Главная
страница 1

  1. Классификация и основные характеристики компьютерных обучающих систем.

  2. Системный анализ процесса обучения, как объект управления

  3. Основные принципы и подходы проектирования компьютерных обучающих систем.

  4. Технология разработки компьютерных тренажеров; состав, структура, учебно-тренировочные задачи и виды обеспечения (на примере диспетчерского тренажера в транспорте газа)

  5. Уровни моделирования в системе компьютерного обучения; система контроля знаний.

  6. Алгоритмы обучения в технологиях искусственного интеллекта (в экспертных системах, нейронных сетях)

  7. Синергетика; основные идеи, понятия и методы синергетики. Общий подход к изучению самоорганизации в динамических системах.

  8. Устойчивость и бифуркации в образовании структур. Эволюция объектов и систем управления.

  9. Детерминированный хаос; показатель Ляпунова. Пути возникновения хаоса.

  10. Свойства и характеристики странных аттракторов.

  11. Фракталы; самоподобие, размерность, примеры.

  12. Методы анализа, ранжирования и выбора критериев в принятии решений.

  13. Методы анализа иерархий, принцип Парето, последовательных уступок,

  14. Бельмана-Заде.

  15. Методы согласования групповых решений (системы голосований, правило Борда, Парето-согласованность).

  16. Постановка и виды задач нечеткой оптимизации.

  17. Методы прогнозирования последствий принимаемых решений.

  18. Структура и функции СППР.

  19. Основные характеристики современной информации в КИС и требования к средствам ее переработки, подготовки данных для анализа.

  20. Data Mining. Определение, сферы применения. Примеры постановок задач. Типы закономерностей, определяемые Data Mining

  21. Математический инструментарий и классификация средств Data Mining

  22. Основные принципы и положения разработки информационных аналитических систем. Рекомендации по применению Data Mining

  23. Статистические пакеты Data Mining и типовые задачи ими решаемые. Решение задач дискриминантного анализа в Matlab

  24. Нейронные сети Data Mining (на примере пакета Matlab). Особенности подготовки данных для нейронных сетей

  25. Генетические алгоритмы в обработке корпоративных данных

  26. Логические закономерности в данных (от математических моделей к логическим правилам и программная реализация). Методы обнаружения логических закономерностей. Дерево решений, как технология Data Mining

  27. Этапы ЖЦ и используемые информационные технологии. Стандарты качества и процессный подход. Стандарт системной инженерии ISO 15285

  28. Сети Петри для описания динамических дискретных систем. Правило функционирования сетей Петри

  29. Количественные показатели надежности и их виды.

  30. Методы расчета надежности сложных систем.

  31. Надежность программного обеспечения.

  32. Надежность управления проектом.

  33. Надежность управляющей системы.

  34. Сравнительные характеристики технологий разработки клиентских и серверных интернет-приложений.

  35. Perl: управляющие структуры, функции, регулярные выражения.

  36. Perl: создание серверных приложений без использования дополнительных библиотек и с иcпользованием модуля CGI.pm

  37. Perl: создание клиентских приложений с использованием модулей Socket, IO::Socket libwww-perl.

  38. Perl: работа с базами данных с использованием DBI.

  39. Понятие интерфейса и протокола. Классификация интерфейсов и протоколов. Модель OSI.

  40. Протоколы набора TCP/IP.

  41. Протоколы Ethernet, Fast Ethernet, Gigabit Ethernet .Протоколы доступа к сети.

  42. Протоколы Token Ring FDDI. Сети с коммутацией пакетов. Протоколы X/25, Frame Relay, ATM

  43. Организация вычислительных систем. Принципы организации компьютерных систем. Многомашинные и многопроцессорные системы. Нейро и квантовые компьютеры. Тенденции развития.

  44. Характеристика современных микропроцессоров. Архитектура, технологические, аппаратные и концептуальные способы повышения производительности, тенденции развития.

  45. Иерархическая структура памяти ЭВМ. Характеристика памяти. Оперативная память, ее организация. Модули памяти ПК. Технологические и концептуальные способы повышения производительности, тенденции развития.

