МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
__________________________________________________________________________
«МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)»
Согласовано ______________________ «___» _______________ 20__ г. | Утверждаю Директор ИПКП ____________________ «___» _______________ 20__ г. учреждения |
ПРОГРАММА ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ
Системы обработки информации в управляющих комплексах
Москва, 2016 г.
Цель реализации программыЦелью реализации данной программы является развитие профессиональных компетенций, необходимых для выполнения следующих видов профессиональной деятельности в рамках имеющейся квалификации:
• способность обосновывать состав и разрабатывать структуры систем обработки информации управляющих комплексов;
• способность разрабатывать алгоритмы функционирования систем обработки информации управляющих комплексов;
• способность использовать основные законы естественнонаучных дисциплин, применять методы математического анализа и современных информационных методов для получения математических моделей систем обработки информации;
• способность проводить математическое моделирование разрабатываемой системы с использованием методов системного подхода и современных программных продуктов для прогнозирования поведения, оптимизации и изучения функционирования системы.
Требования к результатам обучения
В результате освоения программы слушатель должен приобрести следующие знания и умения, необходимые для качественного изменения компетенций, указанных в п.1:
слушатель должен:
1. Знать: основные понятия, принципы и этапы имитационного и полунатурного моделирования.
2. Знать: принципы построения структур систем обработки информации управляющих комплексов.
3. Знать: традиционные и современные подходы к решению задач оптимального оценивания и идентификации в систем обработки информации.
4. Уметь: пользоваться основными подходами и методиками разработки систем обработки информации управляющих комплексов.
5. Уметь: выполнять рутинные инженерные расчеты с применением приемов аналитического и численного анализа.
6. Уметь: визуализировать результаты расчетов с использованием средств графического представления.
7. Уметь: планировать и проводить вычислительный эксперимент, анализировать результаты.
8. Уметь: применять математические методы, алгоритмы, физические законы и вычислительную технику при решении профессиональных задач средней и повышенной сложности.
Содержание программы
Учебный план
программы повышения квалификации
«Системы обработки информации в управляющих комплексах»
Категория слушателей - Научно-педагогические работники вузов, работники сферы высшего образования, докторанты, аспиранты, соискатели ученых степеней...
Срок обучения - 72 часа(ов)
Форма обучения - c частичным отрывом от работы
№ п/п | Наименование разделов | Всего, час. | В том числе |
лекции | практич. занятия |
1 | Системы обработки информации. | 14 | 8 | 6 |
2 | Информационные технологии при построении средств обработки информации, экспертных систем и средств информационной поддержки | 10 | 4 | 6 |
3 | Современные технологии при построении средств автоматики | 10 | 4 | 6 |
4 | Нейронные сети и устройства нечёткой логики. | 12 | 6 | 6 |
5 | Современные технологии в проектировании авиакосмических систем. | 14 | 6 | 8 |
6 | Новые технологии в интегрированных системах разноформатной и распределенной информации. | 12 | 6 | 6 |
Итоговая аттестация | Выполнение контрольного задания |
Учебно-тематический план
программы повышения квалификации
«Системы обработки информации в управляющих комплексах»
№ п/п | Наименование разделов и тем | Всего, час. | В том числе |
лекции | практич. занятия |
1 | Системы обработки информации. | 14 | 8 | 6 |
1.1 | Основные понятия и определения. | 2 | 2 | 0 |
1.2 | Теоретические основы построения cистем обработки информации. | 4 | 4 | 0 |
1.3 | Технические примеры построения систем обработки информации. | 8 | 2 | 6 |
2 | Информационные технологии при построении средств обработки информации, экспертных систем и средств информационной поддержки | 10 | 4 | 6 |
2.1 | Информационные технологии в задачах обработки информации. | 4 | 2 | 2 |
2.2 | Экспертные системы | 4 | 2 | 2 |
2.3 | Средства информационной поддержки. | 2 | 0 | 2 |
3 | Современные технологии при построении средств автоматики | 10 | 4 | 6 |
3.1 | Особенности использования современных технологий в средствах автоматики | 4 | 0 | 4 |
3.2 | Теоретические основы построения информационных средств автоматики | 6 | 4 | 2 |
4 | Нейронные сети и устройства нечёткой логики. | 12 | 6 | 6 |
4.1 | Нейронные сети | 6 | 4 | 2 |
4.2 | Устройства нечеткой логики | 6 | 2 | 4 |
5 | Современные технологии в проектировании авиакосмических систем. | 14 | 6 | 8 |
5.1 | Примеры проектирования АКС | 6 | 2 | 4 |
5.2 | Информационные технологии в АКС | 8 | 4 | 4 |
6 | Новые технологии в интегрированных системах разноформатной и распределенной информации. | 12 | 6 | 6 |
6.1 | Интегрированные системы разноформатной и распределенной информации. | 6 | 4 | 2 |
6.2 | Примеры технической реализации | 6 | 2 | 4 |
Итого | 72 | 34 | 38 |
Учебная программа
повышения квалификации
«Системы обработки информации в управляющих комплексах»
1.1. Основные понятия и определения. (2ч.)
