Методологическая классификация автоматизированных информационных систем, направлений и методологий их исследования

Методологическая классификация автоматизированных информационных систем, направлений и методологий их исследования.

Рыночные отношения и конкурентная борьба производителей диктуют свои правила организации производства, в том числе постоянно расширяющуюся сферу автоматизации, которая охватывает не только чисто механические и технические операции, но и интеллектуальную деятельности человека. На современном уровне развития «человеко-машинных», автоматизированных систем, не зависимо от их ориентации (АСУ, САПР, ГАП и др.), заметна тенденция к сближению их программной составляющей. Эта тенденция выражается в переходе к интегрированным многофункциональным программным системам (ИМПС) с интеллектуальной поддержкой этапов производственного цикла и управления. Современные прогрессивные технологии повышения производительности труда базируются на технике взаимодействия пользователей с ЭВМ, специфике представления и хранения информации, что выдвигает ряд дополнительных производственных требований предъявляемых к ИМПС: наличие инструментальных средств анализа, документирования, хранения данных и знаний, с учетом их непрерывного развития и совершенствования.

Отечественный и зарубежный опыт показывает, что большой потенциал повышения эффективности программного обеспечения закладывается еще на ранних этапах разработки – сборе исходных данных, структуризации, формализации предметной области, постановки задачи и т.д. На современном уровне развития эти этапы с трудом поддаются формализации и, как правило, большая их часть выполняется на основе здравого смысла, инженерного опыта и интуиции. Из наиболее крупных направлений научного исследования этой проблемы выделяются:

· CASE-технологии (Computer Aided Software Engineering), которые представляют собой методологию проектирования, язык спецификаций (как правило, в виде графических нотаций), инструментальные средства моделирования и анализа предметной области. С инженерно-технической точки зрения (ориентация CASE-технологий) наибольший интерес вызывают концептуальные и логические модели проектных решений, уровень формального представления которых позволяет использовать для их анализа и синтеза аппарат математической логики, легко поддающийся автоматизации на базе современных ЭВМ.

· Когнитология – научная дисциплина, которая интегрирует в себе знаковые (символьные) и структурные методы представления знаний с учетом методов дисциплины искусственного интеллекта. С научной точки зрения (ориентация когнитологии) наибольший интерес представляют исследования по развитию синтаксических, семантических и процедурных моделей и переход к семиотическому моделированию знаний.

· Научное направление по исследованию аппарата спецификаций, который исследует формальные методы структуризации и оценки знаний. Это научное направление представляет интерес с точки зрения теории познания и представления объектов и предметов моделирования с учетом эргономических аспектов человеческого фактора.

Каждое из перечисленных направлений претендует на право разработки канонических методов представления программно-технических систем и содержит рациональное зерно, но, к сожалению, эти направления, как правило, развиваются эпистемологически аддитивно друг другу, за исключением ряда малозначимых взаимных ссылок. Также существует большое количество не учитываемых в этих направлениях второстепенных факторов, суммарное воздействие которых является существенной составляющей в процессе создания программных систем.

Сстановится актуальной задача выделения и систематизации активных составляющих проектирования информационных систем, с учетом создания единого понятийного аппарата представления и оценки проектных этапов в виде особым образом формализованных знаний – проектных решений.

В общем случае создание программных систем происходит при наличии ограничений двух типов:

· развития знаний о технологических средствах разработки программных систем (методологии, методов постановки задач, принципах структуризации, методов организации производства и пр.);

· развития технических средств, на которых предполагается реализовать программную систему (технические возможности и ресурсы).

В настоящее время, качественные и количественные показатели программных систем улучшаются за счет использования все время совершенствующейся элементной базы (вычислительная техника, средства связи и др.). На современном этапе, развитие технических средств идет опережающими темпами, в то время как развитие теоретических положений по развитию программного обеспечения явно запаздывает. Сложившаяся ситуация подчеркивает актуальность научных исследований в области теории разработки программных систем и раскрытия их производственного потенциала.

2. Метод «Деревьев решений».

Дерево решений - это схематическое представление проблемы принятия решений. Ветви дерева решений представляют собой различные события (решения), а его вершины - ключевые состояния, в которых возникает необходимость выбора.

Чаще всего дерево решений является нисходящим, то есть строится сверху вниз. Выделяют следующие этапы построения дерева решений:

1. Первоначально обозначают ключевую проблему. Это будет вершина дерева.

2. Для каждого момента определяют все возможные варианты дальнейших событий, которые могут оказать влияние на ключевую проблему. Это будут исходящие от вершины дуги дерева.

3. Обозначают время наступления событий.

4. Каждой дуге прописывают денежную и вероятностную характеристики.

5. Проводят анализ полученных результатов.