  46. Классификация носителей информации. Накопители на жестких магнитных дисках, сменные накопители. Накопители на компакт-дисках. Дисководы CD ROM. Накопители DVZ,ZIP,JAZZ, магнитооптические. Технологические и концептуальные способы повышения производительности, тенденции развития.

  47. Распознавание образов. Основные концепции и методологии.

  48. Характеристики современных видеосистем. Архитектура, характеристики, стандарты. Способы повышения производительности. Современные микросхемы для видеопамяти, графические ускорители и сопроцессоры, тенденции развития.

  49. Техническая диагностика. Основные определения и основная задача технической диагностики. Общая концепция решения основной задачи технической диагностики.

  50. Методы детерминистической классификации. Постановка задачи и основные способы ее решения.

  51. Методы статистической классификации. Постановка задачи и основные способы ее решения.

  52. Объекты технической диагностики и классификация задач технической диагностики применительно к объектам техники систем транспорта газа.

  53. Структура АСУ ТП и ее основные компоненты. Задачи, решаемые на различных уровнях АСУ ТП

  54. Программное обеспечение SCADA, его назначение, функциональные возможности и техническая характеристика.

  55. SCADA как открытая система. Взаимодействие с управляющими, информационными сетями, базами данных. Технология OPC, ActiveX.

  56. Методы организации доступа а SCADA-приложениям: стандартное решение, архитектура сервер/терминал, «бедные» клиенты в Internet-технологиях

  57. Сетевая архитектура АСУ ТП. Классификация сетей, их техническая характеристика. Примеры сетей различного уровня.

  58. Интеграция АСУ ТП и АСУ П. Постановка задачи и пути решения (на примере информационной системы PI System).

  59. Применение ЭСРВ в экономической сфере. Понятие реинжиниринг бизнес-процессов и имитационное моделирование. ReThink - инструментальное средство поддержки реинжиниринга бизнес-процессов.

  60. Экспертные системы (ЭС) - основное направление развития систем искусственного интеллекта. Архитектура классификация и функционирование экспертных систем.

  61. Базы знаний и анализ основных моделей представления знаний (методы, основанные на правилах, семантические сети, фрейм-представление, объектно-ориентированный подход, объединенный с правилами).

  62. Механизмы логического вывода (цикл работы механизма вывода).

  63. Методика (этапы) разработки ЭС. Необходимые и достаточные условия возможности применения технологии ЭС. Концепция «быстрого прототипа».

  64. Инструментальные средства разработки ЭС. Классификация и оценивание ИС.

  65. Инструментальные средства G2 для построения ЭСРВ. Функциональные возможности и технические характеристики. Девять случаев возбуждения правил.

  66. Сравнительный анализ понятия энтропии

  67. Интеграция АСУ ТП и АСУ П. Постановка задачи и пути решения (на примере информационной системы PI System).

  68. Надежность системы «человек-машина»


Смотрите также:
Классификация и основные характеристики компьютерных обучающих систем
47.02kb.
1 стр.
Тема № аппаратное обеспечение компьютерной графики
333.25kb.
1 стр.
Экзаменационные билеты по курсу "безопасность открытых систем"
57.51kb.
1 стр.
Место: класс компьютерной техники учебно-материальное обеспечение
78.45kb.
1 стр.
Сканер уязвимостей компьютерных систем на основе защищенных версий ос windows
55.59kb.
1 стр.
Л. С. Краснова Опыт применения компьютерных технологий в практике обучения студентов-иностранцев русской звучащей речи
96.84kb.
1 стр.
2 Принципы построения арк
999.32kb.
5 стр.
Курс лекций по специальному курсу «Компьютерные системы»
2147.43kb.
10 стр.
Построение сетей на базе коммутаторов и маршрутизаторов
214.54kb.
1 стр.
Основные характеристики некоторых графических систем
251.31kb.
1 стр.
Инженерный анализ конструкций с помощью современных компьютерных технологий
98.59kb.
1 стр.
А. В. Родин, В. Л. Бурцев
53.22kb.
1 стр.