Методические указания по выполнению курсового проекта для студентов специальности 1-53 01 02 «Автоматизированные системы обработки информации» Могилев 2013


Скачать 306.01 Kb.
НазваниеМетодические указания по выполнению курсового проекта для студентов специальности 1-53 01 02 «Автоматизированные системы обработки информации» Могилев 2013
страница1/2
Дата публикации27.11.2013
Размер306.01 Kb.
ТипМетодические указания
referatdb.ru > Информатика > Методические указания
  1   2
ГОСУДАРСТВЕННОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«БЕЛОРУССКО-РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Кафедра «Автоматизированные системы управления»
ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ

Методические указания по выполнению курсового проекта для студентов специальности 1-53 01 02 «Автоматизированные системы обработки информации»

Могилев 2013

УДК 621.01

ББК 36.4

И87
Рекомендовано к опубликованию

учебно-методическим управлением

ГУ ВПО «Белорусско-Российский университет»
Одобрено кафедрой «Автоматизированные системы управления»

«6» октября 2013 г., протокол № 2

Составитель кандидат технических наук, доц. С.К. Крутолевич
Рецензент канд. техн. наук, доц. В. А. Широченко
В методических указаниях изложены основные методы принятия решений, используемые при проектировании экспертных систем. Предназначены для выполнения курсовой работы

Учебное издание
^ ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ


Ответственный за выпуск

С.К. Крутолевич

Технический редактор

А. Т. Червинская

Компьютерная верстка

Н. П. Полевничая



Подписано в печать Формат 60х84/16. Бумага офсетная. Гарнитура Таймс.

Печать трафаретная. Усл.-печ. л. . Уч.-изд. л. . Тираж 31 экз. Заказ №
Издатель и полиграфическое исполнение

Государственное учреждение высшего профессионального образования

«Белорусско-Российский университет»

ЛИ № 02330/375 от 29.06.2004 г.

212005, г. Могилев, пр. Мира, 43





© ГУВПО «Белорусско-Российский университет», 2009







^ 1 Цель курсового проектирования
Целью курсового проектирования является изучение современной методологии, постановки и решения сложных системных задач как оптимизационных.

В ходе выполнения курсовой работы решаются следующие основные задачи:

- изучение принципов организации компьютерных систем поддержки принятия решений;

- освоение математических основ компьютерных технологий принятия решений;

- освоение методов, алгоритмов и программных средств поддержки процессов принятия решений;

- изучение современных информационных технологий принятия решений в технике, бизнесе, экономике и управленческой деятельности.
^ 2 Организация курсового проектирования
Выполнение курсовой работы осуществляется студентом на основе выданного ему индивидуального задания. Тематика курсового проектирования строится на фактическом материале тех предприятий и организаций, где работают студенты, на научных работах членов кафедры, на результатах научных работ студентов (СНИР). Основные руководящие данные для выполнения проекта оформляются кафедрой в задании по курсовому проектированию, которое утверждается заведующим кафедрой.

Во время выдачи задания студент и руководитель проекта уточняют и детализируют содержание каждой части проекта, определяют календарные сроки окончания главных этапов проектирования, уточняют график индивидуальных консультаций по проекту, обмениваются адресами электронной почты. Студент предоставляет руководителю материалы по каждому из разделов для проверки.

Законченный и оформленный курсовой проект, подписанный студентом, предоставляется руководителю для проверки. Если проект удовлетворяет требованиям, предъявляемым к нему, он допускается к защите, о чем руководитель делает надпись на чертежах и записке. Защита проекта производится специальной комиссией из 2–3 человек, выделенных кафедрой, при непосредственном участии руководителя курсового проектирования в присутствии студентов данной группы. Защита состоит в короткого доклада (8–10 мин.) студента по выполненному проекту в ответов на вопросы. Студент должен при защите проекта дать все объяснения по существу проекта. Оценка по курсовому проектированию выставляется в соответствии с критериями, представленными в таблице 1.
Таблица1–Допустимые погрешности и ошибки при определении учебных достижений студентов