Основа наиболее простой структуры дерева решений - ответы на вопросы "да" и "нет".

Пример. Рассмотрим пример дерева решений, задача которого - ответить на вопрос "пойти ли гулять?". Чтобы решить эту задачу, необходимо ответить на ряд вопросов, которые находятся в узлах дерева. Вершина дерева "на улице солнечно" является узлом проверки. Если на этот вопрос получен положительный ответ, то переходим к левой ветви дерева, если отрицательный - то к правой. Движение продолжается до тех пор, пока не будет получен окончательный ответ.

Дерево решений "пойти ли гулять?"

/

/

/

/ На

/ улице

┌───────────────────/ солнечно?───────────────────┐

│ / │

┌─┴─┐ / ┌─┴─┐

│ да│ / │нет│

└─┬─┘ / └─┬─┘

│ / │

/ / /

/ /

/ /

/ /

/ /

/ /

┌────/ Температура────┐ ┌─────/ Идет ли ────┐

│ воздуха / │ │ дождь? / │

│ высокая? / │ │ / │

│ / │ │ / │

│ / │ │ / │

│ / │ │ / │

│ / │ │ / │

│ / │ │ / │

├───┐ ┌───┤ ├───┐ ┌───┤

│ да│ │нет│ │ да│ │нет│

├───┘ └───┤ ├───┘ └───┤

│ │ │ │

├─────────┐ ┌───────┤ ├─────────┐ ┌───────┤

│Не ходить│ │ Идти │ │Не ходить│ │ Идти │

└─────────┘ └───────┘ └─────────┘ └───────┘

Рисунок 14

 

Для каждой дуги дерева могут быть определены числовые характеристики, например величина прибыли по проекту и вероятность ее получения. В этом случае оно помогает учесть все возможные варианты действия и соотнести с ними финансовые результаты. Для формулирования сценариев развития проекта необходимо располагать достоверной информацией с учетом вероятности и времени наступления событий. Затем переходят к сравнению альтернатив.

Недостатками дерева решений является ограниченное число вариантов решения проблемы. В процессе построения дерева решений необходимо обращать внимание на его размер. Оно не должно быть слишком перегруженным, так как это уменьшает способность к обобщению и способность давать верные ответы.

Преимущества метода.

Интуитивность деревьев решений Возможность извлекать правила из базы данных на естественном языке Не требует от пользователя выбора входных атрибутов Точность моделей Разработан ряд масштабируемых алгоритмов Быстрый процесс обучения Обработка пропущенных значений Работа и с числовыми, и с категориальными типами данных.

Процесс конструирования. Основные этапы алгоритмов конструирования деревьев: "построение" или "создание" дерева (tree building) "сокращение" дерева (tree pruning).

Критерии расщепления. "мера информационного выигрыша" (information gain measure) индекс Gini, т.е. gini(T), определяется по формуле: Большое дерево не означает, что оно "подходящее"

Системная методология; система, заданная на объекте.

Технология – совокупность производственных методов и процессов в определенной отрасли производства, а также их научное описание и обоснование. Системная методология – стройная совокупность методов изучения свойств… Данное определение предполагает выдвижение гипотезы о существовании концептуальной схемы, в которой типы системных…

Спецификации передачи управления (Блок-схемы, Схемы Насси-Шнейдермана, Таблицы решений).

Блок-схемы

На рисунке 3.8 показаны стандартные и нестандартные символы для изображения структурных схем. Их можно использовать для представления организации… Блок ограничения/прерывания. Этот символ предназначен для обозначения входов в… Блок решения. Этот символ используется для обозначения переходов управления по условию. Для каждого блока решения…

Схемы Насси-Шнейдермана

Таблицы решений

Вопросы, на которые следует ответить в структуре управления, перечислены в столбце условий. Действия, выполняемые в зависимости от ответов, указаны… Таблицы решений могут быть использованы для проектирования структуры…

Элементы аналитической теории алгоритмов.

Свойства: 1) определенности (общепонятности и точности); 2) массовости; 3) результативности. Для выполнения алгоритма должен быть задан другой алгоритм выполнения (или… Алгоритм - это совокупность записи алгоритма и отображения, индуцируемого его алгоритмом выполнения.

Инженерная психология и рекомендации при построении информационных моделей.

Инженерная психология

Большое значение имеет совершенствование методов психологического анализа трудовых процессов, разработка проблем многоуровневой адаптации человека и… Общая эффективность действия сложной системы управления (человек выступает как…  

Рекомендации при построении информационных моделей.

· Информационная модель должна представлять лишь существенные свойства, отношения, связи, взаимодействия управляемых объектов. · Информационная модель должна быть наглядной, чтобы человек мог воспринимать… · Информационная модель как элемент производственной среды, длительно находящейся в поле зрения работающего человека,…

Назначение, особенности, области применения методов интеллектуального анализа данных.

