Formuly Hartli i Shennona

8) intellektual'nye roboty

9) Novye arhitektury komp'yuterov

10) geneticheskie algoritmy

Predstavlenie znaniy  Eto podbor predstavleniya konkretnyh i obobschennyh znaniy, svedeniy i faktov dlya nakopleniya i obrabotki informacii v EVM.

Osnovnye zadachi: - izuchenie modeley predstavleniya znaniy, sposobov izvlecheniya znaniy i obra-botki ih v sistemah osnovannyh na znaniyah.

Razlichiya mejdu dannymi i znaniyami - Dannye – otdel'nye fakty harakterezuyuschie ob"ekty, processy, yavleniya predmetnoy oblasti. Znaniya – zakonomernye vzaimosvyazi v predmetnoy oblasti. Mogut byt' v forme zakonov, principov, svyazey obschego haraktera i t.p. Rezul'tat obobscheniya prak-ticheskogo opyta. Znaniya izuchennye iz chelovecheskogo eksperimenta i perenosyatsya na komp'yuter.

Sistema znaniy – informacionnaya model' nekotoroy oblasti predmetnoy oblasti

Trebovaniya k sistemnym znaniyam: Dostatochnaya polnota, Nalichie mehanizma vyvod novoy in-formacii, Terpimost' k protivorechiyam, Obuchaemost' sistemy znaniy

Neyroinformatika — oblast' nauchnyh issledovaniy, lejaschaya na peresechenii neyronauki i informatiki. Neyroinformatika yavlyaetsya razdelom iskusstvennogo intellekta, ob"edinyayuschim neyrosetevye i neyrokomp'yuternye tehnologii.

Neyron — eto strukturno-funkcional'naya edinica nervnoy sistemy. Eta kletka imeet slojnoe stroenie, vysoko specializirovana i po strukture soderjit yadro, telo kletki i otrostki.

Iskusstvennyy neyron— uzel iskusstvennoy neyronnoy seti, yavlyayuschiysya uproschennoy model'yu estestvennogo neyrona. Matematicheski, iskusstvennyy neyron obychno predstavlyayut kak nekotoruyu nelineynuyu funkciyu ot edinstvennogo argumenta — lineynoy kombinacii vseh vhodnyh signalov. Dannuyu funkciyu nazyvayut funkciey aktivacii[2] ili funkciey srabatyvaniya, peredatochnoy funkciey. Poluchennyy rezul'tat posylaetsya na edinstvennyy vyhod. Takie iskusstvennye neyrony ob"edinyayut v seti — soedinyayut vyhody odnih neyronov s vhodami drugih. Iskusstvennye neyrony i seti yavlyayutsya osnovnymi elementami ideal'nogo neyrokomp'yutera

Vidy funkciy Lineynaya peredatochnaya funkciya, Porogovaya peredatochnaya funkciya, Sigmoidal'-naya peredatochnaya funkciya

Perseptron, — ponimanie, poznavanie, vospriyatie), matematicheskaya model' processa vospriyatiya. Stalkivayas' s novymi yavleniyami ili predmetami, chelovek ih uznaet, to est' otnosit k tomu ili inomu ponyatiyu (klassu). Tak, my legko uznaem znakomyh, daje esli oni izmenili prichesku ili odejdu, mojem chitat' rukopisi, hotya kajdyy pocherk imeet svoi osobennosti, uznaem melodiyu v razlichnoy aranjirovke i t.d.

Iskusstvennye neyronnye seti (INS) — matematicheskie modeli, a takje ih programmnye ili apparatnye realizacii, postroennye po principu organizacii i funkcionirovaniya biologicheskih neyronnyh setey — setey nervnyh kletok jivogo organizma. Eto ponyatie vozniklo pri izuchenii processov, protekayuschih v mozge, i pri popytke smodelirovat' eti processy.

Osobenosti INS:- sposobnost' k obucheniyu;- neverbal'nost' (hranenie informacii v neyavnoy forme);- sposobnost' delat' oshibki

Evolyucionnoe modelirovanie ispol'zuet priznaki teorii Darvina dlya postroeniya intellek-tual'nyh sistem (metody gruppovogo ucheta, geneticheskie algoritmy). Yavlyaetsya chast'yu bolee ob-shirnoy oblasti iskusstvennogo intellekta — vychislitel'nogo intellekta.

