Рабочая программа учебной дисциплины ДС «Математическое обеспечение систем автоматизации научных исследований»

Новокузнецкий филиал-институт

ГОУ ВПО «Кемеровский государственный университет»

Кафедра математики и математического моделирования

Факультет информационных технологий

)

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

учебной дисциплины

ДС «Математическое обеспечение систем автоматизации научных исследований»

( шифр и наименование дисциплины по рабочему учебному плану ООП)

для специальности 010501 Прикладная математика и информатика

( шифр и название специальности)

для ______________дневной________ формы обучения

Составитель(и) / разработчик(и) программы

, профессор, к. т.н.

(Ф. И.О., должность и ученая степень)

, доцент, к. т.н.

(Ф. И.О., должность и ученая степень)

Новокузнецк

Лист – вкладка рабочей программы учебной дисциплины

«Математическое обеспечение систем автоматизации научных исследований»

название дисциплины, цикл, компонент

Список основной учебной литературы

*Указания о контроле на момент переутверждения программы	Сведения об учебниках	Соответствие ГОС (для федеральных дисциплин) или соответствия требованиям ООП (для региональных и вузовских) - указание на недостаточно отраженные в учебнике разделы	Количество экземпляров в библиотеке на момент переутверждения программы
Дата	Внесение, продление или исключение / Подпись отв. за метод работу	Наименование, гриф	Автор	Год издания
1	2	3	4	5	6	7
		1. Имитационное моделирование [Текст]: учебное пособие/ , , : –М.:Академия, 2007. (Университетский учебник. Сер. Прикладная математика и информатика) -240 с		2007	20

Примечания: В списке на момент переутверждения рабочей программы должно быть не более двух действующих учебников

*Столбцы 3, 4, 5, 6, 7 заполняет преподаватель - разработчик программы

Столбцы 1, 2 заполняет ответственный за методическую работу на кафедре на момент переутверждения программы

1 Пояснительная записка

Дисциплина «Математическое обеспечение систем автоматизации научных исследований» входит в состав учебного плана специальности «Прикладная математика и информатика». Ее место – в ряду дисциплин специализации, регионального компонента. Дисциплина «Математическое обеспечение систем автоматизации научных исследований» является продолжением таких дисциплин как «Математическое моделирование в диагностике и идентификации», «Анализ математических моделей и обратные задачи»

Цель курса:  профессиональная ориентация студентов в области исследования действующих систем управления, применяемых информационных технологий, математических методов, методик и алгоритмов идентификации и моделирования

Содержание курса: функционально - алгоритмическая структура АСНИ; постановки задач оценивания, идентификации и моделирования в СУ, математические модели, методы и алгоритмы, используемые при их решении.

Требуемая подготовка:  математическая подготовка в пределах университетского курса; знания по теории автоматического и автоматизированного управления, по моделированию систем и теории принятия решений, по проектированию, по теории вероятности и математической статистике; четкие представления о структуре, характеристиках и закономерностях функционирования систем управления; знание информационных технологий и систем, умение быстро освоить и применять разнообразные операционные системы, языки программирования и пакеты прикладных программ.

Контроль усвоения знаний:  зачет по итогам теоретического курса, по результатам практических работ и самостоятельных занятий.

Область применения:  сопровождение функционирования и развитие автоматизированных систем обработки информации и управления в различных отраслях деятельности

