Файл: Состав и свойства вычислительных систем. Информационное и математическое обеспечение вычислительных систем (Аппаратное обеспечение).pdf

Экспертные системы (ЭС) и системы поддержки принятия решений (СППР) используются для реализации технологий информационного обеспечения процессов принятия управленчес-ких решений на основе применения экономико-математического моделирования и принципов искусственного интеллекта. 

Под экспертной системой понимают комплекс программ, моделирующих действия человека-эксперта при решении задач в узкой предметной области на основе знаний, сконцентрированных в базе знаний. 

Система поддержки принятия решений – компьютерная система, позволяющая лицам, принимающим решения, сочетать собственные предпочтения с компьютерным анализом ситуации при выработке рекомендаций в процессе принятия решений. 

Системы управления проектами предназначены для управления ресурсами различных видов (материальными, техническими, финансовыми, кадровыми, информационными) при реализации сложных научно-исследовательских, проектно-строительных и производственных работ.

Системы интеллектуального проектирования и совершенствования управления предназначены для использования CASE-технологий (Computer Aid System Engineering), ориентированных на автоматизированную разработку проектных решений по созданию и совершенствованию систем организационного управления.

Личные информационные системы предназначены для информационного обслуживания рабочего места пользователя и позволяют:

• планировать личное время на различных временных уровнях, при этом система может своевременно напоминать о наступлении запланированных мероприятий;
• вести персональные или иные картотеки и автоматически выбирать из них необходимую информацию;
• вести журнал телефонных переговоров и использовать функции, характерные для многофункциональных телефонных аппаратов;
• вести персональные информационные блокноты для хранения разнообразной личной информации.

2. Обеспечение информационных систем

Обеспечение информационных систем подразделяется на: информационное, техническое, математическое и программное, методическое, лингвистическое, правовое и организационное (Рис. 2.1).

Рис.2.1. Подсистемы информационной системы.

Информационное обеспечение включает совокупность данных, методы построения БД, а также проектных решений по объёмам, размещению, формам организации информации, циркулирующей в ИС организации.

---

Техническое обеспечение - комплекс ТС, предназначенных для работы ИС, документация на эти средства и технологические процессы.

Математическое обеспечение - совокупность математических методов, моделей, алгоритмов обработки информации, используемых при решении функциональных и проектных задач в ИС.

Программное обеспечение - совокупность программ для реализации целей, задач ИС и нормального функционирования как отдельных, так комплекса ТС.

Методическое и организационное обеспечение - комплекс методов, средств и документов, регламентирующих взаимодействие персонала ИС с программно-техническими средствами (ПТС) и между собой в процессе разработки и эксплуатации ИС.

Лингвистическое обеспечение - совокупность языков общения персонала ИС и пользователей с программно-техническим и информационным обеспечением, а также сумму терминов, используемых в ИС.

Правовое обеспечение - правовые нормы, используемые для соблюдения законности (законы, указы, постановления государственных органов власти, приказы и инструкции вышестоящих органов и руководителей организации).

2.1 Информационное обеспечение вычислительных систем

Для того чтобы понимать друг друга и передавать информацию люди имеют мощный инструмент – естественный язык. В случае если мы говорим на разных языках, то прибегаем к услугам переводчика или изучаем иностранный язык. Все это делается ради одной единственной цели – создать единую среду обмена информацией. Этот аспект не менее актуален и для ЭВМ, тем более в составе вычислительной сети, тем более, если ИВС территориально рассредоточена и включает сотни и даже тысячи ЭВМ. Кроме этого, все ИВС состоят из набора уровней.

Состав требований к информационному обеспечению ИВС обширен и содержит множество важных, а зачастую, очевидных аспектов. Попытаемся их предельно четко сформулировать и изложить в сжатой форме.

Результатная информация, предоставляемая пользователю по его запросу должна иметь удобный для него вид. Базы данных, используемые для решения поставленных перед ИВС задач должны содержать всю необходимую для этого информацию.  Неполнота и противоречивость данных недопустимы.

Форматы данных и сообщений, должны максимально эффективно использовать производительность технических средств. Различные сегменты ИВС должны обладать свойством информационной совместимости. Это означает, что данные, имеющие гетерогенную природу (различные по своей природе – это аудио, видео, и пр. виды информации) должны обрабатываться одинаково эффективно.

---

Необходимость организации ИВС подразумевает создание единой информационно-коммуникационной среды. Для этого могут быть применены две основные технологии –  клиент-серверная и файл-серверная.

Кроме этого, массивы информации в виде баз данных (БД), могут иметь статус коллективного (доступны всем пользователям) и индивидуального ресурса (имеется один владелец-пользователь).