Визуальные инструменты Data Mining позволяют проводить анализ данных предметными специалистами (аналитиками), не владеющими соответствующими… Задачи, решаемые Data Mining · Классификация — отнесение входного вектора (объекта, события, наблюдения) к одному из заранее известных классов.

Интерфейс (когнетика).

С развитием компьютерных систем, средств вербального и визуального управления, их интеллектуализации настала очередь обратиться к проблеме исследований эргономики сознания. Направления эргономики и когнитологии стремящиеся решить или затрагивающие именно эту проблему получили название дисциплины когнетики (или упрощенно – развитие интерфейса)

Методы оценки качества визуального интерфейса.

Центральное место в количественных методах оценки производительности интерфейсов занимают два вида показателей: 1. Манипуляционные – зависящие от технических возможностей устройств… 2. Ментальные – зависящие от способностей осознания и реакции (объективирования) человека необходимых для…

Расчеты по модели GOMS

  Таблица 1. Расстановка ментальных операций Правило 0 Начальная расстановка операторов M Операторы M следует …   9. Принципы и методы разработки надежного программного обеспечения. Основные определения, связанные с обнаружением и…

Основные определения.

Тестирование - процесс выполнения программы с намерением найти ошибки.

Доказательство - попытка найти ошибки в программе безотносительно к внешней для программы среде.

Контроль - найти ошибки, выполняя программу в тестовой, или моделируемой, среде.

Испытание - найти ошибки, выполняя программу в заданной реальной среде.

Аттестация - авторитетное подтверждение правильности программы. Сравнение с некоторым заранее определенным стандартом.

Отладка - установление точной природы известной ошибки, а затем - на исправление этой ошибки. Результаты тестирования являются исходными данными для отладки.

 

 

Информационная производительность интерфейса (законы Фитса, Хика).

Информационная производительность интерфейса (E) определяется как отношение минимального количества информации, необходимого для выполнения задачи, к количеству информации, которое должен ввести пользователь. Так же как и в отношении физической производительности, параметр может изменяться в пределах от 0 до 1.

В параметре Е учитывается только информация, необходимая для задачи, и информация, вводимая пользователем.

Мы можем оценить объем информации, содержащейся в сообщении, только в контексте всего набора возможных сообщений. Чтобы подсчитать количество информации, передаваемой некоторым полученным сообщением, необходимо знать в частности вероятность, с которой это сообщение может быть отправлено. Количество информации в любом сообщении не зависит от других сообщений, которые были в прошлом или могут быть в будущем, не связано со временем или продолжительностью и не зависит от каких-либо иных событий.

Символьная эффективность - упрощенная мера информационной производительности – минимальное количество управляющих символов, необходимое для выполнения задачи, отнесенное к практическому количеству управляющих символов.

Если принять все варианты как равновероятные, то общее значение будет равно количеству информации в каждом отдельном варианте или превышать его. Очевидно, что такое допущение позволяет упростить вычисление информационного содержания. Если же результирующее значение приближенного вычисления меньше количества информации, которое пользователь должен ввести в интерфейс, то проводить еще более точные вычисления уже нет необходимости.

Другим упрощением, позволяющим провести быстрый анализ интерфейса, является вычисление различных жестов на основе количества информации, передаваемого одним нажатием клавиши или одной операцией устройства ввода. При передаче информации нажатием клавиши ее количество зависит от общего количества клавиш и относительной частоты использования каждой из них. Таким образом, нажатия клавиши могут использоваться как приблизительная мера информации. Если на клавиатуре имеется 128 клавиш, и каждая из них используется с одинаковой частотой, то нажатие любой из них будет передавать 7 бит информации.

Отметим ряд важных когнитивных параметров влияющих на производительность интерфейса:

· частота появления ошибок;

· время, необходимое для изучения интерфейса;

· возможность длительного запоминания способа использования интерфейса.

Используемая как в простом анализе временных затрат на нажатие клавиш, так и в полном информационно-теоретическом исследовании, квантификация теоретического интерфейса с минимальным временем использования или с минимальным количеством используемых символов, или с минимальным количеством используемой информации может быть полезна с точки зрения разработки интерфейс количественных ориентиров мы можем только догадываться насколько хорошо мы разработали интерфейс и есть ли возможность его улучшения.

Закон Фитса.Закон Фитса позволяет определить количественно тот факт, что чем дальше находится объект от текущей позиции курсора или чем меньше размеры этого объекта, тем больше времени потребуется пользователю для перемещения к нему курсора.