Учебно - тематический план рабочей программы учебной дисциплины

Математическое обеспечение систем автоматизации

научных исследований

№	Название и содержание разделов, тем, модулей	Объем часов	Примечания, дополнительные указания, методические материалы, технические средства и др., необходимые для учебной работы
Общий	Аудиторная работа	Самосто-ятельная работа
Лекции	Практи-ческие (или семина-рские) занятия	Лабора-торные занятия
1	2	3	4	5	6	7	8
Очная форма обучения
	Введение. Функциональная роль исследования в системах управления РВ		2
	Тема 1. Назначение, цели и методология создания АСНИ РВ		2
	Тема 2. Системный анализ в исследовании управления. Объект и предмет исследования.		2	4			Cм. Метод. Указания к выполнению практ. работ (доп. 1 наст. УМК)
	Тема 3. Функциональная структура АСНИ на базе НММ		4	4			То же
	Тема 4. Математическое и организационное обеспечение АСНИ на базе НММ		6	12			То же
	Тема 5. Системы управления с прогнозирующими моделями. Адаптивные алгоритмы обработки информации и управления		4	4			То же
	Тема 6. Планирование и организация процесса исследования систем управления		2	4			То же
	Тема 7. Научная и практическая эффективность исследования.		2
	Тема 8. Методики и примеры применения АСНИ в задачах анализа и оптимизации СУ		4
Рекомендации к перезачету и переаттестации при обучении в сокращенные сроки (дисциплина в целом, разделы и темы)
Формы контроля
	§  промежуточная аттестация по итогам выполнения лабораторных работ (в соответствии с графиком)
	§  семестровый зачет по результатам выполнения лабораторных работ

Содержание лекционного курса

Математическое обеспечение систем автоматизации

научных исследований

Введение.

Функциональная роль исследования в развитии систем управления

В.1. Исследование как вид деятельности. Управление и исследование как функции обеспечения жизнедеятельности АС РВ.

Тема 1.

Назначение, цели и методология создания АСНИ

1.1.Этапы жизненного цикла АСОИУ и проблематика исследований управления. Взаимосвязь исследования и управления в действующих системах; принцип дуального управления. Понятие объекта и предмета исследования в области информационных технологий.

1.2.Назначение и цели создания АСНИ: динамический анализ данных, моделирование, идентификация; содержательная характеристика задач. Особенности исследований ДСУ

1.3.Сущность метода натурно - математического моделирования (НММ) и его применение для исследований СУ РВ

Тема 2.

Системный анализ в исследовании управления. Объект и предмет исследования

2.1. Системный анализ как методология исследования сложных систем. АС РВ как сложная система: совокупность характеристик.

2.2. Объект и предмет исследования. Описание и структуризация проблем управления в АСУ РВ: структура показателей, цели и задачи исследования управления. Краткий обзор истории исследований управления АСУ РВ (ТП)

Тема 3.

Функциональная структура АСНИ на базе НММ

2.1.Обобщенная структура СУ с контурами НММ.

2.2.Состав и назначение функциональных подсистем АСНИ (АСТИ) на базе НММ: первичной обработки данных; динамического структурного и статистического анализа; отбора и классификации информативных участков данных; планирования и реализации эксперимента; анализа, интерпретации и представления результатов исследований.

Тема 4.

Математическое и организационное обеспечение АСНИ на базе НММ

3.1.Алгоритмы и методики формирования информативных участков натурных данных

3.2.Построение и текущая адаптация пересчетных математических моделей

3.3.Планирование и реализация промышленного эксперимента в ДСУ

3.4.Алгоритмы и методики целевой обработки информации: диагностика, идентификация и оценка эффективности СУ

3.5.Организационное обеспечение АСНИ: нормативная документация, формы отчетности, стимулирование.

Тема 5.

Системы управления с прогнозирующими моделями. Адаптивные алгоритмы обработки информации и управления

5.1 Системы управления с прогнозирующими моделями возмущений и объектов управления. Принципы построения, анализа и оптимизации алгоритмов прогнозирующего регулирования по возмущению и с обратными связями.

5.2 Адаптивные алгоритмы обработки информации (сглаживающие фильтры). Адаптация алгоритмов по принципу «обучения с идеальным учителем»: статистические и целевые показатели качества. Планирование эксперимента при поиске оптимальных структур и настроек алгоритмов управления

5.3 Многовариантные алгоритмы оценивания и управления: предпосылки применения, типовые структуры

Тема 6.

Планирование и организация процесса исследования систем управления.

6.1. Планирование процесса исследования систем управления: основные положения; структура и содержание бизнес-плана исследования

6.2. Формы организации исследований систем управления; консультирование.

6.3. Информационный менеджмент в планировании и управлении исследованиями

Тема 7.

Научная и практическая эффективность исследования.

7.1. Общие методологические подходы и принципы оценки качества и эффективности исследования. Показатели эффективности и качества

7.2.Оценка уровня качества исследования. Оценка эффективности исследования, источники эффективности

Тема 8.

