Клиент-серверная среда динамических экспертных систем

• Автор: Семченко, Павел Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Хабаровск
• Количество страниц: 129 с. : ил.

Оглавление
Введение
1. Современные интеллектуальные системы поддержки принятия решений и клиент-серверный подход в вычислительных задачах
1.1. Построение интеллектуальных и экспертных систем с
использованием компьютеров
1.2. Решение проблем и поиск решений с помощью эвристики
1.3. Обоснование модели представления знаний
1.4. Обоснование технологии ядра экспертной системы
Выводы по 1 -й главе
2. Клиент-серверная среда динамических экспертных систем и её математическая модель
2.1. Многопользовательская технология работы с различными
динамическими экспертными системами
2.2. Обоснование математической модели клиент-серверной среды
динамических экспертных систем
2.3. Разработка функциональной схема работы клиент-серверной среды динамических экспертных систем
2.4. Численное моделирование клиент-серверной среды динамических экспертных систем на основе марковского процесса с дискретными состояниями и непрерывным временем
Выводы по 2-й главе
3. Реализация клиент-серверной среды динамических экспертных систем с помощью технологии ЕтЬагсабего Оа1а8пар
3.1. Взаимодействие компонентов программного обеспечения при использовании многозвенной архитектуры DataSnap
3.2. Технология разработки прототипа клиент-серверной платформы .
3.3. Интеграция ядра среды экспертных систем CLIPS и FuzzyCLIPS.,
3.4. Использование баз данных для хранения листингов экспертных систем с произвольной группировкой в визуальном представлении
Выводы по 3-й главе
4. Разработка экспертных систем в клиент-серверной среде
4.1. Способ хранения данных и интерфейс клиент-серверной среды динамических экспертных систем
4.2. Защита персональных данных как предметная область для работы экспертных систем
4.3. Экспертная система определения уровня защищённости и необходимых мер защиты информационных систем персональных данных
4.4. Применение экспертной системы определения уровня защищённости и необходимых мер защиты информационных систем персональных данных
Выводы по 4-й главе
Заключение
Список литературы Приложение

Введение
Актуальность темы.
В наши дни мы становимся свидетелями и участниками всесторонней информатизации процессов - это и бизнес, и образование, и государственный сектор. Автоматизация затрагивает даже сферу интеллектуальной деятельности - поддержку принятия решений, экспертные заключения[63]. Электронные вычислительные машины поднимаются на более высокую ступень, нежели просто логика «и-или-не»[24]: появились облачные технологии, контентный анализ, таргетированная реклама. Так, при навигации в сети интернет пользователь может вводить поисковой запрос прямо в адресной строке браузера и получить целую выборку уточнённых запросов[42], ориентированных на практику навигации по сети интернет именно у этого пользователя. Современные технологии позволяют предложить пользователю набор музыки и фильмов, ориентированный на его вкус. При использовании мощностей геоинформационных систем (включая GPS и ГЛОНАСС)[71] появляется возможность предлагать пользователю «кафе именно с той кухней, которую он предпочитает».
С другой стороны, при всём потенциале современных технологий, не все бизнес-процессы оптимизированы с точки зрения использования интеллектуальных технологий. Так, например, в сфере оказания услуг по защите информации[35] или построению информационной инфраструктуры достаточно распространено явление так называемых опросных листов. Некоторый набор необходимых по версии одного или нескольких экспертов сведений интерпретируется группой лиц для собственно выбора решения в заданной предметной области, при этом системные интеграторы стараются в целом держать качество своих услуг на высоком уровне и стандартизовать производственный процесс. Наиболее популярной системой стандартов в области менеджмента качества является серия ISO 9000[26], хотя и не га-

2. Клиент-серверная среда динамических экспертных систем и её математическая модель
2.1. Многопользовательская технология работы с различными
динамическими экспертными системами
Учитывая всё вышесказанное, а также современные тенденции развития информационных технологий, можно прийти к выводу о том, что используемые на практике экспертные системы должны быть динамическими, многопользовательскими и даже распределёнными. Такие системы должны представлять собой системы поддержки принятия решений[38].
Готовых инструментальных средств по реализации систем принятия решений со всеми вышеозначенными свойствами в настоящее время не существует. Это является основанием для разработки специализированной среды экспертных системно]. В такой среде планируется едиными средствами и механизмами создавать и использовать экспертные системы для любой предметной области, используя при этом возможности оболочек CLIPS и FuzzyCLIPS.
Для разработки среды предполагается применить трёхзвенную архитектуру клиент-сервер, в этом случае можно реализовать требование распределённости си-стемы[62]. Трёхзвенная архитектура подразумевает использование технологий баз данных - и это действительно удобно, перенос всех правил, фактов и описания функций в реляционную базу данных[36], являющуюся единым источником для ядра экспертной системы. Правила, факты и описания функций хранятся в таблицах базы данных.
Также реляционная база данных позволит организовать существование параллельно нескольких экспертных систем в одной среде. Это обосновывается един-