Evolyucionnoe modelirovanie eto uje dostatochno slojivshayasya oblast', v kotoroy mojno vydelit': modeli vozniknoveniya molekulyarno-geneticheskih informacionnyh sistem; modeliro-vanie obschih zakonomernostey evolyucii (Evolyucionnye algoritmy). Eto sistemy, kotorye is-pol'zuyut tol'ko evolyucionnye principy. Oni uspeshno ispol'zovalis' dlya zadach tipa funkcio-nal'noy optimizacii i mogut legko byt' opisany na matematicheskom yazyke. K nim otnosyatsya evo-lyucionnye algoritmy, takie kak Evolyucionnoe programmirovanie, Geneticheskie algoritmy, Evolyucionnye strategii, Geneticheskoe programmirovanie; evolyucionnye modeli. Eto sistemy, kotorye yavlyayutsya biologicheski bolee realistichnymi, chem evolyucionnye algoritmy, no kotorye ne okazalis' poleznymi v prikladnom smysle. Oni bol'she pohoji na biologicheskie sistemy i menee napravleny na reshenie tehnicheskih zadach. Oni obladayut slojnym i interesnym povedeniem, i, vidimo, vskore poluchat prakticheskoe primenenie. K etim sistemam otnosyat tak nazyvaemuyu iskusstvennuyu jizn'.

prikladnoe evolyucionnoe modelirovanie.

Geneticheskiy algoritm (angl. genetic algorithm) — eto evristicheskiy algoritm poiska, ispol'zu-emyy dlya resheniya zadach optimizacii i modelirovaniya putem posledovatel'nogo podbora, kombi-nirovaniya i variacii iskomyh parametrov s ispol'zovaniem mehanizmov, napominayuschih biologicheskuyu evolyuciyu. Yavlyaetsya raznovidnost'yu evolyucionnyh vychisleniy (angl. evolutionary computation). Otlichitel'noy osobennost'yu geneticheskogo algoritma yavlyaetsya akcent na ispol'zo-vanie operatora skreschivaniya, kotoryy proizvodit operaciyu rekombinacii resheniy-kandidatov, rol' kotoroy analogichna roli skreschivaniya v jivoy prirode.

35. PREDSTAVLENIE ZNANIY

Dannye- eto otdel'nye fakty harakterizuyuschie ob"ekty ili processy v kakoy libo predmetnoy oblasti.

Znaniya- eto zakonomernosti predmetnoy oblasti, zakonomernye vzaimosvyazi mejdu faktami.

BZ- eto sistema znaniy opisannaya na kakom libo yazyke predstavleniya znaniy i hranyaschayasya na ma-shinnom nositele.

B.Z.-eto tehnicheskaya osnova sistemy osnovannoy na znaniyah.

Modeli predstavleniya znaniy:

1) produkcionnaya m.

2) semanticheskaya set'

3) freymovaya m.

4) formal'naya logicheskaya m.

PRODUKCIONNAYa MODEL'

Model' baziruetsya na predstavlenii znaniy v vide pravil, t.e. predlojeniy vida esli <uslo-vie>, to <denystvie> takie pravila nazyvayutsya produkciyami.

Struktura produkcii:

Imya pr: N; P, A=>B, S

N-eto imya produkcii

P- eto preduslovie (Logicheskoe vyrajenie zadayuschie uslovie primeneniya produkcionnogo pravila)

A=>B – eto yadro produkcii.

S- eto postuslovie(esli pravilo srabotalo.)

Intel sistema osnovannaya na produkcionnoy modeli sostoit iz sleduyuschih komponentov:

-BZ

-BD(nabor ishodnyh faktov)

-mashina vyvoda------ komponent upravleniya

------ komponent vyvoda(delaet vyvody, t.e. novye fakty opirayas' na ishodnye fakty i pravila)

Modus ponens

Komponent upravleniya opredelyaet poryadok prosmotra i primeneniya pravil.

Razlichayut 2 tipa vyvoda : pryamoy i obratnyy.

Pryamoy delaetsya ot ishodnyh dannyh k kakoy-to celi.

Pri pryamom vyvode iz BD vydiraetsya fakt i podstavlyaetsya v posylku pravila A>V, esli struk-tura fakta sootvetstvuet strukture posylki, to pravilo srabatyvaet i my poluchaem novyy fakt struktura kotorogo opredelyaetsya zaklyucheniem pravila.

