Document 201476

2
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
5.1. Рекомендуемая литература
5.1.1. Основная литература
1. Системное программное обеспечение. Учебник для вузов/ А.Гордеев, А.Молчанов, СПб.: Питер,
2007. 736 с.
2. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. “Статические и динамические экспертные
системы”. М.: Финансы и статистика, 2006.
3. Питер Джексон. Введение в экспертные системы. 4-е изд. М.: Изд.дом «Вильямс», 2008. 623 с.
5.1.2. Дополнительная литература
4.Проектирование реляционных баз данных./Г.Джексон: Пер. с англ. - М.: Мир, 2001. 252 с.
5. Создание и программирование баз данных средствами СУБД/ Т.А.Куправа: - М.: Мир, 2001.110 с.
6. Глушаков С.В. Работа в сети Internet: Учебный курс / Киев: Фома: Феникс: Абрис, 2000.-346 с.
7. Криста Андерсон, Марк Минаси Локальные сети. Полное руководство: Пер. с англ.- М.: Энтроп, 1999.622 с.
8. Джон Д. Рули и др. Сети Windows NT 4.0: Пер. с англ.- Киев: Издательска группа BHV, 1997.- 800 с.
9. Microsoft Windows Nt Workstation 4.0. Resource Kit: Пер. с англ.- M.: -Microsoft Press, 1996.- 492 с.
10. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. “Базы знаний интеллектуальных систем”. С-Пб.:
Питер, 2000. 384 c.
5.1.3. Методические разработки
1.Системы диагностирования высоковольтного маслонаполненного силового оборудования: Учеб.
пособие / И. В.Давиденко, В.Н.Осотов. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-ЛПИ, 2003. 117 с.
2. И.В. Давиденко Построение оптимальной информационной модели базы данных./Методические
указания к практическим занятиям по курсу «Информационные системы». Екатеринбург: УГТУ,
1995. С.1-28
3. И.В. Давиденко Работа с сервисными программами в сети INTERNET / Методические
указания к лабораторному практикуму предназначены для студентов всех форм обучения
специальности 21.01. «Управление и информация в технических системах» по курсу «Системное
программное обеспечение в технических системах».Екатеринбург: УГТУ. 2000. С.1-55.
4. Система безопасности Windows NT Workstation 4.0. Методические указания к лабораторным работам по
курсу «Системное программное обеспечение» / Давиденко И.В. Екатеринбург: УГТУ, 2000. 15 с.
a. Электронные образовательные ресурсы
http://www.microsoft.com –сайт разработчиков ОС семейства Windows
http://www.interface.ru – сайт о проектировании баз данных и современных СУБД
http://www.aiportal.ru –портал искусственного интеллекта
http://www.mari-el.ru – курс лекций по теме «Системы искусственного интеллекта»
http://study.ustu/ru - сайт УрФУ
b. Программное обеспечение
Операционная система Windows XP.
Пакет Microsoft Office 2010 Professional (текстовый процессор Word, табличный процессор Excel,
базы данных Access).
Обучающая и тестирующая знания студентов система с разработкой тестов по теме «Системное
программное обеспечение» (Р1).
Экспертно-диагностическая система оценки состояния высоковольтного электрооборудования
«Альбатрос» (Р5 и Р6).
3
Базы данных, информационно-справочные и поисковые системы
База данных ЭДИС «Альбатрос»
5.4. Фонд оценочных средств (средства контроля учебных достижений студентов и
аттестационно-педагогические измерительные материалы)
Не предусмотрен
5.5. Информационные сервисы, обеспечивающие учебный процесс
Не предусмотрены
5.3.
7.ПЕРЕЧЕНЬ КЛЮЧЕВЫХ СЛОВ ДИСЦИПЛИНЫ
№
раздела
Наименование
раздела, темы
Р1
Системное программное
обеспечение.
Операционные
системы
семейства Windows
Реестр. Ветвь реестра. Значимые элементы и типы данных.
Статическая и динамическая информация разделов. Пользователи,
объекты и права доступа. Маркер безопасного доступа, валидизация.
Аудит событий безопасности.
Системное программное
обеспечение. Файловые
системы и архиваторы
Системное программное
обеспечение.
Диспетчеризация задач и
организация памяти
Структура тома и атрибуты файлов. Дорожки, сектора, цилиндры ,
разделы. Таблица FAT. Загрузчик.
P1
Р1
Р2.Т1
Организация сети Internet
Р3
Системы управления
базами данных. Основные
понятия СУБД
Р3
Р3
Р4
Р5
Р5
Р5
Р6
Р6
Системы управления
базами данных.
Проектирование БД ERметодом
Системы управления
базами данных.
Проектирование БД
методом функциональных
зависимостей
Информационноаналитические системы
Ключевые слова
Приоритетные и бесприоритетных способы диспетчеризации.
Вытесняющие и невытесняющие алгоритмы диспетчеризации.
Динамические приоритеты. Виртуальные адреса. Сегментная,
страничная и сегментно-страничная организация памяти.
Доменная
система
имен,
IP-адреса.
Класс,
маска
сети.
Унифицированный указатель ресурсов, ссылка. Повторители, мосты,
концентраторы, коммутаторы, шлюзы, маршрутизаторы. Сервисы и
протоколы Internet. Браузер, чат. Поисковые системы. WEB-индексы,
WEB-каталоги, гибридные системы, онлайновые и внесетевые
справочники. Стратегия поиска.
СУБД. Реляционная база данных. Операции с данными, типы данных.
Информационные потоки. Репликация, дублирование данных. Права
доступа. Роли.
Объект, его атрибуты, отношения между объектами. ER-метод
проектирования. Аномалии и декомпозиция.
Функциональные зависимости. Нормальная форма Бойса-Кодда. 5
форм нормализации отношений объектов. Минимальное покрытие.
Информационно-аналитические
системы.
Идентификация,
концептуализация,
формализация,
реализация,
тестирование
прототипа, опытная эксплуатация, серийная эксплуатация.
База знаний. Фреймы, правила продукций семантические и нейронные
сети. Нечеткие знания. Типы знаний.
Системы искусственного
интеллекта. База знаний
Системы искусственного
Интерпретатор. Прямой и обратный механизм вывода.
интеллекта. Интерпретатор
Подсистема моделирования внешней среды. Время реакции на
Системы искусственного
интеллекта. Динамические событие. Системы жесткого и мягкого времени. Системы on-line
мониторинга.
СИИ
Технологии KDD.
Подготовка данных.
Технологии KDD
Методы получения
знаний.
Технологии KDD. Операции подготовки данных: очистки от помех;
верификации, группировки или фильтрации, трансформация и
интеграции данных.
Психологические и лингвистические аспекты получения знаний.
Быстродействующие, адаптивные алгоритмы выявления взаимосвязей
(ассоциаций), регрессионный, дисперсионный, корреляционный,
факторный анализы, многомерное шкалирование, кластеризация,
выявление логических правил и паттернов в данных, структурные
модели, анализ временных рядов, «нейронные» сети, генетические
4
алгоритмы.
Р6
Технологии KDD
Интерпретация
результатов KDD
Постобработка,
визуализация,
кубы
принятия
решений,
интерпретация, проверка на тавтологию, полноту, непротиворечивость,
соответствие.
5