БД, используемые в ИВС, размещаются локально на одной ЭВМ или являются распределенными и располагаются на нескольких ЭВМ. Для управления БД применяются стандартные СУБД (системы управления БД) и СУРБД (системы управления распределенными БД) [11].

Программно-технические средства ИВС должны быть рассчитаны на перспективу длительной эксплуатации и развития. Это подразумевает чередующиеся этапы эволюционного наращивания возможностей в рамках предусмотренного ресурса и радикальной замены отдельных компонентов как технических, так и программных средств.

ИВС должна обеспечивать корректное взаимодействие с прикладными программами, написанными в разных средах и разными специалистами. Правила и соглашения, используемые для обмена информацией между компьютерами на одном уровне, называется протоколом.

Между каждой парой смежных уровней находится интерфейс, определяющий набор примитивных операций, предоставляемых нижним уровнем верхнему.

Набор уровней и протоколов называется архитектурой сети. Согласованная и открытая архитектура ИВС должна поддерживаться стандартными прикладными интерфейсами.

Шаг в будущее, сделанный нами порядка трех десятилетий назад, подразумевает переход от баз данных к базам знаний (БЗ). Точнее к системам, основанным на знаниях, информационное обеспечение вычислительных процессов в которых отличается от используемых повсеместно БД. БЗ также входят в состав информационного обеспечения ИВС. 

Иску́сственная нейро́нная се́ть (ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса[1]. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.

---

ИНС представляет собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа, методов кластеризации и т. п.

С математической точки зрения, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации.

С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники.

С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма,

А с точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннективизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов.

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искажённых данных.

2.2 Математическое обеспечение вычислительных систем.

Математическое обеспечение — состоит из фонда программ вычислительных алгоритмов, в частности, фонд содержит решения типовых задач математической физики. Фонд непрерывно пополняется, на рынке программных продуктов идет конкуренция между разработчиками МО. Одна из классификаций математического обеспечения предполагает деление его на следующие разделы:

---

• подпрограммы,
• пакеты программ,
• библиотеки программ,
• системы математического обеспечения.

Подпрограммы.

Это наиболее известный и часто используемый раздел математического обеспечения. Он состоит из отдельных подпрограмм или программ, содержащих небольшой набор подпрограмм.

Первые численные модели на ЭВМ программировались в двоичных кодах, эти подпрограммы были машинно-ориентированными. Мобильность подпрограмм — возможность их использования на различных ЭВМ появилась с внедрением универсальных языков программирования: Алгола и Фортрана. Другим эффектом внедрения алгоритмических языков высокого уровня было появление новой среды описания вычислительных алгоритмов, программа на таком языке может также служить формальным описанием алгоритма. Особенно ярко эта спо-

собность алгоритмического языка служить языком публикаций вычи-

слительных алгоритмов проявилась у языка Алгол-60. В СССР и за рубежом был опубликован обширный спектр вычислительных алгоритмов на этом языке. С 70-х годов описания вычислительных алгоритмов публикуются на Фортране из-за широкого распространения этого языка. Набор алгоритмов, опубликованных в журнале “ACM Transactions on Mathematical Soft.”, охватывает почти все сферы численного анализа.

Пакеты программ.

Пакетом программ называют комплекс программ для решения серийных задач в конкретной области наук и техники. Пакет прикладных программ (ППП), частный случай пакетов, — это система взаимосвязанных программ и средств организации процесса вычислений. При помощи этих средств, в рамках реализованной в пакете стратегии организации вычислений, автоматически генерируется цепочка прикладных вычислительных программ для проведения конкретного вычислительного эксперимента. Примером ППП может служить пакет САФРА (Система Автоматизации Физических Расчетов), разработанный в ИПМ им. М.В. Келдыша РАН для решения класса задач математической физики. Программы, создаваемые при помощи пакета САФРА, используют программы из архивного фонда

пакета, содержащего свыше тысячи программ. Системная часть пакета обеспечивает подбор оптимальной последовательности программ для решения общей задачи. устриальной технологии производства программ приложений.

Современное МО, кроме программ элементарных математических

функций для вычисления синусов и логарифмов и др., содержит обширный набор стандартных программ для реализации массовых вычислительных алгоритмов. Техника сборки программы из готовых вычислительных компонент снижает трудоемкость программирования приложений. Значительное усложнение программирования из-за появления многопроцессорных кластеров и графических процессоров повышает роль такой техники. Для программирования библиотечных программ можно привлекать узких специалистов в прикладных областях и обеспечивать очень высокую эффективность реализации.

---