Методики и примеры применения АСНИ в задачах анализа и оптимизации СУ

8.1.Применение АСНИ для испытаний и наладки систем автоматизации

8.2.Применение АСНИ для идентификации регулирующих связей в системах управления

8.3.Применение АСНИ для оценки эффективности мероприятий по автоматизации

8.4.Применение АСНИ для обучения, оценки и поддержания профессиональной пригодности технологического персонала

8.5.Применение АСНИ для подготовки специалистов в области ИТ и ВТ

Лист - вкладка рабочей программы учебной дисциплины

Математическое обеспечение систем автоматизации

научных исследований

название дисциплины, цикл, компонент

Дополнения и изменения в рабочей программе учебной дисциплины

Сведения о переутверждении рабочей программы

на очередной учебный год и регистрация изменений

№ изменения	Учебный год	Учебная группа /рабочий УП	Содержание изменений и решение кафедры – разработчика / № протокола, дата, подпись зав. кафедрой	Преподаватель- разработчик программы	Решение выпускающей кафедры / № протокола, дата, подпись зав. кафедрой	Декан факультета (подпись)

Примечания:

·  В случае отсутствия изменений и дополнений вместо содержания изменений вносится запись «Принята без изменений».

·  Тексты изменений прилагаются к тексту рабочей программы обязательно.

Очная форма обучения

График организации самостоятельной работы студентов

по учебному плану специальности «Прикладная математика и инфораматика»

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

№	Название и содержание разделов, тем, модулей, видов учебной работы	Объем часов	Примечания, дополнительные указания, методические материалы, технические средства и др.
Общий (час.)	Аудиторная работа	Самостоятельная работа (час.)
Лекции (час.)	Практичес-кие или семинарские занятия (час.)	Лабо-ратор-ные заня-тия (час.)
1	2	3	4	5	6	7	8
Учебный план специальности «Прикладная математика и информатика»	122	28	28	-	66
Порядок организации самостоятельной работы
Формы отчетности
Тема 1 План-конспект теоретического материала по вопросам к зачету	Консультации преподавателя по графику	36	Вопросы к зачету (экзамену) См. п. 4 Рабочей программы
Тема 2 План-конспект теоретического материала по вопросам к зачету	5	См. п. 7 Рабочей программы Контрольная работа Задания №№ 2-5
Тема 3 Отчет по лабораторным работам.	10
Тема 4 Отчет по лабораторным работам	5
Тема 5 Отчет по лабораторным работам	10
ИТОГО по самостоятельной работе	66	Допуск к зачету
Аудиторные занятия	28	28
ИТОГО	28	28		66
Формы контроля	Экзамен или зачет. Условие допуска: 1.  Представление письменных тезисов по вопросам изучения теоретического материала. 2.  Представление отчетов о выполнении письменных практических работ. «Контрольная работа» в учебном плане группы. Условие зачета контрольной работы в ведомость: 1. Представление отчетов о выполнении письменных практических работ.

2 Тематика и методические указания

по выполнению лабораторных работ

по дисциплине

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Тема 1. Методы добычи данных

1.  Изучение методик текущего оценивания информативных характеристик временных рядов данных (ВРД) и их классификации

2.  Разработка алгоритмов и интерфейса структурного анализа и классификации ВРД

3.  Программная реализация разработанных алгоритмов

Тема 2. Разведочный анализ данных

1.  Изучение методик оценивания полезного сигнала и помех с помощью ППП графического анализа ВРД

2.  Графический анализ ВРД в задачах обнаружения и отбраковки выбросов

3.  Графический анализ ВРД в задачах оценивания детерминированной составляющей (трендов)

Тема 3. Анализ данных в системах РВ

1.  Изучение структур и предпосылок применения рекуррентных сглаживающих фильтров на базе текущего среднего, экспоненциального и медианного сглаживания. Изучение методик выбора и настройки сглаживающих фильтров

2.  Алгоритмизация, планирование и программная реализация модельного эксперимента по выбору и настройке фильтров для обработки помехозашумленных ВРД

3.  Сравнительный анализ качества алгоритмов сглаживания для ВРД с различными характеристиками

Тема 4. Дисперсионный и факторный анализ

1.  Изучение методик и предпосылок применения методов

2.  Дисперсионный анализ при обработке результатов эксперимента

3.  Факторный анализ при обработке результатов социально-экономических и технологических исследований