Pr pryamogo vyvoda:

BD(fakty) : Ivanov-slujaschiy Petrov – nach. Ivanova Sidorov – nach. Petrova

BZ(pravil): Esli H- nach. U, to H- slujaschiy

Process vyvoda: 1) podstavlyaem v posylku 1 Pravila- fakt ne sootvetsvuet strukture posylki.

2) podst. Fakt 2 v posylku Pravila- struktura podhodit>H=Petrov, U=Ivanov>-vyvod Pet-rov-sluj.

3) podst. Fakt 3 v posylku Pravila- struktura podhodit>H=Sidorov, U= Petrov>-vyvod Si-dorov-sluj.

Pr obratnogo vyvoda: obr vyv nachinaetsya ot postavki zadachi (vydvijenie gipotezy)

Esli cel' sootvetstvuet zaklyucheniyu, to pravilo srabatyvaet, v etom sluchae posylka pravila daet novuyu cel'(podcel'). Esli proveryaemaya podcel' nahoditsya v baze dannyh kak fakt, to osnovnaya cel' verna. V protivnom sluchae podcel' podstavlyaetsya v drugoe pravilo i process povtoryaetsya. Esli vse pravila byli ispol'zovany, no podtverjdenie podceli ne bylo naydeno, to osnovnaya cel' ne verna. Snachala cel' ischetsya kak fak, a potom perehodim k pravilu

1) gipoteza Sidorov-sluj.

2) poisk celi v BD – takogo fakta net

3) podstavl cel' v zaklyuchitel'nye pravila: Esli Sidorov – nach. U. to Sidorov-sluj. Cel' sootvetstvuet zaklyucheniyu => pravilo srabatyvaet. Formiruetsya podcel'. H=Sidorov. Podcel': sidorov – nachal'nik t.e. novaya gipoteza: suschestvuet li U, dlya kotorogo Sidorov yavlyalsya by nachal'nikom

4) Nayden fakt  Sidorov – nach. Petrova >gipoteza verna i cel' dostignuta.

Upravlyayuschiy komponent mashiny vyvoda vypolnyaet sled deystviya:

-sopostavlenie faktov i pravil

-vybor srabatyvayuschego pravila

-srabatyvaniya pravila

-vypolnenie deystviy ukazannyh v zaklyuchitel'nom pravile(poluchenie novogo fakta).

Preimuschestvo produkcionnoy modeli

1 prostota sozdaniya i opisaniya pravil

2nalichie mehanizma vyvoda novyh faktov

3 prostota v realizacii Yaz. Progr.

Minus: vysokaya chuvstvitel'nost' k protivorechiyam v baze pravil, otlichie ot struktur znaniy svoystvennyh cheloveku.

SEMANTIChESKAYa SET'

Semantika –eto razdel nauki, izuchayuschiy znakovye sistemy kak sredstvojeniya smysla.

Semanticheskaya set' –eto orientirovannyy graf vershinami kotorogo slujat ponyatiya, a rebrami smyslovye vzaimosvyazi mejdu ponyatiyami.

Primer SS:

 

 

V lyuboy SS voznikaet 3 obyazatel'nyh tipa otnosheniy.

1 eto (svyaz' podklassa i klassa)

2 sv-vo znachenie

3 primer(element klassa  ekzemplyar klassa)

Pomimo obyazatel'nyh vozmojny sleduyuschie svyazi:

1. chast' celoe

2. prostranstvennye(opisyvayut raspolojenie chastey: vyshe, nije)

3. vremennye svyazi(ran'she, pozje)

4. funkcional'nye(glagoly opisyvayuschie deystvie)

5. logicheskie

6. kolichestvennye(< > =)

7. atributivnye

SS ispol'zuetsya dlya formalizacii tekstov na estestvennyh yazykah. Dlya analiza teksta ispol'zu-etsya ponyatie situaciya - eto nabor vzaimosvyazannyh ponyatiy i utverjdeniy ob istinnosti vzai-mosvyazi mejdu nimi. V SS net chetkogo mehanizma formal'nogo vyvoda.

Osn napravleniem raboty SS yavlyaetsya proverka gipotez formuliruemyh v vide zaprosov v seti.

Pr zaprosa: Kakoy vid transporta imeet Ivanov?

Pri zaprose stroitsya malen'kaya SS sootvetstvenno zaprosu.