Если перемещать курсор к кнопке, изображенной на экране, то среднее время, за которое пользователь сможет переместить курсор к кнопке рассчитывается по формуле:

 

Время (мс) = а + b×Iog₂ (D / S + 1)(1)

Где

S – длина объекта воль линии перемещения курсора

D - дистанция от начальной позиции курсора до ближайшей точки объекта.

Константы a и b устанавливаются опытным путем по параметрам производительности человека (а = 50 мс, b=150 мс).

 

Вычисляемое время отсчитывается от момента, когда курсор начинает движение по прямой линии, до момента, когда пользователь щелкает мышью по целевому объекту. Логарифм по основанию 2 является мерой трудности задачи в количестве бит информации, которое требуется для описания (одномерного) пути перемещения курсора.

Для вычисления времени можно использовать любые единицы измерения дистанции, т. к. D/S является отношением двух дистанций и поэтому не зависит от единицы измерения.

Закон Фитса работает, при условии, что движение курсора является линейным и может применяться только к тем типам перемещения, которые невелики относительно размеров человеческого тела и являются непрерывными (совершаемыми одним движением).

Закон Хика.Закон Хика позволяет количественно определить наблюдение, заключающееся в том, что чем больше количество вариантов заданного типа вы предоставляете, тем больше времени требуется на выбор.

Перёд тем как переместить курсор к цели или совершить любое другое действие из набора множества вариантов, пользователь должен выбрать этот объект или действие. В законе Хика утверждается, что когда необходимо сделать выбор из n вариантов, время на выбор одного из них будет пропорционально логарифму по основанию 2 от числа вариантов плюс 1, при условии, что все варианты являются равновероятными. В этом виде закон Хика очень похож на закон Фитса:

 

Время (мс) = а + b×Iog₂ (n + 1)(2)

Если вероятность i-ro варианта равна p_i, то вместо логарифмического коэффициента используется:

(3)

Коэффициенты, используемые в выражении закона Хика, в большой степени зависят от многих условий, включая то, как представлены возможные варианты, и то, насколько хорошо пользователь знаком с системой. (Если варианты представлены непонятным образом, значения a и b возрастают.

 

11. Логическое моделирование баз данных (ERD – диаграммы Чена, Баркера).

ERD – диаграммы (Чен)

Сущности, отношения и связи в нотации Чена

Сущность представляет собой множество экземпляров реальных или абстрактных объектов (людей, событий, состояний, идей, предметов и т.п.), обладающих общими атрибутами или характеристиками. Любой объект системы может быть представлен только одной сущностью, которая должна быть уникально идентифицирована. При этом имя сущности должно отражать тип или класс объ­екта, а не его конкретный экземпляр (например, АЭРОПОРТ, а не ВНУКОВО).

Отношение в самом общем виде представляет собой связь между двумя и более сущностями. Именование отношения осуществляется с помощью грамматического оборота глагола (ИМЕЕТ, ОПРЕДЕЛЯЕТ, МОЖЕТ ВЛАДЕТЬ и т.п.).

Символы ERD, соответствующие сущностям и отношениям, приведены на рис. 5.1.

Рис. 5.1: Символы ERD в нотации Чена

Независимая сущность представляет независимые данные, которые всегда присутствуют в системе. При этом отношения с другими сущностями могут как существовать, так и отсутствовать. В свою очередь, зависимая сущность представляет данные, зависящие от других сущностей в системе. Поэтому она должна всегда иметь отношения с другими сущностями. Ассоциированная сущность представляет данные, которые ассоциируются с отношениями между двумя и более сущностями.

Неограниченное (обязательное) отношение представляет собой безусловное отношение, т.е. отношение, которое всегда существует до тех пор, пока существуют относящиеся к делу сущности. Ограниченное (необязательное) отношение представляет собой условное отношение между сущностями. Существенно-ограниченное отношение используется, когда соответствующие сущности взаимозависимы в системе.

Для идентификации требований, в соответствии с которыми сущности вовлекаются в отношения, используются связи. Каждая связь соединяет сущность и отношение и может быть направлена только от отношения к сущности.

Значение связи характеризует ее тип и, как правило, выбирается из следующего множества:

{"О или 1", "О или более", "1", "1 или более", "p:q" (диапазон)}.

Пара значений связей, принадлежащих одному и тому же отношению, определяет тип этого отношения. Практика показала, что для большинства приложений достаточно использовать следующие типы отношений:

1) 1*1 (один-к-одному). Отношения данного типа используются, как правило, на верхних уровнях иерархии модели данных, а на нижних уровнях встречаются сравнительно редко.

2) 1*п (один-к-многим). Отношения данного типа являются наиболее часто используемыми.