Шкала соответствия

Уровень соответствия

Балл

Количество ошибок, погрешности / несущественные / существенные

Соответствие

Высокий

5

3/2/0

Средний

4

6/3/2

Минимально необходимый

3

7/4/3

Несоответствие

Низкий

2

8/5/4


Погрешностями при определении учебных достижений считаются:

–неточные выражения в пояснительной записке;

–нерациональные, но правильные приемы обработки информации из базы фактов в базу знаний;

–незначительные погрешности при проектировании СППР;

К несущественным ошибкам относятся:

–неточности определения типов полей базы фактов и переменных;

–неточности определения параметров используемых математических моделей;

–неточности проектирования алгоритмов, преобразования базы фактов в базу знаний;

–нерациональный способ решения задачи или план ответа ( нарушение логики изложения материала, подмена основных понятий второстепенными);

–отсутствие ссылок на использованные источники;

–несоблюдение требований ГОСТа и небрежное оформление пояснительной записки и графического материала.

К существенным ошибкам относятся:

–отсутствие постановки задачи как оптимизационной;

–подмена понятий в изложении основных понятий (критерий, целевая функция, входная переменная);

–незнание фундаментальных понятий статистического анализа обработки данных;

–неумение в ответе объяснить материал, письменно его оформить, делать выводы и обобщения, неумение письменно оформить материал;

–неумение применять теоретические знания для решения задачи моделирования СППР;

–отсутствие всех необходимых математических моделей.
^ 3 Содержание курсового проекта
Курсовой проект состоит из пояснительной записки и графической части. Структура пояснительной записки приведена в таблице 2. Основными требованиями к пояснительной записке являются: четкость и логическая последовательность изложения материала, убедительность аргументации, краткость и ясность формулировок. В тексте записки не должно быть общих фраз, очевидных выводов и т. п. Объем пояснительной записки–не более 30 страниц текста.
Таблица 2 ─ Структура пояснительной записки

Наименование раздела

Рекомендуемый объем, с.

Титульный лист

1

Задание на проектирование

1

Содержание

1

Введение

1

1 Анализ предметной области и выявление факторов, влияющих на принятие решений.

1

2 Математическая модель принятия решений




3 Разработка программного обеспечения

1-2

4 Тестирование программного продукта и оценка решений




Заключение




Список использованных источников





Графическая часть проекта включает диаграммы и иллюстрации (плакаты). Диаграммы раскрывают структуру программного обеспечения и алгоритм обработки информации, а на плакатах отображаются вопросы постановки задач, применения математических моделей, а также достигнутые результаты. Перечень графических материалов проекта указан в таблице 3. Рекомендуется выполнять графическую часть в виде презентации для демонстрации с использованием технических средств также на листах формата А2. Объем графического материала должен быть не менее 4 листов.
Таблица 3 ─ Структура графического материала


Наименование


Количество листов формата А3

Математическая модель

Выходные формы и результаты работы СППР

1

1


Для демонстрации разработанного программного обеспечения студент подготавливает исполняемый файл (*.exe), который отражает основные режимы работы экспертной системы.
^ 4 Оформление курсового проекта
Оформление курсовой работы должно соответствовать требованиям ГОСТ 2.105-95. Текстовая часть пояснительной записки выполняется либо чертежным шрифтом по ГОСТ 2304-81 с высотой букв не менее 5 мм, либо машинным способом шрифтом Таймс с высотой букв 13 пунктов через полуторный интервал.
5 Рекомендации по разработке СППР

5.1 Структура СППР

5.1.1 Управление как оптимизационный процесс.

Управление есть процесс взаимодействия объекта управления и управляющей части. Объект управления и управляющая часть представляют собой систему управления.

В системах автоматического управления (САУ), состоящих из объекта управления и управляющего устройства (управляющей части), человек непосредственного участия в процессе управления не принимает. В отличие от САУ в системы поддержки принятия решений (СППР) предполагается обязательное участие людей в процессах управления. Принципиальное отличие СППР от традиционной системы управления состоит в том, что в СППР часть управленческих работ, а именно сбор, анализ и преобразование информации, выполняется с помощью вычислительной техники.