 

 

 

 

 

 

Proverka zaprosa proishodit s pomosch'yu nalojenii seti zaprosa na osn SS i proverki : yavlyaetsya li set' zaprosa podset'yu osnovnoy seti.

Vtorym napravleniem ispol'zovaniya SS yavl-sya poluchenie znaniy po nasledovaniyu , t.e. po rebram orientirovannogo grafa.

Pr: Ivanov- chelovek Ivanov- imeet avto i t.d. (po associativnym svyazyam)

+ 1) model' sootvetstvuet organizacii dolgovremennoy pamyati cheloveka

2) naglyadnost' predstavleniya

3) legkost' perevoda formy SS v predlojeniya estestvennogo yazyka i obratnogo perevoda

4) vozmojnost' celenapravlennogo poiska po associativnym svyazyam

 

- 1) otsutstvie formalizacii dlya etoy modeli

2) otsutstvie yavnogo mehanizma vyvoda

Fremovaya model'

Freym-formalizovannaya model' dlya predstavleniya abstraktnogo obraza.

Obstraktnyy obraz – eto vospriyatie ob"ekta cherez minimal'nyy nabor ego svoystv.

Minimal'nyy nabor-esl' ubrat' iz nego svoyst', to poluchaetsya ne ishodnyy ob"ekt, a drugoy. Primer: komnata(steny, pol, potolok, dveri, okna).

Vydel'yut freymy obrazcy i freymy ekzemplyary. Freym obrazec sootvetstvuet abstraktnomu po-nyatiyu. Imeet nezapolnenye polya. Freym ekzemlyar sootvetstvuet konkretnomu ob"ektu. Vse polya zapolneny.

Freym sostoit iz slotov. Kajdoe klyuchevoe ponyatie opisyvaetsya freymom. Model' predmetnoy oblasti predstavlyaet soboy set' vzaimosvyazannyh freymov.

Formal'no logicheskaya model'

Model' osnovana na formal'nom yazyke – eto yazyk ischisleniya predikatov. Znaniya predstavlyayutsya vvide formul ischisleniya predikatov ili pravil vyvoda predikatov.

 

36. Logicheskoe programmirovanie.

Osnovnaya ideya: modelirovanie znaniy i logicheskih rassujdeniy s pomosch'yu produkcionnyh pravil. Yazyk logicheskogo programmirovaniya trebuet ne sostavleniya algoritma, a logicheskogo opisaniya predmetnoy oblasti. Konkretnye svyazi mejdu ob"ektami predmetnoy oblasti zapisyvayutsya vvide faktov, a obschie zakonomernosti vvide pravil. Na sleduyuschem etape k poluchennoy takim obrazom proge obraschayutsya s zaprosom. Reshenie zadachi nahodit sama sistema programmirovaniya.

Yazyki logicheskogo programmirovaniya: Prolog, Lisp.

Bazovye principy:

1. Logicheskoe programmirovanie

2. Rekursiya

3. Drevovidnoe predstavlenie dannyh

Osnovy yazyka prolog.

Programma na prologe sostoit iz logicheskih sekciy. Osnovnaya edinica – eto predlojenie. Pred-lojenie zavershaetsya tochkoy.

Vidy predlojeniy:

1. Fakty

2. Pravila

3. Celi

Fakty zapisyvayutsya v predikatnoy forme.

Pravila ___:--_____

V zapisi pravil i celey mojno ispol'zovat' logicheskie svyazki , I(kon"yunkciya) ; ili (diz"-yunkciya).

% odnostrochnyy kommentariy.

Primery: pravilo Child(X,Y):-Parent(Y,X).

Celi Parent(petr, ivan); Parent(X,Ivan)

Fakt  parent(Elena, Ivan)

Ispolnenie Prolog-programmy

Process vypolneniya prolog-programmy zapuskaetsya zadaniem celi. Vnutrennie celi zadayutsya s tekste programmy s sekcii goal. Vneshnyaya cel'. Esli my ne ukazyvaem cel' vnutri programmy, to ona doljna zadat'sya v dialoge s pol'zovatelem. Takaya cel' budet nazyvat'sya vneshney.

Prolog yavlyaetsya interpretatorom.

Prolog sistema rassmatrivaet fakty i pravila kak nabor aksiom, cel' kak teoremu i pytaetsya do-kazat' etu teoremu.

