely bármikor elhelyezhető egy tárolóeszközben, és egy idő után visszakereshető, az elhelyezés és a visszakeresés módjai bármilyenek lehetnek. Az adatmeghajtó fizikailag megvalósítható mikrofiche, iratszekrényben lévő doboz, RAM-ban lévő táblázat, adathordozón lévő fájl stb. formájában. A meghajtó nevét úgy választottuk ki, hogy a lehető leginformatívabb legyen a felhasználó számára. tervező. Az adattároló eszköz általában egy leendő adatbázis prototípusa, és a benne tárolt adatok leírását az információs modellhez kell kapcsolni.

Az adatfolyam azt az információt határozza meg, amely valamilyen kapcsolaton keresztül a forrástól a célállomásig továbbított. A tényleges adatfolyam lehet két eszköz között kábelen továbbított információ, levélben küldött levelek, mágneses adathordozók stb. Minden adatfolyamnak van egy neve, amely tükrözi a tartalmát.

A kontextusdiagramok létrehozása az első lépés a DFD-hierarchia felépítésében. A viszonylag egyszerű IC-k tervezésénél jellemzően egyetlen kontextusdiagramot építenek fel csillag topológiával, amelynek középpontjában az úgynevezett főfolyamat található, amely azokhoz a nyelőkhöz és információforrásokhoz kapcsolódik, amelyeken keresztül a felhasználók és más külső rendszerek interakcióba lépnek a rendszer. Ha egy összetett rendszer esetében egyetlen kontextusdiagramra korlátozzuk magunkat, akkor túl sok olyan információforrást és vevőt fog tartalmazni, amelyeket nehéz elrendezni egy normál méretű papírlapon, ráadásul az egyetlen fő folyamat nem tárja fel az elosztott rendszer felépítése. A komplexitás jelei (kontextus szempontjából) a következők lehetnek: nagyszámú külső entitás jelenléte (tíz vagy több); a rendszer elosztott jellege; a rendszer multifunkcionalitása, a funkciók már külön alrendszerekbe vannak csoportosítva. létrehozott vagy azonosított Az összetett IS esetében kontextusdiagramok hierarchiája épül fel. A legfelső szintű kontextusdiagram ugyanakkor nem egyetlen főfolyamatot tartalmaz, hanem adatfolyamokkal összekapcsolt alrendszerek halmazát. A kontextusdiagramok következő szintje részletezi az alrendszerek kontextusát és szerkezetét.

Környezetdiagram felbontása A kontextusdiagramokban szereplő minden egyes alrendszer esetében a DFD segítségével részletezzük. A DFD minden egyes folyamata pedig DFD vagy mini specifikáció segítségével részletezhető. A részletezésnél a következő szabályokat kell betartani: kiegyensúlyozási szabály - azt jelenti, hogy egy alrendszer vagy folyamat részletezésekor a részletező diagramnak, mint az adatok külső forrásának/fogadójának csak azok a komponensei (alrendszerek, folyamatok, külső entitások, adattároló eszközök) lehetnek amely a részletezésnek van információs kapcsolati alrendszere vagy folyamata a szülő diagramon; számozási szabály - azt jelenti, hogy a folyamatok részletezésekor a hierarchikus számozásukat meg kell tartani. Például a 12. számú folyamatot részletező folyamatok 12. 1, 12. 2, 12. 3 stb. számokat kapnak. A minispecifikáció (a folyamatlogika leírása) úgy fogalmazza meg fő funkcióit, hogy a jövőben a szakember a projekt végrehajtása során képes volt végrehajtani azokat, vagy kidolgozni egy megfelelő programot.

A mini-specifikáció az FD-hierarchia vége. A folyamat részletezésének befejezésére és a minispecifikáció használatára vonatkozó döntést az elemző a következő kritériumok alapján hozza meg: viszonylag kis számú bemeneti és kimeneti adatfolyam jelenléte a folyamathoz (2-3 folyam); az adatátalakítás folyamat általi leírásának képessége szekvenciális algoritmus formájában; a folyamat egyetlen logikai funkciót hajt végre, a bemeneti információt kimenetté alakítja; a folyamatlogika leírásának képessége egy kis mini specifikáció segítségével (legfeljebb 20-30 sor).

Telnov Jurij Filippovics 1974-ben kitüntetéssel diplomázott a Moszkvai Gazdasági és Statisztikai Intézetben, majd gazdasági mérnöki diplomát kapott, majd ebben az intézetben posztgraduális tanulmányokat folytatott, és megvédte disszertációját. tudományos fokozat a közgazdaságtudományok kandidátusa „Az információtömbök strukturálásának kérdései automatizált vezérlőrendszerekben” témában. 1977 óta tanít, először a Moszkvai Gazdasági és Statisztikai Intézetben, majd a Moszkvában állami Egyetem Közgazdasági, Statisztikai és Informatikai (MESI) szakon dolgozott adjunktusként, egyetemi docensként, professzorként, tanszékvezetőként. 2001-ben Telnov Yu.F. professzori akadémiai címet kapott, majd 2003-ban védte meg a közgazdaságtudományok doktora fokozatát a 080013 „Matematikai és műszeres módszerek a közgazdaságtanban” szakterületen „Alkatrészmódszertan az üzleti folyamatok újratervezéséhez” témakörben. Jelenleg az Orosz Közgazdaságtudományi Egyetem Alkalmazott Informatikai és Információbiztonsági Tanszékének vezetője. G.V. Plehanov. 2004-től 2007-ig a MESI Számítástechnikai Intézet igazgatójaként, 2007-től 2012-ig rektorhelyetteseként dolgozott. tudományos munka valamint a MESI oktatási és módszertani egyesület.

Szakmai érdeklődési köre:

• vállalati tervezés;
• elmélet és módszertan különböző osztályokba tartozó információs rendszerek tervezésére;
• tudásmérnöki;
• intelligens információs rendszerek;
• Vállalatirányítási információs rendszerek;

• tudásmenedzsment rendszerek tervezése.

2004-től 2015-ig az Oktatási és Módszertani Egyesület (UMA) oktatási és módszertani tanácsának elnöke az alkalmazott informatikai területen, jelenleg az oktatási és módszertani tanács alelnöke az „Alkalmazott Informatika” képzési területen. az "Informatikai és Számítástechnikai" Állami Tudományos Szolgálat Szövetségi Oktatási és Módszertani Egyesülete . A Szövetségi Állami Oktatási Szabvány és egy példaértékű alapképzési program egyik kidolgozója az „Alkalmazott informatika”, „Programozó”, „Fejlesztési menedzser” szakmai szabványok előkészítése terén. szoftver", "Információs rendszerek specialistája", alapszakember oktatási programok alapképzési szakokon: "Alkalmazott informatika a közgazdaságtanban", "Vállalkozások és információs rendszerek mérnöke", "Információs rendszerek és vállalatirányítási technológiák" mesterképzés.

Hosszú éveken át a kandidátusi és doktori értekezések védéséért felelős Szaktanács alelnöke a 080013 „A közgazdaságtan matematikai és instrumentális módszerei” szakterületen. Irányítása alatt 16 szakdolgozatot védtek meg a közgazdaságtudományi kandidátus fokozat megszerzésére. Tagja az Orosz Mesterséges Intelligencia Szövetség Tudományos Tanácsának.

Kitüntetései vannak: 1999-ben az Orosz Föderáció elnökének díjazottja az oktatás területén, a felsőoktatás tiszteletbeli munkatársa.