3) n*m (многие-к-многим). Отношения данного типа обычно используются на ранних этапах проектирования с целью прояснения ситуации. В дальнейшем каждое из таких отношений должно быть преобразовано в комбинацию отношений типов 1 и 2 (возможно, с добавлением вспомогательных ассоциативных сущностей и с введением новых отношений).

На рис.5.2 приведена диаграмма "сущность-связь", демонстрирующая отношения между объектами банковской системы. Согласно этой диаграмме каждый БАНК ИМЕЕТ один или более БАНКОВСКИХ СЧЕТОВ. Кроме того, каждый КЛИЕНТ МОЖЕТ ВЛАДЕТЬ (одновременно) одной или более КРЕДИТНОЙ КАРТОЙ и одним или более БАНКОВСКИМ СЧЕТОМ, каждый из которых ОПРЕДЕЛЯЕТ в точности одну КРЕДИТНУЮ КАРТУ (отметим, что у клиента может и не быть ни

счета, ни кредитной карты). Каждая КРЕДИТНАЯ КАРТА ИМЕЕТ только один зависимый от нее ПАРОЛЬ КАРТЫ, а каждый КЛИЕНТ ЗНАЕТ (но может и забыть) ПАРОЛЬ КАРТЫ.

 

ERD – диаграммы (Баркер)

Нотация Баркера

Дальнейшее развитие ER-подход получил в работах Баркера, предложившего оригинальную нотацию, которая позволила на верхнем уровне интегрировать предложенные Ченом средства описания моделей.

В нотации Баркера используется только один тип диаграмм — ERD. Сущность на ERD представляется прямоугольником любого размера, содержащим внутри себя имя сущности, список имен атрибутов (возможно, неполный) и указатели ключевых атрибутов (знак "#" перед именем атрибута).

Все связи являются бинарными и представляют собой линии с двумя концами (соединяющими сущности), для которых должно быть определено имя, степень множественности (один или много объектов участвуют в связи) и степень обязательности (т.е. обязательная или необязательная связь между сущностями). Для множественной связи линия присоединяется к прямоугольнику сущности в трех точках, а для одиночной связи — в одной точке. При обязательной связи рисуется непрерывная линия до середины связи, при необязательной — пунктирная линия. На рис. 5.6 приведен фрагмент ERD для банковской задачи в нотации Баркера.

Читается связь отдельно для каждого конца, показывая, как сущность КЛИЕНТ связывается с сущностью КРЕДИТНАЯ КАРТА, и наоборот. При этом необходимо учитывать степень обязательности выбранного конца связи, для этой цели используются слова "должен (быть)" или "может (быть)". Так, диаграмма, приведенная на рис. 5.6, читается следующим образом:

Каждый КЛИЕНТ может ВЛАДЕТЬ одной или более КРЕДИТНОЙ КАРТОЙ или Каждая КРЕДИТНАЯ КАРТА должна ПРИНАДЛЕЖАТЬ только одному КЛИЕНТУ.

Рис.5.6. Нотация Баркера.

Понятия категория и общая сущность заменяются Баркером на эквивалентные понятия подтипа и супертипа, соответственно.

Конструктивный и дескриптивный подход в определении систем.

Конструктивный и дескриптивный подход в определении систем.

Дескриптивное (описательный подход): система - это совокупность объектов, свойства которой определяются отношениями между ними.

Конструктивное (строитель, проектировщик): система - это конечное множество элементов и отношений между ними, выделяемое из среды в соответствии с конкретной целью в рамках требуемого интервала времени.

Метод системного анализа.

1 Постановка задачи разработки ИС. Что, Где, Когда, Как и Почему.

2 Структуризация системы. определить набор всех элементов, в той или иной степени связанных с поставленной на предыдущем этапе задачей, и разделить их на два класса - исследуемую систему и внешнюю среду.

3 Построение и исследование модели ИС. Моделирование - используют для изучения и анализа любых сложных систем, процессов и объектов. Модель - это приближенное, упрощенное представление процесса или объекта. Исследование модели выяснение поведения моделируемого объекта в различных условиях, при разных состояниях самого объекта и внешней среды.

Задачи и методы теории распознавания образов.

Направления в распознавании образов Можно выделить два основных направления[1]: * Изучение способностей к распознаванию, которыми обладают живые существа, объяснение и моделирование их;

Методы распознавания образов

Второй подход — найти контур объекта и исследовать его свойства (связность, наличие углов и т. д.) Ещё один подход — использовать искусственные нейронные сети. Этот метод… Персептрон как метод распознавания образов

Примеры задач распознавания образов

• Оптическое распознавание символов
• Распознавание штрих-кодов
• Распознавание автомобильных номеров
• Распознавание лиц
• Распознавание речи
• Распознавание изображений
• Распознавание локальных участков земной коры, в которых находятся месторождения полезных ископаемых
• Классификация документов

 

15. Информационная эпистемология. Дуализма системы «человек-машина».