Ispol'zuetsya strategiya obratnogo vyvoda. Pri rabote s pravilami Prolog ispol'zuetsya mehanizm avtomaticheskogo vozvrata.

 

Esli v processe formirovaniya podceli, podcel' yavlyaetsya ne vernoy, to proishodit vozvrat v predyduschey podceli. I esli eto vozmojno vybor drugoy vetki rassujdeniya. Avtomaticheskiy voz-vrat mojno podavlyat' kogda eto trebuetsya. Dlya etogo ispol'zuetsya predikat otsecheniya. Oboznacha-etsya !

Otsechenie pozvolyaet sokratit' perebor vozmojnyh vetvey rassujeniy.

Primer: vychislenie funkcii y=F(x):

 

Esli x<3, to u=0

Esli h=>3 i x<7, to u=2

Esli x=>7, to u=4

    Programma dlya etogo primera F(X,0):--X<3!.

                                                        F(X,2):--X>=3, X<7!.

                                                        F(X,4):--X=>7.

V sostave programmy mogut vydelyat'sya sleduyuschie logicheskie sekcii. Domains(domeny pol'zova-telya. Eto mnojestvo iz kotoryh vybiraetsya tip ob"ekta), Database(dinamicheskaya baza dannyh), Predicates(opisanie predikatov), Goal(vnutrennyaya cel'), Clauses(ishodnye fakty i pravila).

Opisanie dannyh v Prologe

Klassifikaciya vidov dannyh. Vidy dannyh byvayut prostye i slojnye. Prostye delyatsya na kon-stanty i peremennye. Konstanty delyatsya na atomy i peremennye.

Prolog raspoznaet vidy dannyh po sposobu zapisi v proggramme.

1. Atomy – ekzemplyar domena – simvol imeni pishetsya s malen'koy bukvy.

Oblast' vidimosti dlya atomov – eto vsya programma.

2. Chisla. Pravila zapisi chisel analogichny pravilam vo vseh drugih yazykah.

3. Peremennye. Imena peremennyh pishutsya s zaglavnoy bukvy. Oblasti vidimosti peremennoy – eto odno predlojenie.

4. Struktury zadayutsya ne imenami, a sostoyat iz neskol'kih komponentov: atomy, chisla, pere-mennye.

Struktura ob"edinyaetsya s komponentom operaciey funktor. Funktor zadaetsya imenami i koliche-stvom argumentov.

Imya funktora(komponent1, , komponent N)

Date(10,march,2012)

Deklarativnyy i procedurnyy smysl Prolog programmirovaniya

DSP otrajaet tol'ko logicheskie svyazi mejdu ob"ektami predmetnoy oblasti. Procedurnyy smysl yavlyaetsya bolee glubokim i otrajaet po kakim shagam programma dostigaet celi. Mashinnyy smysl otrajaet strategiyu i reshenie zadachi.

 

37. Ekspertnye sistemy (ES), ih osnovnye zadachi i obschaya harakteristika. Struktura ES. Razra-botchiki ES. Rejimy ispol'zovaniya ES. Osnovnye vidy zadach, reshaemyh ekspertnymi sistemami.

 

ES – eto itellektual'naya informacionnaya sistema, osnovannaya na baze znaniy, hranyaschey ekspertnye znaniya ob opredelennoy predmetnoy oblasti. Eto predmetnaya oblast' obychno yavlyaetsya ploho formalizovannoy, no ekspertnaya sistema, ispol'zuya znaniya, hranyaschiesya v baze mojet reshat' slojnye zadachi v etoy oblasti.  Dopolnitel'no jelaemoy harakteristikoy  takoy sistemy, kotoraya mnogimi rassmatrivaetsya kak osnovnaya, yavlyaetsya  sposobnost' sistemy poyasnyat', po trebovaniyu, hod svoih rassujdeniy v ponyatnoy dlya sprashivayuschego forme.

ES prizvany okazyvat' pomosch' specialistam, kogda im ne hvataet dlya samostoyatel'nogo resheniya voznikayuschih problem sobstvennyh znaniy i opyta.

Glavnaya ideya ispol'zovaniya ekspertnyh sistem zaklyuchaetsya v tom, chtoby poluchit' ot eksperta ego znaniya i, zagruziv ih v pamyat' komp'yutera, ispol'zovat' vsyakiy raz, kogda v etom vozniknet neobhodimost'.