СППР —система, в контуре управления которой функционируют совместно человек и технические средства, осуществляющие сбор и содержательную обработку информации по разветвленным алгоритмам с целью принятия оптимальных решений по управлению технологическим процессом или производством. Это сложные человекомашинные системы, в которых функции управления чем-либо остаются за человеком. В дальнейшем мы будем использовать термин «лицо, принимающее решение». Если речь идет об управлении как оптимизационном процессе, то необходимо определиться с термином «цель управления».

Цель управления — приведение объекта управления в желаемое для лица, принимающего решения, состояние за наименьшее время и число управляющих воздействий.

Объект управления — технологический процесс, имеющий набор входных воздействий или факторов и выходных параметров.

Цель управления может выражаться абстрактными понятиями. Например, получение максимальной производительности технологической установки, проектирование механизма с наилучшими показателями качества, излечение больного за меньшее количество дней и т.д. Для определения степени достижения цели необходимо ввести количественный критерий, который будет выражать степень достижения цели и служить для отбора оптимального варианта управления. Назовем его критерием оптимальности, а его численное значение — значением целевой функции Z = f(Y). Выбор или определение этого критерия часто является сложной задачей, и этому будет посвящен соответствующий раздел.

После определения критерия оптимальности, необходимо выбрать входные факторы и выходные параметры. Если мы говорим об управлении, то к входным факторам предъявляются следующие требования. Факторы xi (I = 1, 2,..., m) должны быть управляемыми, т.е. неслучайными и независимыми между собой. Число управляемых факторов определяется размерностью факторного пространства, в котором они могут изменяться. Каждый фактор имеет границы, в рамках которых он существует, и его можно изменять. Эти границы характеризуют интервал определения соответствующего фактора. Например, для температуры воды при нормальном давлении этот интервал будет от 0 до 100 о С. Интервал определения отдельных факторов совместно характеризует область определения факторов в факторном пространстве. Факторы бывают количественными (измеримыми) и качественными (неизмеримыми). Количественные факторы могут непрерывно изменяться в своем интервале определения. Качественным факторам приписывают отдельные, изолированные значения, которые чаще всего соответствуют числам натурального ряда.

Одним из основных требований к факторам является их управляемость, т. е. возможность их поддержания на данном уровне до принятия нового решения. При управлении часто необходимо одновременно изменять значения нескольких факторов. Для этого требуется, чтобы факторы как совокупность были совместными и независимыми.

Совместность факторов означает, что все комбинации их уровней должны быть совместимыми и безопасными. Несовместимые факторы могут появиться, например, при назначении врачами различных медикаментов. Во избежание нежелательных последствий от несовместимости факторов нужно соответствующим способом подбирать область их определения. При необходимости ее можно уменьшить или передвинуть в том или ином направлении.

Выходные величины Yi (I =1, 2,..., n) характеризуют цели управления (качество технологического процесса) и являются параметрами для целевой функции.

Кроме управляемых факторов xi (i =1, 2,..., m) на объект управления оказывает воздействие и окружающая среда. Влияние окружающей среды представлено в виде факторов Wk(k =1, 2,..., i). Эти факторы можно разделить на две группы: контролируемые и случайные. К контролируемым следует относить воздействия, изменять значения которых мы не можем, но можем их измерять и следовательно учитывать в модели объекта и окружающей среды. При проектировании автомобильной подвески можно учесть состояние дорожного покрытия, в экономических системах можно определить курсы валют и цены ресурсов.

Случайные неуправляемые факторы образуют шум в системе управления. Они называются возмущающими факторами. В результате действия шума при фиксированных значениях факторов xi (i =1, 2,..., m) каждый из параметров Yi (выходов) будет иметь вероятностной характер. Следовательно, значение целевой функции Z = f(Y) можно рассматривать как случайную величину. В медицинских системах к таким факторам относится индивидуальная реакция организма на лекарственные препараты, в сельскохозяйственных- количество осадков, температура среды и.т.д.

Весь прогресс науки заключается в переводе случайных (неизвестных нам на данный момент) факторов в управляемые. В зависимости от степени влияния случайных факторов и выбирается математическая модель представления знаний об окружающей среде и объекте управления. Если влияние случайных факторов не учитывается, строятся детерминированные модели, если учитывается — статистические.

При этом можно говорить не о зависимости между параметром Z и факторами xi (i =1, 2,..., m), а о взаимозависимости между условным математическим ожиданием Z и множеством управляемых факторов.