Предмет дисциплины. Области применения искусственного интеллекта. История, состояние и перспективы развития систем искусственного интеллекта. Основные направления и области применения.
1.2. Теоретические основы построения cистем обработки информации. (4ч.)
Понятие интеллектуальной информационной системы управления (ИСУ), основные свойства. Классификация ИСУ. Тенденции развития ИСУ. Основные технологические тенденции. Технология оперативной аналитической обработки данных. Новая технология решения задач управления в информационных системах.
1.3. Технические примеры построения систем обработки информации. (8ч.)
Разработка и создание интеллектуальных систем с гибкой обработкой информации. Система управления с ЭВМ в контуре; нейрокомпьютеры – ЭВМ нового поколения. Биологическая параллель нейрокомпьютерам. Гибридные интеллектуальные системы управления. Генетические алгоритмы поиска экстремума целевой функции.
2.1. Информационные технологии в задачах обработки информации. (4ч.)
Интеллектуальные технологии на основе инженерии знаний. Данные. Источники данных. Структура данных и СУБД. Хранилища данных. Интеллектуальные базы данных. Знания в искусственном интеллекте. База знаний. СУБЗ. Обработка знаний. Инженерия знаний. Методы и средства ИИ. Теория и практика ИИ. Интеллектуальные системы (ИС). Организация работы с данными и знаниями в новой информационной технологии
2.2. Экспертные системы (4ч.)
Возникновение и развитие экспертных систем, их возможности. Модели представления знаний в экспертных системах. Продукционные модели. Знания и данные в экспертных системах.
2.3. Средства информационной поддержки. (2ч.)
Определение понятия средств интеллектуальной поддержки (СИП). Классификация СИП. Характеристика основных СИП.
3.1. Особенности использования современных технологий в средствах автоматики (4ч.)
Использование ИИС в современных средствах автоматики. Основные тенденции в использовании современных информационных технологий в средствах автоматики.
3.2. Теоретические основы построения информационных средств автоматики (6ч.)
Методы вывода и поиска решений в продукционных системах. Методы вывода на основе прямой и обратной цепочек. Общие методы поиска решений в пространстве состояний. Выводы на фреймах и в семантических сетях. Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС. Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии. Нечеткий вывод знаний. Нечеткая логика Заде и приближенные рассуждения. Композиционное правило вывод. Немонотонность вывода. Вывод на предикатах. Вывод в условиях неопределенности. Вероятностный вывод. Байесовский вывод. Вывод на основе теории Демпстера - Шафера. Вывод на основе теории уверенности Бьюкенена - Шортлиффа.
4.1. Нейронные сети (6ч.)
Понятие нейрона. Персептрон. Принципы разработки нейросетевых систем управления. Основные этапы обработки данных в нейросетевых системах управления.
4.2. Устройства нечеткой логики (6ч.)
Основные понятия нечеткой логики и нечетких систем управления. История, состояние и перспективы развития нечетких систем управления. Формирование функций принадлежности, базы правил. Нечеткий логический вывод.