Osnovu ES sostavlyaet baza znaniy, hranyaschaya mnojestvo znaniy i nabor pravil, poluchennyh ot ekspertov i iz special'noy literatury.

ES pozvolyaet hranit' i obrabatyvat' dva tipa znaniy:

1. Znaniya, kotorye mojno otdelit' ot cheloveka i predstavit' v tradicionnoy forme(knigi)

2. Ekspertnye znaniya, kotorye nevozmojno predstavit' v tradicionnoy forme dlya massovogo rasprostraneniya(istochnik etih znaniy prakticheskiy opyt).

Organizaciya znaniy

Pri razrabotke ES znaniya konkretnoy predmetnoy oblasti redko byvayut polnymi, dostovernymi, chetkimi. Pri razrabotki ES voznikayut protivorechiya mejdu nechetkost'yu znaniy i mehanizmom formal'nogo vyvoda. V injenerii znaniy razrabatyvayutsya metody preodoleniya nechetkosti znaniy libo metody predstavleniya i obrabotki nechetkih znaniy.

Vidy nechetkosti znaniy: nedeterminirovannost' vyvoda znaniy, mnogoznachnost', nenadejnost', nepolnota znaniy, netochnost' znaniy.

ES ispol'zuyut special'nye tehnologii dlya bor'by s nechetkost'yu znaniy.

Organizaciya znaniy vo mnogom zavisit ot vybrannoy modeli predstavleniya znaniy. V ES mogut ispol'zovat'sya klassicheskie modeli predstavleniya znaniy (produkcionnaya, semanticheskaya, freymovaya, formal'no logicheskaya). Krome togo ispol'zuetsya ob"ektnaya model' znaniy. Takje ispol'zuyutsya gibridnye modeli znaniy (kombinirovanie razlichnyh podhodov). Vozmojny i drugie sposoby predstavleniya znaniy.

Po urovnyam predstavleniya znaniy BZ delitsya na: bazu faktov, bazu pravil, bazu procedur.

Osnovnymi komponentami informacionnoy tehnologii, ispol'zuemoy v ES, yavl.: interfeys pol'zovatelya, baza znaniy, reshatel', podsistema ob"yasneniy, intellektual'nyy redaktor BZ. Baza znaniy- central'nyy komponent ES, organizovannyy v sootvetstvie s kakoy to model'yu predstavleniya znaniy.

Reshatel' formiruet posledovatel'nost' rassujdeniy(deystviy), kotorye ot ishodnyh dannyh vedut k resheniyu zadachi.

Podsistema ob"yasneniy – poyasnyaet kakim putem bylo polucheno reshenie i kakie znaniya dlya etogo ispol'zovalis'.

V kollektive razrabotchikov ES vhodyat specialisty 3 kategoriy:

ekspert – opredelyaet krug znaniy, harakterizuyuschih predmetnuyu oblast' i obespechivaet polnotu i dostovernost';

injener poznaniya –pomogaet ekspertam vyyavit' i strukturirovat' znaniya, opredelyayuschie model' predstavleniya znaniya, vybiraet sredstva razrabotki;

programmist – razrabatyvaet instrumental'nye sredstva ES i obespechivaet ee vzaimoeysvtie s os.

Intellektual'nyy interfeys- raspredelyaet roli uchastnikov i organizuet vzaimodeystvie meju nimi. Preobrazovyvaet informaciyu zapisannuyu na estestvennom yazyke vo vnutrenniy yazyk ES.

Rejimy ispol'zovaniya ES:

1.rejim priobreteniya znaniy. Gruppa ekspertov v sotrudnichestve s analitikom napolnyaet bazu znaniy. Zatem testiruet ee i pri neobhodimosti dopolnyaet ili korrektiruet ee. Proverka proishodit cherez podsistemu ob"yasneniy.

2.rejim konsul'tacii.

Klassifikaciya ekspertnyh sistem

Mojno vydelit' sem' osnovnyh klassov zadach, dlya resheniya kotoryh sozdayutsya ES

1.Interpretaciya dannyh. Process opredeleniya smysla dannyh poluchennyh iz vneshney sredy.

2.Diagnostika, t.e. identifikaciya kriticheskih situaciy predmetnoy oblasti na osnove interpretacii dannyh. Pod diagnostikoy ponimaetsya obnarujenie neispravnosti v nekotoroy sisteme. Primer, diagnostika i terapiya sujeniya koronarnyh sosudov.