Окружающая среда и объект управления составляют изолированную систему, которая методом декомпозиции выделена на неком иерархическом уровне управления.

При выборе факторов Wk(k =1, 2,..., i) нужно включить все существенные, оказывающие влияние на объект управления.

Множество входных факторов должно быть полным. От выбора факторов зависит успех решения данной оптимизационной задачи. Факторы, не оказывающие влияния на значение целевой функции, будут отсечены на этапе определения параметров математической модели объекта управления и среды.

Следующим шагом оптимального управления является составление математической модели объекта управления и среды. Она представляется в виде целевой функции mZ = f(x1, x2,.., xm, w1, w2,…, wi), где mZ - условное математическое ожидание значения целевой функции; x1, x2,.., xm, w1, w2,…, wi - значения управляемых и контролируемых факторов.

Эта математическая модель и представляет собой знания об объекте управления и окружающей среде. Остается запустить некий алгоритм, который определит такие значения входных факторов x1, x2,.., xm, w1, w2,…, wi, при которых значение целевой функции Z достигает желаемого значения.
5.1.2 Общая структура СППР и их классификация.

В самом общем виде процесс принятия решений как оптимизационный представлен на в графической части на рисунке 1. Такое управление подразумевает наличие: объекта управления, функционирующего в некой среде; лица, принимающего решения и СППР.

В качестве объекта управления следует понимать некий технологический процесс в самом общем виде. Примерами таких процессов могут выступать: проектирование технического объекта; диагностика состояний объектов различной природы; управление параметрами объектов в режиме реального времени; управление субъектом хозяйствования и т.д.



Рисунок 1 Общая структура СППР

Под средой можно понимать всевозможные условия, в которых осуществляется функционирование объекта управления.

На вход объекта управления подается набор управляющих факторов и воздействие окружающей среды. На выходе фиксируются значения выходных параметров Y.

Лицо, принимающее решение, имеет возможность изменять значения входных факторов (x1, x2,.., xm) в рамках области определения каждого фактора.

СППР представляет собой автоматизированную систему обработки информации(см.рисунок 1) и содержит: D - блок сбора и ввода информации; B - базу фактов об объекте управления и окружающей среде; I –интерпре-татора; М - базу знаний; F - механизма порождения решения.

Блок сбора и ввода информации представляет собой граничный класс, позволяющий специалисту в данной предметной области вносить факты в СППР. Под фактом понимаются зафиксированные значения факторов x1, x2,.., xm, w1, w2,…, wi и соответствующее им значение целевой функции Zi. Обычно после изменения значений факторов наступает переходный процесс, в результате которого объект управления переходит в новое состояние. Важно в течение переходного процесса поддерживать постоянные значения факторов. Окончанием переходного процесса является факт стабилизации значения Zi. Под стабилизацией следует понимать, что диапазон изменения значения Zi, под действием случайных факторов, не превышает некоторой величины. Факт вносится в СППР только после окончания переходного процесса. Для некоторых динамических систем это требование достаточно сложно выполнить.

При разработке систем автоматизации управления технологическими производственными процессами имеется возможность собирать факты в автоматическом режиме. Для этого устанавливается соответствующая измерительная аппаратура, фиксирующая как значения входных факторов x1,x2,..,xm, w1,w2,…,wi так и параметров Yi (I =1, 2,..., n).

Если делопроизводство или бухгалтерский учет на предприятии ведется в электронном виде, то блок D представляет собой программу извлечения необходимой информации из баз данных. Так, например СППР, эффективности заключенных контрактов на поставку продукции извлекает факты из программы 1С-бухгалтерия, а СППР качества учебного процесса в вузе использует данные об рейтингах успеваемости студентов, учебных планах, обеспеченности литературой и т.д.

Блок сбора и ввода фактов в простейшем случае представляет диалоговое окно с набором текстовых полей. В них специалист в предметной области вводит значение факторов и параметров управления. Для снижения трудоемкости этой работы можно применить технологии сканирования документов или ввод данных из различных источников с использованием сетевых технологий. Для медицинских СППР необходимые факты извлекались из историй болезни.