Информационная эпистемология. (доказанное утверждение)

Теория познания, согласно к-рой ощущения, представления, понятия представляют собой формы отражения материального мира в сознании человека. Классическая теория отражения не учитывает активную конструктивную функцию интеллектуальной деятельности. Поэтому понятие отражения, выработанное традиционной гносеологией, имеет лишь ограниченную зону пересечения с понятием отражения, используемым в информационной эпистемологии.

Дуализма системы «человек-машина».

Одно из противоречий системы «человек-машина» заключается в дуализме трактовки задачи использования вычислительной техники:

· распределить функции выполняемые человеком между компьютерными системами;

· перепоручить компьютеру функции человека.

Первая сторона такой трактовки отвечает за количественный аспект обработки информации и увлечение именно таким подходом не дает интеллектуального прогресса. В этом случае с помощью средств автоматизации отторгаются наиболее простые функции, не требующие от него высокой сосредоточенности и напряжения. Вторая сторона трактовки отвечает за качественный аспект обработки информации. В этом случае с помощью средств автоматизации интеллектуальной деятельности оператора достигается легкость изменения технологических процессов, корректировки знаний об объекте, оперативно-психологической модели субъекта, поддерживается определенный тонус сенсомоторных механизмов, возможные прогнозирования поведения и др.

Представим на рис.1 графическую интерпретацию гносеологической модели системы «человек-машина».

Рис.1. Гносеологическая модель системы «человек-машина».

 

В идеально-оптимальном варианте развитие (evolution) отдельных частей системы «человек-машина» происходит равновесно: угловые коэффициенты a и b равны (a=b) и увеличиваются (a­,b­), и, следовательно, увеличивается область охвата знаний S (площадь треугольника ВАС). Если развитие одной из составных гносеологических подсистем (человек или машина) начинает превалировать (a¹b), то образуются информационные каверны, которые ограничивают общий уровень развития всей системы «человек-машина». На рис.2.1 превалирует учет технических факторов (a<b) и информационная каверна составляет площадь треугольника АВЕ.

 

16. Эффективность проектирования ИС: Оценка инженерной деятельности, Оценка продукта разработки.

Эффективность разработки ПС связана с поиском технически и экономически выгодных инженерных решений. Продукт современной инженерной деятельности должен быть конкурентоспособным. Инженерная деятельность должна быть рентабельна, выгодна, приносить прибыль, которая будет стимулировать инженерную и научную деятельность.

Рис.1.6. Структура задач оценки эффективности разработки программных систем EDA-технологии.

Рис.1.7. Оценка качества инженерной деятельности при разработке ПС.

 

Каскадная, итерационная и спиральная гносеологические модели процесса проектирования ИС.

Каскадная, итерационная и спиральная гносеологические модели процесса проектирования ИС.

2. Итерационный (Пи)- предполагает межэтапные корректировки с циклами обратной связи. Идея разбиения на этапы с учетом классификации проектных работ… 3. Спиральный (Пс) - делает упор на анализе целей проекта, разработке…  

ISO (International Standart Organization), система сертификации качества.

Важно понимать, что соответствие стандарту ISO 9001 не гарантирует высокое качество продукции. Соответствие требованиям и рекомендациям этих стандартов говорит о способности… · поддерживать стабильность качества

Роль сертификации по ISO 9001

Сертификат соответствия требованиям ISO 9001 необходим предприятиям:

работающим на таких рынках или с такими заказчиками, которые требуют наличия такого сертификата;

работающим в секторах экономики, государственно или корпоративно регулируемых таким образом, что наличие сертификата соответствия ISO 9001 является обязательным.

 

19. Схема этапов жизненного цикла. Место «проектирования» в жизненном цикле ИС.

Схема этапов жизненного цикла. Место «проектирования» в жизненном цикле ИС.

Рис.1.2. Обобщенная схема этапов жизненного цикла.

 

Представление архитектуры системы с помощью UML. Средства UML-моделирования (сущности, отношения, диаграммы).

UML-моделирования

UML (англ. Unified Modeling Language — унифицированный язык моделирования) — язык графического описания для объектного моделирования в области разработки программного обеспечения. UML является языком широкого профиля, это открытый стандарт, использующий графические обозначения для создания абстрактной модели системы, называемой UML-моделью. UML был создан для определения, визуализации, проектирования и документирования в основном программных систем. UML не является языком программирования, но в средствах выполнения UML-моделей как интерпретируемого кода возможна кодогенерация.

UML - это язык визуализации. Написание моделей на UML преследует одну простую цель - облегчение процесса передачи информации о системе.