3.Monitoring. Interpretaciya dannyh i signalizaciya o vyhode teh ili inyh parametrov za dopustimye predely.

4.Proektirovanie, Razrabotka konfiguracii ob"ekta zadannogo svoystvami. Primer, sintez elektricheskih cepey.

5.Prognozirovanie, opredelenie veroyatnyh posledstviy zadannyh situaciy.

6.Planirovanie, t.e. sozdanie programm deystviy, vypolnenie kotoryh pozvolit dostich' postavlennoy celi. Primer, planirovanie povedeniya robota.

7.Obuchenie, t.e. diagnostika oshibok pri izuchenii kakoy-libo discipliny i podskazka pravil'nyh resheniy. Primer, obuchenie yazyku programmirovaniya Lisp.

8. Podderjka prinyatiya resheniy. ES obespechivaet lic, prinimayuschih resheniya, neobhodimoy informaciey i rekomindaciyami, oblegchayuschimi process vybora. Al'ternativy.

7. upravlenie. Eta funkciya zaklyuchaetsya v podderjke zadannogo rejima deyatel'nosti sistemy. Primenyatesya dlya avtomaticheskogo upravleniya slojnymi sistemami.

 

38.  S serediny 60-h godov suschestvenno izmenilsya podhod k sozdaniyu vychislitel'nyh mashin. Vmesto nezavisimoy razrabotki apparatury i nekotoryh sredstv matematicheskogo obespecheniya sta-la proektirovat'sya sistema, sostoyaschaya iz sovokupnosti apparatnyh (hardware) i programmnyh (software) sredstv. Pri etom na pervyy plan vydvinulas' koncepciya ih vzaimodeystviya. Tak voz-niklo principial'no novoe ponyatie — arhitektura EVM.

Pod arhitekturoy EVM ponimaetsya naibolee obschie principy postroeniya EVM opisyvayuschie nabor osnovnyh ustroystv vhodyaschie v EVM, principy ih raboty i organizaciyu EVM kak sistemy vzaimodeystviya funkcional'nyh ob"ektov.

EVM rassmatrivaetsya kak sovokupnost' funkcional'nyy blokov i informacionnyh potokov mejdu nimi.

Naibolee rasprostranennye komp'yutery stroyatsya na principah fon Neymana(arhitektura Fon Neymana). Klassicheskie principy postroeniya EVM byli izlojeny v 1945 g. gruppoy amerikanskih uchenyh, sredi kotoryh byl ochen' izvestnyy matematik i fizik Djon fon Neyman.

Principy fon Neymana: 1. osnovnye funkcional'nye bloki EVM: -ustroystvo upravleniya (UU); -arifmetiko-logicheskoe ustroystvo(ALU); -pamyat'(operativnaya, vneshnyaya); -ustroystva vvo-da/vyvoda.

 

2. informaciya kodiruetsya v dvoichnoy forme i razdelyaetsya na edinicy nazyvaemye mashinnymi slovami.

3. algoritm predstavlyaetsya v forme posledovatel'nosti upravlyayuschih mashinnyh slov(mashinnyh komand). Sovokupnost' komand otnosyaschihsya k algoritmu nazyvaetsya komandoy.

4. programmy i dannye hranyatsya v edinoy operativnoy pamyati.

5. princip programmnogo upravleniya. Central'nyy processor schityvaet komandy programmy iz operativnoy pamyati. Vypolnenie algoritma svoditsya k avtomaticheskomu vypolneniyu komand v tom poryadke kotoryy odnoznachno opredelyaetsya v programme.

Struktura mashinnoy komandy.

V mashinnoy komande mojno vydelit' dve chasti, otvechayuschie za deystviya i za dannye, nad koto-rymi eti deystviya vypolnyayutsya. Eto pozvolyaet rassmatrivat' komandy kak otdel'nye potoki ko-mand i dannyh. Vse mnojestvo komand, kotoroe mojet vypolnyat' dannoe EVM, nazyvaetsya sistemoy komand. Sposob vychisleniya adresa po informacii soderjascheysya v adresnoy chasti komandy – rejim adresacii EVM.

T.o.  v ponyatii arhitektura EVM opredelyaetsya sistema komand processora, rejimami  adresacii, formaty dannyh, naborom programm dostupnyh registru processora.