База фактов о среде и объекте управления представляет таблицу. Заголовки столбцов соответствуют набору факторов и соответствующим им значениям параметров. Информация в базе фактов хранится в терминах, размерности и значениях, принятых в соответствующей предметной области.

Для поддержания актуальности СППР база фактов должна периодически обновляться. Так, например, в СППР оценки стоимости недвижимости тот факт, что пять лет назад квартира была продана за 25 тыс. долл., представляет скорее исторический интерес, чем руководство к действию сегодня. В медицине методики диагностирования и лечения меняются медленно и базы фактов соответствующих СППР можно только пополнять.

Интерпретатор блок, осуществляющий обработку базы фактов по специальному алгоритму. Результаты обработки представляют собой математическую модель окружающей среды, объекта управления. Математическая модель с набором соответствующих параметров представляет базу знаний. Интерпретатор изменяет параметры базы знаний только при изменении базы фактов.

Модель знаний М содержит математическую модель (ММ) объекта управления МО и среды МS. При этом существует несколько уровней этих знаний: от фундаментальных (неизменных) знаний до знаний, которые зависят от данной конкретной ситуации.

Механизм порождения решения F анализирует состояние объекта управления и среды и предлагает на рассмотрение лицу, принимающему решение, некоторые варианты на рассмотрение.

Существенным отличием объектно-ориентированной СППР от традиционной является два момента.

Во-первых, наличие модели знаний. Модель знаний отделена от механизма порождения решений, следствием чего является существенное упрощение описания системы управления и ее функционирования. Такой способ представления знаний в области интеллектуальных систем носит название декларативного представления знаний в отличие от процедурного способа представления знаний в виде алгоритмов управления.

Удобство разделения блоков F и М связывают также и с тем, что заменить информацию в М гораздо легче, чем написать новые процедуры для блока F.

Во-вторых, наличие интерпретатора I. Этот блок постоянно изменяет, уточняет и пополняет содержание блока М.

Механизм порождения решения F служит для выбора оптимальной стратегии управления. Генерируемые решения базируются на основе информации о выходных параметрах объекта управления и модели знаний.

В основу классификации систем поддержки принятия решения следует положить вид математической модели на основе представления знаний об объекте управления и среде.

Можно выделить системы поддержки принятия решения на основе:

–имитационного моделирования;

–алгебры логики (экспертные системы);

–статистической обработки информации;

–нейронных сетей.

Ряд систем используют комбинированный подход к представлению знаний.
  1   2

Похожие рефераты:

Методические указания к выполнению курсового проекта для студентов...
В методическом указании изложены этапы проектирования систем поддержки принятия решений с использованием языка программирования Visual...
Методические указания к лабораторным работам для студентов специальности...
В методических указаниях изложены этапы проектирования систем обработки информации с использованием case-средств. Предназначены для...
Методические указания к выполнению лабораторных работ для студентов...
Подписано в печать                       . Формат 60х84/16. Бумага офсетная. Гарнитура Таймс
Методические указания к выполнению лабораторных работ для студентов...
Подписано в печать. Формат 60х84/16. Бумага офсетная. Гарнитура Таймс
Методические указания по выполнению лабораторных и контрольных работ...
Содержат задания к контрольной работе, методические указания по выполнению контрольной и лабораторных работ
Методические указания и задания контрольной работе №1 для студентов...
Компьютерные информационные технологии. Методические указания и задания к контрольной работе для студентов заочной формы обучения...
Методические указания по выполнению курсового проекта для студентов...
Организация сельскохозяйственного производства (методические указания по выполнению курсового проекта для студентов зооинженерного...
Методические указания по выполнению курсового проекта для студентов...
Организация сельскохозяйственного производства (методические указания по выполнению курсового проекта для студентов зооинженерного...
Программа дисциплины обязательного компонента для специальности 1-53...
Учебная программа составлена на основе типовой учебной программы «Физика» для специальности 1-53 01 02 «Автоматизированные системы...
Рабочая программа по дисциплине теория принятия решений для специальности...
«Информатика и вычислительная техника» для специальности 22 02 00 – «Автоматизированные системы обработки информации и управления»,...

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
referatdb.ru
referatdb.ru
Рефераты ДатаБаза