Загрузка...
Учебная работа. Реферат: Информатика — Обработка информации
На самом верхнем уровне можно выделить числовую и нечисловую обработку. В обозначенные виды обработки вкладывается разная трактовка содержания понятия «данные». При числовой обработке употребляются такие объекты, как переменные, векторы, матрицы, многомерные массивы, константы и т.д. При нечисловой обработке объектами могут быть файлы, записи, поля, иерархии, сети, дела и т.д. Другое отличие состоит в том, что при числовой обработке содержание данных не имеет огромного значения, в то время как при нечисловой обработке нас заинтересовывают конкретные сведения о объектах, а не их совокупа в целом.
Исходя из убеждений реализации на базе современных достижений вычислительной техники выделяют последующие виды обработки инфы:
поочередная обработка, используемая в классической фоннеймановской архитектуре ЭВМ , располагающей одним микропроцессором;
параллельная обработка, используемая при наличии нескольких микропроцессоров в ЭВМ ;
конвейерная обработка, сплетенная с внедрением в архитектуре ЭВМ одних и тех же ресурсов для решения различных задач, При этом если эти задачки тождественны, то это поочередный сборочный поток, если задачки схожие — векторный сборочный поток.
Принято относить имеющиеся архитектуры ЭВМ с точки зрении обработки инфы к одному из последующих классов.
Архитектуры с одиночным потоком установок и данных (SISD). К этому классу относятся классические фоннеймановские однопроцессорные системы, где имеется центральный микропроцессор, работающий с парами «атрибут — значение».
Архитектуры с одиночными потоками установок и данных (SIMD). Индивидуальностью данного класса является наличие 1-го (центрального) контроллера, управляющего рядом схожих микропроцессоров. Зависимо от способностей контроллера и процессорных частей, числа микропроцессоров, организации режима поиска и черт маршрутных и разглаживающих сетей выделяют:
матричные микропроцессоры, применяемые для решения векторных и матричных задач;
ассоциативные микропроцессоры, используемые для решения нечисловых задач и использующие память, в какой можно обращаться конкретно к инфы, лежащей в ней;
процессорные ансамбли, используемые для числовой и нечисловой обработки;
конвейерные и векторные микропроцессоры.
Архитектуры с множественным потоком установок и одиночным потоком данных (MISD). К этому классу могут быть отнесены конвейерные микропроцессоры.
Архитектуры с множественным потоком установок и множественным потоком данных (MIMD). К этому классу могут быть отнесены последующие конфигурации: мультипроцессорные системы, системы с мультобработкой, вычислительные системы из почти всех машин, вычислительные сети.
Главные процедуры обработки данных представлены на рисунке 4.
Рис. 4. Главные процедуры обработки данных
Создание данных, как процесс обработки, предугадывает их образование в итоге выполнения некого метода и предстоящее внедрение для преобразований на наиболее высочайшем уровне.
Модификация данных связана с отображением конфигураций в настоящей предметной области, осуществляемых методом включения новейших данных и удаления ненадобных.
Контроль, сохранность и целостность ориентированы на адекватное отображение настоящего состояния предметной области в информационной модели и обеспечивают защиту инфы от несанкционированного доступа (сохранность) и от сбоев и повреждений технических и программных средств.
Поиск инфы, хранимой в памяти компа, осуществляется как самостоятельное действие при выполнении ответов на разные запросы и как вспомогательная операция при обработке инфы.
Поддержка принятия решения является более принципиальным действием, выполняемым при обработке инфы. Широкая кандидатура принимаемых решений приводит к необходимости использования различных математических моделей.
Создание документов, сводок, отчетов заключается в преобразовании инфы в формы, подходящие для чтения как человеком, так и компом. С сиим действием соединены и такие операции, как обработка, считывание, сканирование и сортировка документов.
При преобразовании инфы осуществляется ее перевод из одной формы представления либо существования в другую, что определяется потребностями, возникающими в процессе реализации информационных технологий.
Реализация всех действий, выполняемых в процессе обработки инфы, осуществляется при помощи различных программных средств.
Более всераспространенной областью внедрения технологической операции обработки инфы является принятие решений.
К зависимости от степени информированности о состоянии управляемого процесса, полноты и точности моделей объекта и системы управления, взаимодействия с окружающей средой, процесс принятия решения протекает в разных критериях:
Принятие решений в критериях определенности. В данной для нас задачке модели объекта и системы управления числятся данными, а воздействие наружной среды — несущественным. Потому меж избранной стратегией использования ресурсов и конечным результатом существует конкретная связь, откуда следует, что в критериях определенности довольно применять решающее правило для оценки полезности вариантов решений, принимая в качестве рационального то, которое приводит к большему эффекту. Если таковых стратегий несколько, то они все числятся эквивалентными. Для поиска решений в критериях определенности употребляют способы математического программирования.
Принятие решений в критериях риска. В отличие от предшествующего варианта для принятия решений в критериях риска нужно учесть воздействие наружной среды, которое не поддается четкому прогнозу, а понятно лишь вероятностное распределение ее состояний. В этих критериях внедрение одной и той же стратегии может привести к разным финалам, вероятности возникновения которых числятся данными либо могут быть определены. Оценку и выбор стратегий проводят при помощи решающего правила, учитывающего возможность заслуги конечного результата.