Тема 5. Анализ бизнес-процессов

1.  Изучение методик анализа и прогнозирования ВРД в организационно-экономических системах

2.  Алгоритмизация и программная реализация алгоритмов оценивания трендов и тренд-сезонных компонент ВРД

3.  Анализ и прогнозирование показателей качества: методики, алгоритмы, программная реализация

Методические указания – см. дополнение 1 настоящего УМК

3 Методические указания студенту

по организации самостоятельной работы

по дисциплине

Математическое обеспечение

систем автоматизации

научных исследований

Методические указания – см. дополнение 1 настоящего УМК

4 Задания по установленным формам контроля

по дисциплине.

Математическое обеспечение

систем автоматизации

научных исследований

вопросы к зачету по дисциплине

1.  Понятие системы реального времени, особенности обработки информации и управления в АС РВ

2.  Общие понятия и содержание методологии исследования СУ

3.  Особенности методологии исследования СУ РВ: планирование и реализация промышленного эксперимента в ДСУ

4.  Системный анализ как методология исследования СУ РВ: последовательность и содержание этапов

5.  Классификация и характеристика классов АС РВ промышленного производства.

6.  АСУ ТП как разновидность АС РВ: цели, назначение, критерии и ограничения функционирования АСУ ТП

7.  Типовая функциональная структура АСУ ТП, характеристика функциональных и обеспечивающих подсистем

8.  Предмет и объект исследования в АСУ ТП: модели сигналов и объектов управления

9.  Принципы и типовые алгоритмы управления как объект и предмет исследования.

10.  Этапы ЖЦ АС РВ, особенности анализа функционирования и оптимизации СУ на этапах ЖЦ

11.  Предпосылки и ограничения применения математических методов моделирования для исследования ДСУ

12.  Предпосылки и ограничения применения комбинированных методов моделирования для исследования ДСУ

13.  Сущность и предпосылки применения метода НММ для исследования ДСУ

14.  Активный и пассивный эксперимент; достоинства и недостатки

15.  Стратегическое и тактическое планирование промышленного эксперимента: цели, задачи.

16.  Основные разновидности планов эксперимента

17.  Структура комплекса задач формирования информативных участков данных; понятие и свойства информативных участков данных в задачах исследования систем управления

18.  Способы формирования ИУД методами активного и пассивного эксперимента в ДСУ

19.  Структурный анализ данных. Описание ИУД на языке характерных кривых и особых точек.

20.  Типовые структуры ИУД, способы их получения

21.  Методы классификации ИУД.

22.  Понятие и использование типопредставительных реализаций ИУД для описания и классификации объектов и данных

23.  Идентификация объектов управления в системах РВ (АСУ ТП)

24.  Регрессионные методы идентификации статических ОУ

25.  Регрессионные методы идентификации динамических объектов управления

26.  Рекуррентные методы идентификации статических ОУ

27.  Рекуррентные методы идентификации динамических ОУ

28.  Беспоисковые и поисковые методы идентификации.

29.  Системы управления с идентификаторами в замкнутом контуре

30.  Структура простой и двухуровневой (адаптивной) ПМ. Особенности ПМ, ограничения применения.

31.  Цели, задачи и методы формирования данных в НММ.

32.  Структура подсистемы формирования информативных участков натурных данных.

33.  Модель контролируемого сигнала и его структурных составляющих (основной тренд, измерительная помеха, выбросы).

34.  Способы и алгоритмы отбраковки выбросов и оценивания трендов временных рядов данных.

35.  Понятие и примеры помехозащищенных (робастных) алгоритмов обработки данных.

36.  Оценка качества исследований. Функциональные (пользовательские) и статистические критерии качества.

37.  Адекватность модели. Общая схема оценки адекватности. Чувствительность, устойчивость и воспроизводимость результатов моделирования.

38.  Методы понижения дисперсии результатов исследования.

39.  Интерпретируемость результатов исследований.

40.  Частные и общесистемные показатели качества и эффективности СУ.

41.  Проблемы интерпретации результатов исследований в масштабе общесистемных показателей качества и эффективности СУ.