Принципы моделирования

абстрагирование - в модель следует включать только те элементы проектируемой системы, которые имеют непосредственное отношение к выполнению ей своих… многомодельность- никакая единственная модель не может с достаточной степенью… иерархическое построение - при описании системы используются различные уровни абстрагирования и детализации в рамках…

Диаграммы UML

Диаграмма в UML - это графическое представление набора элементов, изображаемое чаще всего в виде связанного графа с вершинами (сущностями) и ребрами (отношениями).

Для диаграмм языка UML существуют три типа визуальных обозначений, которые важны с точки зрения заключенной в них информации:

• связи , которые представляются различными линиями на плоскости;
• текст , содержащийся внутри границ отдельных геометрических фигур;
• графические символы , изображаемые вблизи визуальных элементов диаграмм.

Диаграмма прецедентов- это графическое представление всех или части актеров, прецедентов и их взаимодействие в системе.

Диаграмма классов

Диаграмма классов описывает типы объектов системы и различного рода статические отношения, которые существуют между ними. На диаграммах классов изображаются также атрибуты, операции классов.

Statechart diagram (диаграмма состояний)

Диаграмма состояний (Statechart) предназначена для отображения состояний объектов системы .

Activity diagram (диаграммы деятельности)

используется для отображения бизнес-процессов объектов, но он так же может использоваться и для отражения состояний моделируемого объекта

Sequence diagram (диаграммы последовательностей действий)

Взаимодействие объектов в системе происходит посредством приема и передачи сообщений объектами-клиентами и обработки этих сообщений объектами-серверами.

Collaboration diagram (диаграммы коопераций)

позволяет описать взаимодействия объектов, абстрагируясь от последовательности передачи сообщений.

Диаграмма развертывания отражает физические взаимосвязи между программными и аппаратными компонентами системы.

Диагарамма компонентов показывает различные компоненты системы и зависимости между ними.

 

Государственные стандарты по разработке автоматизированных систем.

  1.1. Создание (развитие) АС представляет собой совокупность упорядоченных во…  

SADT-технология структурного анализа и проектирования.

SADT-технология структурного анализа и проектирования

С точки зрения SADT модель может основываться либо на функциях системы, либо на ее предметах (планах, данных, оборудовании, информации и т.д.).… SADT требует, чтобы в диаграмме было 3-6 блоков: в этих пределах диаграммы и… Блоки на диаграммах изображаются прямоугольниками и сопровождаются текстами на естественном языке, описывающими…

Генетические алгоритмы.

Описание алгоритма Задача формализуется таким образом, чтобы её решение могло быть закодировано в… Некоторым, обычно случайным, образом создаётся множество генотипов начальной популяции. Они оцениваются с…

Единая система программной документации (ЕСПД).

Единая система программной документации (ЕСПД) — комплекс государственных стандартов, устанавливающих взаимосвязанные правила разработки, оформления и обращения программ и программной документации.

В стандартах ЕСПД устанавливают требования, регламентирующие разработку, сопровождение, изготовление и эксплуатацию программ, что обеспечивает возможность:

• унификации программных изделий для взаимного обмена программами и применения ранее разработанных программ в новых разработках;
• снижения трудоемкости и повышения эффективности разработки, сопровождения, изготовления и эксплуатации программных изделий;
• автоматизации изготовления и хранения программной документации.

Сопровождение программы включает анализ функционирования, развитие и совершенствование программы, а также внесение изменений в нее с целью устранения ошибок.

Классификация

Стандарты ЕСПД подразделяют на группы

Общие положения

• Общие положения.
• Схемы алгоритмов и программ. Обозначения условные графические.
• Р-схемы алгоритмов и программ.

Основополагающие стандарты

• Виды программ и программных документов.
• Стадии разработки.
• Обозначение программ и программных документов.
• Основные надписи.
• Требования к программным документам.

Правила выполнения документации разработки

• Техническое задание. Требования к содержанию и оформлению.
• Спецификация. Требования к содержанию и оформлению.

Правила выполнения документации изготовления

• Программа и методика испытаний. Требования к содержанию и оформлению.

Правила выполнения документации сопровождения

• Текст программы. Требования к содержанию и оформлению.
• Описание программы.
• Ведомость держателей подлинников.
• Пояснительная записка. Требования к содержанию и оформлению.

Правила выполнения эксплуатационной документации

• Формуляр. Требования к содержанию и оформлению.
• Общее описание. Требования к содержанию и оформлению.
• Руководство системного программиста. Требования к содержанию и оформлению.
• Руководство программиста. Требования к содержанию и оформлению.
• Руководство оператора. Требования к содержанию и оформлению.
• Описание языка. Требования к содержанию и оформлению.
• Ведомость эксплуатационных документов.
• Руководство по техническому обслуживанию. Требования к содержанию и оформлению.

Правила обращения программной документации

• Правила дублирования, учета и хранения программных документов.
• Правила внесения изменений в программные документы.

Прочие стандарты

27. Надежность и качество функционирования АИС: Определение «надежности» технического объекта, свойства и стороны надежности. Виды надежности.… Надежность — свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах… Стороны надежности. К частным свойствам объекта, являющимся отдельными сторонами его надежности, относятся:

Способ представления информации

В АВМ все переменные математических задач моделируются электрическими величинами - напряжениями, независимая переменная только время.

В ЭВМ обрабатываемая информация - числовая, буквенно-символьная и т.п. - представляется, хранится и перерабатывается в виде цифровых кодов, число переменных определяется объемом памяти ЭВМ и, может быть любым.

Возможности решаемых задач

На АВМ математические задачи, по числу переменных значительно ниже, чем на ЭВМ, а логические и текстовые задачи не решаются на АВМ.

В ЭВМ информация дискретна, т.е. любой переменной величине соответствует ряд кодовых значений с тем или иным шагом. Величина шага выбирается и задаётся при программировании. В АВМ информация непрерывна, ее можно измерить, записать в любой момент.

Диапазон и точность представления

В ЭВМ диапазон и точность числовой информации определяется длиной разрядной сетки. В АВМ диапазон изменения напряжений моделирующих значения переменных, ограничен от 0 до 100 Вольт (в полупроводниковых АВМ), а точность измерения составляет не более 0,1%.

Способ решения задачи

ЭВМ - машины алгоритмического типа: для всякой задачи необходимо разработать алгоритм ее решения и представить его в виде программы. После временных затрат ЭВМ решит задачу и выведет результаты. В АВМ решаемой задаче соответствует электрическая схема соединения блоков.

ЭВМ - машины последовательного действия. Чем сложнее задача и больше программа, тем больше время на решение задачи. АВМ - машины параллельного действия. Все блоки, задействованные в схему, включаются в работу одновременно. Время решения задачи не зависит от ее сложности.

 

29. Технологические основы процесса разработки информационных систем: стратегия функциональной декомпозиции и передачи управления; стратегия, ориентированная на информационные потоки; стратегия, ориентированная на структуры данных.

Стратегия функционального синтеза и декомпозиции.

функциональной декомпозиции основное внимание сосредотачивается на структуре управляющей логики программы

Функциональный аспект стратегии функционального синтеза и декомпозиции отображает основные принципы функционирования, характера физических и информационных процессов, протекающих в объекте, и отражается в принципиальных, функциональных и структурных схемах и сопровождающих их документах.

декомпозиция рассматривает систему частных критериев в виде совокупности отдельных функциональных задач. Выявление перечня функциональных задач позволяет сформировать модели функционирования системы и подсистем. На основе декомпозиции удается корректно поставить задачу проектирования

С нисходящей функциональной декомпозицией, восходящим функциональным синтезом и их вариантами связан целый ряд серьезных проблем.

Стратегия проектирования, ориентированная на структуру данных.

связанна с разработкой баз данных Концепция баз данных связана с проблемами обеспечения логико-семантической и… Выделяют три уровня представления данных: концептуальный, внешний и внутренний.

Стратегия структурного проектирования, ориентированного на потоки данных.

сначала определяют ключевые компоненты потоков информации, циркулирующих в системе, а затем, идентифицируя функции преобразования в узловых точках информационного потока, производят своего рода функциональную декомпозицию; результатом таких действий является граф информационных потоков. Следующий шаг состоит в построении на его основе структурного графа, который описывает структуру управляющей логики системы для реализации нужного информационного потока.

 

Теория информации Шеннона.

Теория информации Шеннона.

Если выбор из множества п знаков, где то это можно сделать посредством конечного числа следующих друг за другом альтернативных выборов: данное… Часто встречающиеся знаки содержат малое, а редкие знаки — большое количество… Тогда среднее количество информации, приходящейся на один произвольный знак, равно (бит).

Научное мировоззрение, инженерный подход.

Научное мировоззрение, инженерный подход.

Мировоззрение - Это, прежде всего, отношение к окружающему миру, не противоречащее основным принципам научного поиска, опирающимся на многократно… Научное мировоззрение - мировоззрение, опирающееся на научно установленное и… Научное мировоззрение содержит истины общеобязательные для всех (в той части, где они не зависят от времени и…

Назначение, особенности, области применения методов интеллектуального анализа данных.

 

ЭТО ВОПРОС №7!!!

 

 

Развернуть

Открыть в широком формате