Принятие решений в критериях неопределенности. Как и в предшествующей задачке меж выбором стратегии и конечным результатом отсутствует конкретная связь. Не считая того, неопознаны также значения вероятностей возникновения конечных результатов, которые или не могут быть определены, или не имеют в контексте содержательного смысла. Каждой паре «стратегия — конечный итог» соответствует некая наружная оценка в виде выигрыша. Более всераспространенным является внедрение аспекта получения наибольшего гарантированного выигрыша.
Принятие решений в критериях многокритериальности. В хоть какой из вышеперечисленных задач многокритериальность возникает в случае наличия нескольких самостоятельных, не сводимых одна к иной целей. Наличие огромного числа решений усложняет оценку и выбор хорошей стратегии. Одним из вероятных путей решения является внедрение способов моделирования.
Решение задач при помощи искусственного ума заключается в сокращении перебора вариантов при поиске решения, при всем этом программки реализуют те же принципы, которыми пользуется в процессе мышления человек.
Экспертная система пользуется познаниями, которыми она владеет в собственной узенькой области, чтоб ограничить поиск на пути к решению задачки методом постепенного сужения круга вариантов.
Для решения задач в экспертных системах употребляют:
способ логического вывода, основанный на технике доказательств, именуемой резолюцией и использующей опровержение отрицания (подтверждение «от неприятного»);
способ структурной индукции, основанный на построении дерева принятия решений для определения объектов из огромного числа данных на входе;
способ эвристических правил, основанных на использовании опыта профессионалов, а не на абстрактных правилах формальной логики;
способ машинной аналогии, основанный на представлении инфы о сравниваемых объектах в комфортном виде, к примеру, в виде структур данных, именуемых фреймами.
Источники «ума», проявляющегося при решении задачки, могут оказаться никчемными или полезными либо экономными зависимо от определенных параметров области, в какой поставлена задачка. Исходя из этого, быть может осуществлен выбор способа построения экспертной системы либо использования готового программного продукта.
процесс выработки решения на базе первичных данных, можно разбить на два шага: выработка допустимых вариантов решений методом математической формализации с внедрением различных моделей и выбор рационального решения на базе личных причин.
Информационные потребности лиц, принимающих решение, в почти всех вариантах нацелены на интегральные технико-экономические характеристики, которые могут быть получены в итоге обработки первичных данных, отражающих текущую деятельность компании. Анализируя многофункциональные связи меж итоговыми и первичными данными, можно выстроить так именуемую информационную схему, которая отражает процессы агрегирования инфы. Первичные данные, обычно, очень многообразны, интенсивность их поступления высока, а общий размер на интересующем интервале велик. С иной стороны состав интегральных характеристик относительно мал, а требуемый период их актуализации быть может существенно короче периода конфигурации первичных данных — аргументов.
Для поддержки принятия решений неотклонимым является наличие последующих компонент:
обобщающего анализа;
прогнозирования;
ситуационного моделирования.
В истинное время принято выделять два типа информационных систем поддержки принятия решений.
системы поддержки принятия решений DSS (Decision Support System) производят отбор и анализ данных по разным чертам и включают средства:
доступа к базам данных;
извлечения данных из разнородных источников;
моделирования правил и стратегии деловой деятель;
деловой графики для представления результатов анализа;
анализа «если что»;
искусственного ума на уровне экспертных систем.
системы оперативной аналитической обработки OLAP (OnLine Analysis Processing) для принятия решений употребляют последующие средства:
сильную многопроцессорную вычислительную технику в виде особых OLAP-серверов;
особые способы многомерного анализа;
особые хранилища данных Data Warehouse.
Реализация процесса принятия решений заключается в построении информационных приложений. Выделим в информационном приложении типовые многофункциональные составляющие, достаточные для формирования хоть какого приложения на базе БД.
PS (Presentation Services) — средства представления. Обеспечиваются устройствами, принимающими ввод от юзера и отображающими то, что докладывает ему компонент логики представления PL, плюс соответственная программная поддержка. Быть может текстовым терминалом либо X-терминалом, также индивидуальным компом либо рабочей станцией в режиме программной эмуляции терминала либо Х-терминала.
PL (Presentation Logic) — машина — комплекс технических средств, предназначенных для автоматической обработки информации в процессе решения вычислительных и информационных задач). Обрабатывает деяния юзера по выбору кандидатуры меню, по нажатию клавиши либо выбору элемента из перечня.
BL {Business or Application Logic) — прикладная приложение.
DL (Data Logic) — логика управления данными. Операции с базой данных (SQL-операторы SELECT, UPDATE и INSERT), которые необходимо выполнить для реализации прикладной логики управления данными.
DS (Data Services) — операции с базой данных. Деяния СУБД, вызываемые для выполнения логики управления данными, такие как манипулирование данными, определения данных, фиксация либо откат транзакций и т.п. СУБД обычно составляет SQL-приложения.
FS (File Services) — файловые операции. Дисковые операции чтения и записи данных для СУБД и остальных компонент. Обычно являются функциями ОС.
Посреди средств разработки информационных приложений можно выделить последующие главные группы;
классические системы программирования;
инструменты для сотворения файл-серверных приложений;
средства разработки приложений «клиент-сервер»;
средства автоматизации делопроизводства и документооборота;
средства разработки Веб/Интранет-приложений;
средства автоматизации проектирования приложений.
]]>