5.1. Примеры проектирования АКС (6ч.)
Этапы проектирования ИС АКС. Анализ специфики предметной области. Характерные задачи, решаемые при создании ИС в АКС. Проектирования экспертной системы авиационного объекта: идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация.
5.2. Информационные технологии в АКС (8ч.)
Использование мягких вычислений при проектировании и эксплуатации бортовых интеллектуальных систем АКС.
6.1. Интегрированные системы разноформатной и распределенной информации. (6ч.)
Интеллектуальный анализ данных (ИАД). Стадии процесса интеллектуального анализа. Классификация технологических методов ИАД. От биологических сетей к ИНС.
Модель технического нейрона. Приобретение знаний. Извлечение знаний из данных. Машинное обучение на примерах. Нейронные сети. Многоагентные системы и интеллектуальные технологии.
6.2. Примеры технической реализации (6ч.)
Использование интегрированных систем разноформатной и распределенной информации в АКС и в различных видах транспорта.
Перечень практических занятий
Номер темы (раздела) | Наименование практического занятия |
1.3 | Технические примеры построения систем обработки информации. (6ч.) |
2.1 | Информационные технологии в задачах обработки информации. (2ч.) |
2.2 | Экспертные системы (2ч.) |
2.3 | Средства информационной поддержки. (2ч.) |
3.1 | Особенности использования современных технологий в средствах автоматики (4ч.) |
3.2 | Теоретические основы построения информационных средств автоматики (2ч.) |
4.1 | Нейронные сети (2ч.) |
4.2 | Устройства нечеткой логики (4ч.) |
5.1 | Примеры проектирования АКС (4ч.) |
5.2 | Информационные технологии в АКС (4ч.) |
6.1 | Интегрированные системы разноформатной и распределенной информации. (2ч.) |
6.2 | Примеры технической реализации (4ч.) |
4. Материально-технические условия реализации программы
Лекционные занятия со слушателями проводятся в аудиториях, оснащенных компьютером, мультимедийным проектором, экраном, доской.
Практические занятия со слушателями проводятся в специализированном классе на компьютерах с предустановленным лицензионным программным обеспечением, а также оснащенном доской.
Учебно-методическое обеспечение программы
1. , Ильясов системы управления. Теория и практика М: Издательство «Радиотехника», 2009 г. – 392 стр.: ил. ISBN 978-5-88070-225-1
2. Поваляев радиосистемы управления движением в околоземном пространстве : Учебное пособие. - М.: МАИ, 1994. - 40 с.
3. , Лохин системы автоматического управления. ФИЗМАТЛИТ, 2001.- 576 c.
4. Interface Control Document GPS -200 (ICD-GPS-200).
5. Глобальная навигационная спутниковая система ГЛОНАСС. - Интерфейсный контрольный документ. - М.: Изд. КНИЦ ВКС РФ, 1995 - 54 с.
6. Интеллектуальные системы. Под ред. .: М.: , 2007.
Оценка качества освоения программы
Оценка качества освоения программы осуществляется в виде зачета по основным темам программы.
Слушатель считается аттестованным, если он в процессе сдачи зачета выполнит контрольное задание на одну из заданных тем.
Составители программы
, к. т.н., доцент кафедры 305
, к. т.н., доцент каф. 301
Приложение А
к программе повышения квалификации
«Системы обработки информации в управляющих комплексах»
КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ
Используя материал лекций и практических занятий:
1. Аналитический обзор периодических изданий и другой литературы по темам курса.
2. Подготовка тестовых программ на одном из машинных языков, показывающих основные особенности одной из современных технологий оценивания или управления.
3. Выступление перед слушателями с сообщением по избранной теме из числа изучаемых в рамках курса и ответы на вопросы.
4. Проведение сравнения двух или более технологий построения систем управления в форме доклада перед слушателями.
Приложение Б
к программе повышения квалификации
«Системы обработки информации в управляющих комплексах»
ТЕСТОВЫЕ ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ
