Обработка информации и ее виды. Реферат: Информатика - Обработка информации

Контрольная работа по «Теории информационных процессов и систем»

Выполнила: Гринюк Е.В.

Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса

Кафедра РТ и ИС

Введение

Обмен информацией был и является одной из отличительных особенностей человеческой деятельности. Общение людей друг с другом, их взаимоотношения с внешним миром, их производственная, научная и общественная деятельность тесно связаны с информационными процессами – процессами восприятия, передачи, обработки, поиска, хранения и отображения информации. Без обмена информацией невозможно управление различными объектами, организация производственной, научной и общественной жизни человека. Процессы общения также неразрывно связаны с информационным обменом, коммуникацией, установлением информационных связей между обучаемыми и обучающим.

Накопление человечеством опыта и знаний при освоении природы смешалось с освоением информации.

Сначала из поколения в поколение информация передавалась устно. Это были сведения о профессиональных навыках, например о приемах охоты, обработки охотничьих трофеев, способах земледелия и др. Но затем информацию стали фиксировать в виде графических образов окружающего мира. Так, первые наскальные рисунки, изображающие животных, растения, людей, появились примерно 20 – 30 тыс. лет назад.

Поиск более современных способов фиксирования информации привел к появлению письменности. Вначале люди записывали расчеты с покупателями, а затем написали и первое слово.

1. Что такое информация, информационный процесс.

В обыденной жизни информацию отождествляют с понятиями «сообщение», «сведения», «данные», «знания». Такое соотношение допустимо лишь до некоторой степени, так как у всех этих понятий есть одно общее важное свойство – они обозначают нечто, являющееся отображением реальных объектов и процессов. Однако, как только ставится вопрос о совершенствовании информационных процессов, подобное понимание термина «информация» обнаруживает ряд недостатков. Так, очевидным является то, что целью функционирования информационных систем не может быть выдача как можно большего количества информации (показателей, документов). Один лаконичный, грамотно составленный документ чаще всего полезнее «информативнее», чем несколько документов. Взяв ряд исходных показателей, можно получить множество различных производных, но увеличение числа последних не обязательно будет отражать прирост полезных сведений (знаний).

Следовательно, данные или сообщения содержат нечто такое, от чего зависит их сравнительная ценность, ради чего они собираются, передаются и обрабатываются. Именно поэтому под термином «информация» чаще всего понимают содержательный аспект данных, проводя, таким образом, различие между информацией и данными. Термин «данные» происходит от латинского слова data – факт, а термин «информация» – от латинского «informatio», что означает разъяснение, изложение.

В строго научном плане понятие «информация» связывается с вероятностью осуществления того или иного события. И чем выше вероятность конкретного исхода (результата) этого события, тем меньше количество информации возникает после его осуществления и наоборот. Следовательно, ИНФОРМАЦИЯ – это мера устранения неопределенности в отношении исхода интересующего нас события. Причем характерным является то обстоятельство, что информативность сообщения (количество информации в нем) не всегда пропорциональна объему (длине) этого сообщения.

Информация не существует сама по себе, так как она подразумевает наличие объекта (источника), отражающего информацию, и субъекта (приемника, потребителя), воспринимающего ее. Всякое событие, всякое явление служит источником информации.

Процесс передачи информации от источника к получателю называется Информационным процессом.

При телефонной передаче источник сообщения - говорящий. Кодирующее устройство, изменяющее звуки слов в электрические импульсы, - это микрофон. Канал, по которому передается информация - телефонный провод. Та часть трубки, которую мы подносим к уху, играет роль декодирующего устройства. Здесь электрические сигналы снова преобразуются в звуки. И, наконец, информация поступает в «принимающее устройство» - ухо человека на другом конце провода.

Источник помех

Общая схема передачи информации.

Информация - произвольная последовательность символов, т.е. любое слово, каждый новый символ увеличивает количество информации. Как же измерить количество информации? Для этого, как впрочем и для измерения длины, массы и т.д. нужен эталон. Какое же слово взять в качестве эталона информации? Прежде, чем выбрать это слово необходимо выбрать алфавит - материал, из которого будет сделано это слово. Обычно алфавит берут двухсимвольным. Например, он может состоять из цифр 1 и 0. Эталоном считается слово, состоящее из одного символа такого алфавита. Количество информации, содержащееся в этом слове, принимают за единицу, названную битом. Имея эталон количества информации можно сравнить любое слово с эталоном. Проще сравнивать те слова, которые записаны в том же двухсимвольном алфавите.

ЦЕННОСТЬ ИНФОРМАЦИИ

Количество информации в двух сообщениях может быть совершенно одинаковым, а смысл совершенно разным. Два слова, например «Мир» и «Рим», содержат одинаковое количество информации, состоят из одних и тех же букв, но смысл слов различен.

В повседневной жизни, как правило, оцениваются полученные сведения со смысловой стороны: новые сведения воспринимаем не как определенное количество информации, а как новое содержание.

Пассажиры едут в автобусе. Водитель объявляет остановку. Кое-кто выходит, остальные не обращают внимания на слова водителя - переданную им информацию. Почему? Потому что информация здесь имеет разную ценность для получателей, в роли которых в этом примере выступают пассажиры. Вышел тот, для кого информация была ценна. Значит, ценность можно определить как свойство информации, влияющей на поведение ее получателя.

2. Определение информационных систем и информационных технологий, их различия.

Информационная система – это коммуникационная система по сбору, передаче и переработке информации об объекте. Это прикладная программная подсистема, ориентированная на поиск, сбор, обработку и хранение информации. Каждый базовый компонент информационной системы является самостоятельной системой, имеет определенную структуру построения и цели функционирования.

Термин «технология» (от греческое «techne» – искусство, умение, мастерство и греческого «logos» – понятие, учение) определяется как совокупность методов обработки, изготовления, изменения состояния, свойств, формы сырья, материалов или полуфабрикатов, осуществляемых в процессе производства конечной продукции.

Технология неразрывно связана с машинизацией производственного или непроизводственного, прежде всего управленческого процесса. Управленческие технологии основываются на применении компьютеров и телекоммуникационной техники.

Согласно определению, принятому ЮНЕСКО, информационная технология – это комплекс взаимосвязанных, научных, технологических, инженерных дисциплин, изучающих методы эффективной организации труда людей, занятых обработкой и хранением информации; вычислительную технику и методы организации и взаимодействия с людьми и производственным оборудованием, их практические приложения, а также связанные со всем этим социальные, экономические и культурные проблемы. Сами информационные технологии требуют сложной подготовки, больших первоначальных затрат и наукоемкой техники. Их введение должно начинаться с создания математического обеспечения, формирования информационных потоков в системах подготовки специалистов.

3. Обработка информации

Цели, задачи и виды обработки информации

Понятие обработки информации является весьма широким. Ведя речь об обработке информации, следует дать понятие инварианта обработки. Обычно им является смысл сообщения (смысл информации, заключенной в сообщении). При автоматизированной обработке информации объектом обработки служит сообщение, и здесь важно провести обработку таким образом, чтобы инварианты преобразований сообщения соответствовали инвариантам преобразования информации.

Цель обработки информации в целом определяется целью функционирования некоторой системы, с которой связан рассматриваемый информационный процесс. Однако для достижения цели всегда приходится решать ряд взаимосвязанных задач.

К примеру, начальная стадия информационного процесса – рецепция. В различных информационных системах рецепция выражается в таких конкретных процессах, как отбор информации (в системах научно-технической информации), преобразование физических величин в измерительный сигнал (в информационно-измерительных системах), раздражимость. и ощущения (в биологических системах) и т.п.

Процесс рецепции начинается на границе, отделяющей информационную систему от внешнего мира. Здесь, на границе, сигнал внешнего мира преобразуется в форму, удобную для дальнейшей обработки. Для биологических систем и многих технических систем, например читающих автоматов, эта граница более или менее четко выражена. В остальных случаях она в значительной степени условна и даже расплывчата. Что касается внутренней границы процесса рецепции, то она практически всегда условна и выбирается в каждом конкретном случае исходя из удобства исследования информационного процесса.

Следует отметить, что независимо от того, как «глубоко» будет отодвинута внутренняя граница, рецепцию всегда можно рассматривать как процесс классификации.

Формализованная модель обработки информации

Обратимся теперь к вопросу о том, в чем сходство и различие процессов обработки информации, связанных с различными составляющими информационного процесса, используя при этом формализованную модель обработки. Прежде всего заметим, что нельзя отрывать этот вопрос от потребителя информации (адресата), от семантического и прагматического аспектов информации. Наличие адресата, для которого предназначено сообщение (сигнал), определяет отсутствие однозначного соответствия между сообщением и содержащейся в нем информацией. Совершенно очевидно, что одно и то же сообщение может иметь различный смысл для разных адресатов и различное прагматическое значение.

(3.1)

Предположим, что с каждым конкретным потребителем информации связано некоторое множество I, элементами которого являются пары смысл-значение. Существует множество X сообщений, элементами которого могут быть символы, слова, фразы, значения физических величин и процессов – словом, любые знаки. Чтобы из сообщения X могла быть извлечена информация I, должно существовать некоторое отображение j

являющееся результатом действия по крайней мере трех факторов:

1) договоренности между отправителем и потребителем, что позволяет «осмысливать» сообщение;

2) наличием конкретной цели у адресата;

3) той ситуацией, в которой находится адресат.

Последние два фактора определяют значение сообщения. Отображение j называется правилом интерпретации сообщении. Оно может быть общим, понятным для многих потребителей информации, либо известным лишь паре отправитель-потребитель, а для других потребителей информации незнание правила j приводит к тому, что даже воспринятое сообщение не поддается интерпретации или ведет к ложной интерпретации.

Обработка информации не может быть осуществлена вне обработки содержащих ее сообщений.

Можно представить следующую формализованную модель обработки. Пусть X – множество возможных сообщений, фигурирующих в некоторой системе коммуникации. Под обработкой сообщений понимается некоторое отображение q:

следует рассматривать как интерпретацию обработанных сообщений Y. Здесь множество J есть также множество пар смысл-значение.

Представление обработки в форме (3.2), хотя и не охватывает всех видов обработки сообщений, тем не менее является достаточно общим, чтобы рассматривать многие виды обработки сообщений в технических системах.

Принимая во внимание правило обработки (3.2) и правила интерпретации (3.1) и (3.3), получаем следующую зависимость отображений j, y и q:

(3.4)

Из диаграммы видно, что каждому сообщению xÎX поставлен в соответствие ровно один образ j(x)ÎI и ровно один образ y(q(x))ÎJ. Действительно:

yÎY имеет образ y(y)ÎJ;

xÎX имеет образ q(x)ÎY, ;

xÎX имеет образ y(q(x)).

Учитывая это, на множествах I, J можно определить отношение h, которое может выражать такой смысл: иметь общий прообраз во множестве X. Данное отношение h не обязательно является отображением. Так, если отображение j не биективно, то элемент множества I может иметь более одного прообраза во множестве X. Каждый прообраз как элемент множества X имеет по одному образу в множестве J, и, следовательно, рассматриваемый элемент из множества I находится в отношении h с числом элементов из множества J, равным числу его прообразов в множестве X. В силу этого отношение h не является отображением.

Правило обработки j сообщения X называется сохраняющим информацию, если отношение h является отображением, а диаграмма (3.4) принимает вид

(3.5)

Из диаграммы следует, что произведение отношения jh равно произведению qy, т. е. диаграмма (3.4) является коммутативной. Определяющим отображением в диаграмме (3.4) является отображение h – правило обработки информации. Поэтому названия различных видов обработки сообщений происходят из смысла и имени правила h. Обычно при выборе вида обработки сообщений исходят из правила h с учетом правил интерпретации сообщений j и y.

Пусть q и h – взаимно однозначные отображения. Это относится к случаю, когда к правилу q предъявляется требование не терять информацию в процессе обработки, например при перемене носителя информации, переходе от одного вида модуляции к другому и т. и.

Рассмотрим пример из области сообщений на естественном языке. Очевидно, сообщение «ЭВМ облад. сп-стью обр-ки инф-ии», благодаря избыточности текста на естественном языке однозначно восстанавливается как «ЭВМ обладает способностью обработки информации».

В рассмотренных примерах существует обратное преобразование q-1, которое является однозначным, – позволяет восстановить исходный элемент xÎX по известному yÎY, т. е. исходное сообщение по обработанному.

Рассмотрим теперь случай, когда h является взаимно однозначным отображением, т.е. интерпретация исходного сообщения может быть произведена точно, а q взаимно однозначным отображением не является. Это значит, что множество X имеет большее число элементов, чем множество Y. Тогда q есть сжимающее отображение. В этом случае правило преобразования называется сжатием информации, хотя правильнее говорить о сжатии сообщения или сжатии сигнала.

Наконец, если отображение h не инъективно, то отображение q также не является взаимно однозначным. При этом происходит потеря части информации в обработанном сообщении yÎY по сравнению с той, которая содержится в исходном сообщении xÎX. Существует много видов обработки информации.

Задачи обнаружения сигнала

Сигнал s(t) распространяясь по каналу связи, искажается помехой, так что можно говорить о том, что на вход приемника приходит не сигнал s(t), а другой сигнал x(t).

В приемнике содержатся априорные сведения о сигнале:

1) известен вид функции s(t) и известно, что она не равна нулю на интервале времени (tн,tк),

2) известна статистика помехи (например, плотность вероятности ее амплитуды).

В приемнике решается, был ли передай сигнал на интервале времени (tн,tк) или нет. Очевидно, что решение нельзя принять до наступления момента времени tн, а в ряде случаев – и до наступления момента tк. Приемник анализирует сигнал x(t) на интервале (tн,tк) и в некоторый момент времени t0³tк должен выдать решение.

Рассмотрим решение данной задачи при следующих ограничениях (условиях):

1) известен вид сигнала s(t), действующего в интервале времени (0, t0);

2) помеха n(t) является аддитивной и представляет собой белый шум, т.е. спектральная плотность мощности помехи Gn(f)=C, где – постоянная величина.

Приемник является линейной системой, к которой применим принцип суперпозиции. На вход приемника поступает воздействие, представляющее собой смесь полезного сигнала s(t) и помехи n(t): x(t)=s(t)+n(t).

Реакцию такой системы на это входное воздействие можно представить как сумму p(t)=x(t)+e(t), где x(t) – реакция системы, вызванная воздействием полезного сигнала s(t); e(t) – результат преобразования системой помехи n(t). Такое разделение произвести можно, если приемник – линейная система.

Помеху, действующую в канале связи, практически нельзя уменьшить, поэтому для повышения помехоустойчивости и пропускной способности канала связи стремятся обычно увеличить мощность полезного сигнала s(t). Как правило, выбирают максимально возможную мощность, учитывая ограничения, накладываемые аппаратурой и самой линией связи, чтобы обеспечить максимальное отношение Pc/sn2, где Pc – мощность полезного сигнала, а sn2 – мощность помехи, отнесенные к входу приемника

Функция приемника – обработать сигнал, чтобы еще больше увеличить отношение сигнал/помеха. Рассмотрим задачу обнаружения сигнала на фоне помех как задачу синтеза линейного фильтра, на выходе которого в момент времени t0 имеет место максимум отношении x(t0)/se2, где se2 – мощность (дисперсия) помехи на выходе фильтра.

Рис. 3.1. Импульсная характеристика линейного фильтра

(3.6)

Синтез фильтра заключается в нахождении либо его частотной характеристики W(jf), либо его импульсной характеристики h(t). При этом необходимо, чтобы выполнялось условие

где k – произвольный постоянный коэффициент.

Учитывая, что спектр помехи e(t) на выходе фильтра зависит от его частотной характеристики:

определим мощность помехи:

Выходной сигнал фильтра в момент времени t0

Преобразуем выражение (3.6):

Интеграл представляет собой энергию сигнала и при заданной функции s(t) является постоянной величиной. Условием минимума является равенство нулю интеграла, т.е. .

Это условие эквивалентно равенству, означающему, что наибольшее отношение сигнал/помеха в момент времени t0 на выходе фильтра достигается тогда, когда импульсная характеристика фильтра является зеркальным отображением полезного сигнала s(t+t0) (рис. 3.1).

Сжатие и адаптивная дискретизация сигналов

Рассмотрим источники измерительной информации и измерительные сигналы. В качестве источников измерительной информации выступают физические объекты разнообразной природы. Для отбора измерительной информации используются различные измерительные преобразователи, основная функция которых состоит в превращении контролируемого параметра или параметров объекта измерения в сигналы. Поэтому ряд свойств измерительных сигналов определяются как видом объекта измерения, так и условиями измерения.

В измерительной технике актуальна проблема обработки больших потоков измерительной информации. Решая эту проблему, можно пойти двумя путями: увеличивать быстродействие средств обработки информации или же сократить объемы обрабатываемой информации.

Быстродействие средств обработки информации (ЭВМ, микропроцессоров) определяется уровнем развития науки и технологии, и путь, связанный с увеличением быстродействия, не обеспечивает быстрого решения проблемы. А вот сократить объем обрабатываемой измерительной информации во многих случаях можно. Взять хотя бы такой пример: испытывается серийный тип самолета. При этом из предыдущих испытаний самолетов того же типа достаточно подробно известны его важнейшие параметры. В этом случае нет необходимости передавать и обрабатывать параметры, пока они находятся в норме. Но если тот или иной параметр существенно отклонился от нормы, то его необходимо передавать и обрабатывать. Такой подход позволяет иногда во много раз сокращать объем обрабатываемой измерительной информации и время ее обработки.

Измерительные сигналы могут содержать избыточную информацию. Если устранить из измерительных сигналов избыточную информацию, можно повысить эффективность обработки измерительной информации.

Устранение избыточности информации измерительных сигналов получило название сжатия измерительных сигналов.

В общем виде задача сжатия формулируется следующим образом: найти преобразование сигнала, сохраняющее важную (полезную) информацию и обеспечивающее минимальный ее объем. При таком подходе понимания информации недостаточно, так как здесь приходится оперировать понятиями важности или ценности информации. Эти понятия по своему характеру являются эвристическими, обычно они выводятся из целевой функции (тоже эвристическое понятие), если эта целевая функция может быть достаточно четко определена.

Этот недостаток самой общей постановки задачи сжатия обусловил появление ряда менее общих постановок этой задачи, опирающихся на различные математические модели измерительных, сигналов. Иногда выбор модели диктуется условиями измерительного эксперимента, иногда же он достаточно произволен. Выбор удачной модели во многом зависит от экспериментатора, от его опыта и интуиции.

Один из подходов к решению задачи сжатия предложен академиком А.Н. Колмогоровым. Подход основывается на понятии e-энтропии класса функции, которую в данном случае следует понимать как количество информации, необходимое для описания любой функции этого класса с погрешностью, не превышающей e. Задать класс сигналов – это значит указать некоторые параметры (обычно границы этих параметров), определяющие этот класс. Например, можно определить класс сигналов, для которых первая производная (скорость изменения) не превышает по абсолютному значению некоторого предельного значения M, или класс сигналов, максимальная частота спектра которых не превышает Fmax, или класс сигналов – функций времени x(t), удовлетворяющих условию Липшица x(t2) - x(t1) £ L(t2 - t1), где L – некоторая постоянная.

Таким образом, класс сигналов задается полностью априорно. Вообще, чем больше объем априорной информации, тем большее сжатие может быть достигнуто.

Как и любые преобразования сигналов, сжатие может быть обратимым или необратимым. Сжатие считается обратимым, если по сжатым данным может быть восстановлен исходный сигнал с точностью до допустимой ошибки e, в противном случае сжатие необратимо.

Если входной сигнал, подлежащий сжатию, является непрерывным во времени (аналоговым), то говорят о сжатии процессов. Если же сигнал уже дискретизирован, т.е. существует в дискретные моменты времени в виде ряда отсчетов и эти отсчеты имеют вид числовых кодов, то говорят о сжатии числовых последовательностей.

Переработка текстовой информации

Переработка информации, представленной в виде текстов на естественном языке, имеет много аспектов. Сюда относятся такие виды информационных процессов, как понимание текстов, их перефразирование (пересказ, перевод на другой язык), сжатие семантической информации. Особенное значение имеет последний тип переработки; сюда относятся классификация и индексирование документов, аннотирование и реферирование их.

Структура сигнала измерительной информации передает и его значение. В текстовой информации это не всегда так. В силу специфики языка в форме сообщения, представленного в виде текста, не просматривается содержание, поэтому обработка текстов требует особых приемов, заключающихся в передаче смысла с помощью человека-интерпретатора либо с помощью различных искусственных методов.

Цель процедуры автоматизированного реферирования – выделить из текста документа наиболее важные положения, как можно более полно раскрывающие суть изложенного исследования. В качестве исходного материала для такого реферата служат предложения, составляющие текст документа. В результате отбора некоторых из них получается сокращенный вариант исходного документа, который не является рефератом в полном смысле этого слова. Этот сжатый таким образом текст принято называть квазирефератом.

Одна из первых систем автоматического квазиреферирования базировалась на предложении, что для каждого документа специфические слова, наиболее часто встречающиеся в нем, используются для передачи основной идеи, изложенной текстом. Разработчик этой системы Г. Лун пользовался следующей оценкой значимости каждого из предложений, составляющих документ: Vпр = Nзс2/Nc, где Vпр – значимость предложения; Nзс – число значимых слов в этом предложении, т.е. таких слов, которые являются специфическими для предметной области, к которой относится документ, и для самого этого документа; Nc – общее число слов в предложении. При такой методике квазиреферат составляет совокупность разрозненных фраз, так что понять смысл реферата можно только после дополнительной обработки полученного текста человеком.

Задача обработки связного текста и генерации таких текстов является довольно трудной, она слабо поддается формализации в полном объеме. Однако разработан ряд методик, позволяющих повысить связность текстов по сравнению с простым отбором наиболее значимых предложений. Одна из них заключается в том, что наиболее связанными считаются такие предложения, которые содержат наибольшее количество одних и тех же значимых слов.

Другая методика оценки семантической значимости предложений для отбора их в квазиреферат основана на определении количества информации, содержащейся в каждом из них. Для этого необходимо произвести частотный анализ текста с точки зрения встречаемости в нем важнейших терминов. По гипотезе автора этой методики В. Пурто, чем более важным является для некоторого текста тот или иной термин, тем чаще он встречается в нем. Поэтому для квазиреферата отбираются такие предложения, которые содержат наибольшее количество терминов, чаще всего повторяющихся в данном документе.

В теории информации в наше время разрабатывают много систем, методов, подходов, идей. Однако ученые считают, что к современным направлениям в теории информации добавятся новые, появятся новые идеи. В качестве доказательства правильности своих предположений они приводят «живой», развивающийся характер науки, указывают на то, что теория информации удивительно быстро и прочно внедряется в самые различные области человеческого знания. Теория информации проникла в физику, химию, биологию, медицину, философию, лингвистику, педагогику, экономику, логику, технические науки, эстетику. По признанию самих специалистов, учение об информации, возникшее в силу потребностей теории связи и кибернетики, перешагнуло их рамки. И теперь, пожалуй, мы вправе говорить об информации как научном понятии, дающем в руки исследователей теоретико-информационный метод, с помощью которого можно проникнуть во многие науки о живой и неживой природе, об обществе, что позволит не только взглянуть на все проблемы с новой стороны, но и увидеть еще не увиденное. Вот почему термин «информация» получил в наше время широкое распространение, став частью таких понятий, как информационная система, информационная культура, даже информационная этика.

Многие научные дисциплины используют теорию информации, чтобы подчеркнуть новое направление в старых науках. Так возникли, например, информационная география, информационная экономика, информационное право.

Но чрезвычайно большое значение приобрел термин «информация» в связи с развитием новейшей компьютерной техники, автоматизацией умственного труда, развитием новых средств связи и обработки информации и особенно с возникновением информатики.

Одной из важнейших задач теории информации является изучение природы и свойств информации, создание методов ее обработки, в частности преобразования самой различной современной информации в программы для ЭВМ, с помощью которых происходит автоматизация умственной работы – своеобразное усиление интеллекта, а значит, развитие интеллектуальных ресурсов общества.

Список литературы

1. Л.Ф. Куликовский, В.В. Мотов «Теоретические основы информационных процессов: Учеб. пособие для вузов». – М., 1987.

2. Л.Ф. Куликовский, В.К. Морозов, В.Г. Жиров «Элементы теории информационных процессов: Учеб. пособие. – Куйбышев, КПтИ, 1979.

3. В.П. Косарев и др. „Компьютерные системы и сети: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 1999.

4. В. Дмитриев “Прикладная теория информации». – М., 1989.

Обработка информации состоит в получении одних "информационных объектов" из других "информационных объектов" путем выполнения некоторых алгоритмов и является одной из основных операций, осуществляемых над информацией, и главным средством увеличения ее объема и разнообразия.

На самом верхнем уровне можно выделить числовую и нечисловую обработку. В указанные виды обработки вкладывается различная трактовка содержания понятия "данные". При числовой обработке используются такие объекты, как переменные, векторы, матрицы, многомерные массивы, константы и т.д. При нечисловой обработке объектами могут быть файлы, записи, поля, иерархии, сети, отношения и т.д. Другое отличие заключается в том, что при числовой обработке содержание данных не имеет большого значения, в то время как при нечисловой обработке нас интересуют непосредственные сведения об объектах, а не их совокупность в целом.

С точки зрения реализации на основе современных достижений вычислительной техники выделяют следующие виды обработки информации:

последовательная обработка, применяемая в традиционной фоннеймановской архитектуре ЭВМ, располагающей одним процессором;
параллельная обработка, применяемая при наличии нескольких процессоров в ЭВМ;
конвейерная обработка, связанная с использованием в архитектуре ЭВМ одних и тех же ресурсов для решения разных задач, причем если эти задачи тождественны, то это последовательный конвейер, если задачи одинаковые – векторный конвейер.

Принято относить существующие архитектуры ЭВМ с точки зрения обработки информации к одному из следующих классов .

Архитектуры с одиночным потоком команд и данных (SISD). К этому классу относятся традиционные фоннеймановские однопроцессорные системы, где имеется центральный процессор, работающий с парами "атрибут – значение".

Архитектуры с одиночными потоками команд и данных (SIMD). Особенностью данного класса является наличие одного (центрального) контроллера, управляющего рядом одинаковых процессоров. В зависимости от возможностей контроллера и процессорных элементов, числа процессоров, организации режима поиска и характеристик маршрутных и выравнивающих сетей выделяют:

матричные процессоры, используемые для решения векторных и матричных задач;
ассоциативные процессоры, применяемые для решения нечисловых задач и используюшие память, в которой можно обращаться непосредственно к информации, хранящейся в ней;
процессорные ансамбли, применяемые для числовой и нечисловой обработки;
конвейерные и векторные процессоры.

Архитектуры с множественным потоком команд и одиночным потоком данных (MISD). К этому классу могут быть отнесены конвейерные процессоры.

Архитектуры с множественным потоком команд и множественным потоком данных (MIMD). К этому классу могут быть отнесены следующие конфигурации: мультипроцессорные системы, системы с мультобработкой, вычислительные системы из многих машин, вычислительные сети.

Основные процедуры обработки данных представлены на рис. 4.5.

Создание данных, как процесс обработки, предусматривает их образование в результате выполнения некоторого алгоритма и дальнейшее использование для преобразований на более высоком уровне.

Модификация данных связана с отображением изменений в реальной предметной области, осуществляемых путем включения новых данных и удаления ненужных.

Рис. 4.5 Основные процедуры обработки данных

Контроль, безопасность и целостность направлены на адекватное отображение реального состояния предметной области в информационной модели и обеспечивают защиту информации от несанкционированного доступа (безопасность) и от сбоев и повреждений технических и программных средств.

Поиск информации, хранимой в памяти компьютера, осуществляется как самостоятельное действие при выполнении ответов на различные запросы и как вспомогательная операция при обработке информации.

Поддержка принятия решения является наиболее важным действием, выполняемым при обработке информации. Широкая альтернатива принимаемых решений приводит к необходимости использования разнообразных математических моделей .

Создание документов, сводок, отчетов заключается в преобразовании информации в формы, пригодные для чтения как человеком, так и компьютером. С этим действием связаны и такие операции, как обработка, считывание, сканирование и сортировка документов.

При преобразовании информации осуществляется ее перевод из одной формы представления или существования в другую, что определяется потребностями, возникающими в процессе реализации информационных технологий.

Реализация всех действий, выполняемых в процессе обработки информации, осуществляется с помощью разнообразных программных средств.

Наиболее распространенной областью применения технологической операции обработки информации является принятие решений.

В зависимости от степени информированности о состоянии управляемого процесса, полноты и точности моделей объекта и системы управления, взаимодействия с окружающей средой, процесс принятия решения протекает в различных условиях:

1. Принятие решений в условиях определенности. В этой задаче модели объекта и системы управления считаются заданными, а влияние внешней среды – несущественным. Поэтому между выбранной стратегией использования ресурсов и конечным результатом существует однозначная связь, откуда следует, что в условиях определенности достаточно использовать решающее правило для оценки полезности вариантов решений, принимая в качестве оптимального то, которое приводит к наибольшему эффекту. Если таких стратегий несколько, то все они считаются эквивалентными. Для поиска решений в условиях определенности используют методы математического программирования.
2. Принятие решений в условиях риска. В отличие от предыдущего случая для принятия решений в условиях риска необходимо учитывать влияние внешней среды, которое не поддается точному прогнозу, а известно только вероятностное распределение се состояний. В этих условиях использование одной и той же стратегии может привести к различным исходам, вероятности появления которых считаются заданными или могут быть определены. Оценку и выбор стратегий проводят с помощью решающего правила, учитывающего вероятность достижения конечного результата.
3. Принятие решений в условиях неопределенности. Как и в предыдущей задаче между выбором стратегии и конечным результатом отсутствует однозначная связь. Кроме того, неизвестны также значения вероятностей появления конечных результатов, которые либо не могут быть определены, либо не имеют в контексте содержательного смысла. Каждой паре "стратегия – конечный результат" соответствует некоторая внешняя оценка в виде выигрыша. Наиболее распространенным является использование критерия получения максимального гарантированного выигрыша.
4. Принятие решений в условиях многокритериальности. В любой из перечисленных выше задач многокритериальности возникает в случае наличия нескольких самостоятельных, не сводимых одна к другой целей. Наличие большого числа решений усложняет оценку и выбор оптимальной стратегии. Одним из возможных путей решения является использование методов моделирования.

Решение задач с помощью искусственного интеллекта заключается в сокращении перебора вариантов при поиске решения, при этом программы реализуют те же принципы, которыми пользуется в процессе мышления человек.

Экспертная система пользуется знаниями, которыми она обладает в своей узкой области, чтобы ограничить поиск на пути к решению задачи путем постепенного сужения круга вариантов.

Для решения задач в экспертных системах используют:

метод логического вывода, основанный на технике доказательств, называемой резолюцией и использующей опровержение отрицания (доказательство "от противного");
метод структурной индукции, основанный на построении дерева принятия решений для определения объектов из большого числа данных на входе;
метод эвристических правил, основанных на использовании опыта экспертов, а не на абстрактных правилах формальной логики;
метод машинной аналогии, основанный на представлении информации о сравниваемых объектах в удобном виде, например, в виде структур данных, называемых фреймами.

Источники "интеллекта", проявляющегося при решении задачи, могут оказаться бесполезными либо полезными или экономичными в зависимости от определенных свойств области, в которой поставлена задача. Исходя из этого, может быть осуществлен выбор метода построения экспертной системы или использования готового программного продукта.

Процесс выработки решения на основе первичных данных, схема которого представлена на рис. 4.6, можно разбить на два этапа: выработка допустимых вариантов решений путем математической формализации с использованием разнообразных моделей и выбор оптимального решения на основе субъективных факторов.

Информационные потребности лиц, принимающих решение, во многих случаях ориентированы на интегральные технико-экономические показатели, которые могут быть получены в результате обработки первичных данных, отражающих текущую деятельность предприятия. Анализируя функциональные взаимосвязи между итоговыми и первичными данными, можно построить так называемую информационную схему, которая отражает процессы агрегирования информации. Первичные данные, как правило, чрезвычайно разнообразны, интенсивность их поступления высока, а общий объем на интересующем интервале велик. С другой стороны состав интегральных показателей относительно мал, а требуемый

Рис. 4.6.

период их актуализации может быть значительно короче периода изменения первичных данных – аргументов.

Для поддержки принятия решений обязательным является наличие следующих компонент:

обобщающего анализа;
прогнозирования;
ситуационного моделирования.

В настоящее время принято выделять два типа информационных систем поддержки принятия решений.

Системы поддержки принятия решений DSS (Decision Support System) осуществляют отбор и анализ данных по различным характеристикам и включают средства:

доступа к базам данных;
извлечения данных из разнородных источников;
моделирования правил и стратегии деловой деятельности;
деловой графики для представления результатов анализа;
анализа "если что";
искусственного интеллекта на уровне экспертных систем.

Системы оперативной аналитической обработки OLAP (OnLine Analysis Processing) для принятия решений используют следующие средства:

мощную многопроцессорную вычислительную технику в виде специальных OLAP-серверов;
специальные методы многомерного анализа;
специальные хранилища данных Data Warehouse.

Реализация процесса принятия решений заключается в построении информационных приложений. Выделим в информационном приложении типовые функциональные компоненты, достаточные для формирования любого приложения на основе БД (2).

PS (Presentation Services) – средства представления. Обеспечиваются устройствами, принимающими ввод от пользователя и отображающими то, что сообщает ему компонент логики представления PL, плюс соответствующая программная поддержка. Может быть текстовым терминалом или Х-терминалом, а также персональным компьютером или рабочей станцией в режиме программной эмуляции терминала или Х-терминала.

PL (Presentation Logic) – логика представления. Управляет взаимодействием между пользователем и ЭВМ. Обрабатывает действия пользователя по выбору альтернативы меню, по нажатию кнопки или выбору элемента из списка.

BL (Business or Application Logic) – прикладная логика. Набор правил для принятия решений, вычислений и операций, которые должно выполнить приложение.

DL (Data Logic) – логика управления данными. Операции с базой данных (SQL-операторы SELECT, UPDATE и INSERT), которые нужно выполнить лля реализации прикладной логики управления данными.

DS (Data Services) – операции с базой данных. Действия СУБД, вызываемые для выполнения логики управления данными, такие как манипулирование данными, определения данных, фиксация или откат транзакций и т.п. СУБД обычно компилирует SQL-приложения.

FS (File Services) – файловые операции. Дисковые операции чтения и записи данных для СУБД и других компонент. Обычно являются функциями ОС.

Среди средств разработки информационных приложений.можно выделить следующие основные группы:

традиционные системы программирования;
инструменты для создания файл-серверных приложений;
средства разработки приложений "клиент-сервер";
средства автоматизации делопроизводства и документооборота;
средства разработки Интернет/Интранет-приложений;
средства автоматизации проектирования приложений.

В самом общем смысле обработка информации представляет собой решение какой-либо информационной задачи. Каждый из нас когда-то изучал в школе математику. Именно она поможет разобраться, о чем дальше пойдет речь. Рассмотрим элементарную математическую задачу: ученики класса "А" собрали две тонны макулатуры, а ученики класса "Б" - на полтонны меньше. Сколько макулатуры собрали учащиеся обоих классов?

Думается, называть правильный ответ не имеет смысла.

В приведенной задаче у нас есть некий набор исходных данных. На их основе требуется получить конкретный результат. Собственно, переход от первого ко второму — это и есть обработка информации в чистом виде. Заметьте, только что в ходе решения вы обработали определенный ее объем. Следовательно, есть все основания говорить, что вы — исполнитель. Очевидно, что им может быть не только человек, но многочисленные устройства обработки информации, коих вокруг представлено немало. Наиболее яркий их представитель — обычный персональный компьютер.

Чем еще характеризуется полученный результат? А характеризуется он тем, что удалось получить новые данные. Которые ранее не имели чести существовать или же не были обозначены в качестве исходника. Это произошло благодаря их (данных) преобразованию, осуществляемому в полном соответствии с определенными правилами и алгоритмами.

В ходе решения задач информационного типа приходится заниматься обработкой, которая направлена на изменение формы, в которой были поданы исходные данные. Подобное характерно для следующих процессов: систематизация, поиск, кодирование.

Для себя следует запомнить, что обработка информации может трактоваться двумя способами. Либо как решение любой информационной задачи, либо как переход от исходных сведений к определенному результату.

Следовательно, обработка информации может быть двух видов. Первая связана с процессом получения какого-либо нового содержания. Вторая же связана с изменением формы полученных данных, которое, впрочем, ни в коем случае не изменяет их содержания.

Теперь давайте поговорим об одной из разновидностей рассматриваемого явления, которое называется "обработка Очевидно, что для работы с такими данными требуются специальные технологии.

Вообще, данная разновидность информации представлена всевозможными изображениями, схемами, графиками, эскизами и так далее. И когда мы говорим об особых технологиях, то нельзя не сказать о специализированных данных этого типа. К данному классу устройств могут быть отнесены обычные клавиатура и "мышь", сканер. Каждое из перечисленных средств обладает своими преимуществами. Объединяет же их одно — удобство использования в работе. Для выполнения требуемых операций с введенными изображениями понадобится специальное программное обеспечение — графические редакторы. К счастью, сегодня им несть числа. Причем выбирать ту или иную программу следует не только в соответствии с уровнем подготовки, но и с оглядкой на функционал. Понятно, что приобретение мощного редактора для работы с элементарными диаграммами не является рациональным решением.

Обработка информации состоит в получении одних «информационных объектов» из других «информационных объектов» путем выполнения некоторых алгоритмов и является одной из основных операций, осуществляемых над информацией, и главным средством увеличения ее объема и разнообразия.

На самом верхнем уровне можно выделить числовую и нечисловую обработку. В указанные виды обработки вкладывается различная трактовка содержания понятия «данные». При числовой обработке используются такие объекты, как переменные, векторы, матрицы, многомерные массивы, константы и т.д. При нечисловой обработке объектами могут быть файлы, записи, поля, иерархии, сети, отношения и т.д. Другое отличие заключается в том, что при числовой обработке содержание данных не имеет большого значения, в то время как при нечисловой обработке нас интересуют непосредственные сведения об объектах, а не их совокупность в целом.

последовательная обработка, применяемая в традиционной фоннеймановской архитектуре ЭВМ, располагающей одним процессором;

параллельная обработка, применяемая при наличии нескольких процессоров в ЭВМ;

конвейерная обработка, связанная с использованием в архитектуре ЭВМ одних и тех же ресурсов для решения разных задач, Причем если эти задачи тождественны, то это последовательный конвейер, если задачи одинаковые -- векторный конвейер.

Принято относить существующие архитектуры ЭВМ с точки зрении обработки информации к одному из следующих классов.

Архитектуры с одиночным потоком команд и данных (SISD). К этому классу относятся традиционные фоннеймановские однопроцессорные системы, где имеется центральный процессор, работающий с парами «атрибут - значение».

Архитектуры с одиночными потоками команд и данных (SIMD). Особенностью данного класса является наличие одного (центрального) контроллера, управляющего рядом одинаковых процессоров. В зависимости от возможностей контроллера и процессорных элементов, числа процессоров, организации режима поиска и характеристик маршрутных и выравнивающих сетей выделяют:

матричные процессоры, используемые для решения векторных и матричных задач;

ассоциативные процессоры, применяемые для решения нечисловых задач и использующие память, в которой можно обращаться непосредственно к информации, хранящейся в ней;

процессорные ансамбли, применяемые для числовой и нечисловой обработки;

конвейерные и векторные процессоры.

Архитектуры с множественным потоком команд и одиночным потоком данных (MISD). К этому классу могут быть отнесены конвейерные процессоры.

Архитектуры с множественным потоком команд и множественным потоком данных (MIMD). К этому классу могут быть отнесены следующие конфигурации: мультипроцессорные системы, системы с мультобработкой, вычислительные системы из многих машин, вычислительные сети.

Основные процедуры обработки данных представлены на рисунке 4.

Рис. 4. Основные процедуры обработки данных

К зависимости от степени информированности о состоянии управляемого процесса, полноты и точности моделей объекта и системы управления, взаимодействия с окружающей средой, процесс принятия решения протекает в различных условиях:

Принятие решений в условиях определенности. В этой задаче модели объекта и системы управления считаются заданными, а влияние внешней среды - несущественным. Поэтому между выбранной стратегией использования ресурсов и конечным результатом существует однозначная связь, откуда следует, что в условиях определенности достаточно использовать решающее правило для оценки полезности вариантов решений, принимая в качестве оптимального то, которое приводит к наибольшему эффекту. Если таких стратегий несколько, то все они считаются эквивалентными. Для поиска решений в условиях определенности используют методы математического программирования.

Принятие решений в условиях риска. В отличие от предыдущего случая для принятия решений в условиях риска необходимо учитывать влияние внешней среды, которое не поддается точному прогнозу, а известно только вероятностное распределение ее состояний. В этих условиях использование одной и той же стратегии может привести к различным исходам, вероятности появления которых считаются заданными или могут быть определены. Оценку и выбор стратегий проводят с помощью решающего правила, учитывающего вероятность достижения конечного результата.

Принятие решений в условиях неопределенности. Как и в предыдущей задаче между выбором стратегии и конечным результатом отсутствует однозначная связь. Кроме того, неизвестны также значения вероятностей появления конечных результатов, которые либо не могут быть определены, либо не имеют в контексте содержательного смысла. Каждой паре «стратегия - конечный результат» соответствует некоторая внешняя оценка в виде выигрыша. Наиболее распространенным является использование критерия получения максимального гарантированного выигрыша.

Принятие решений в условиях многокритериальности. В любой из перечисленных выше задач многокритериальность возникает в случае наличия нескольких самостоятельных, не сводимых одна к другой целей. Наличие большого числа решений усложняет оценку и выбор оптимальной стратегии. Одним из возможных путей решения является использование методов моделирования.

Для решения задач в экспертных системах используют:

метод логического вывода, основанный на технике доказательств, называемой резолюцией и использующей опровержение отрицания (доказательство «от противного»);

метод структурной индукции, основанный на построении дерева принятия решений для определения объектов из большого числа данных на входе;

метод эвристических правил, основанных на использовании опыта экспертов, а не на абстрактных правилах формальной логики;

метод машинной аналогии, основанный на представлении информации о сравниваемых объектах в удобном виде, например, в виде структур данных, называемых фреймами.

Источники «интеллекта», проявляющегося при решении задачи, могут оказаться бесполезными либо полезными или экономичными в зависимости от определенных свойств области, в которой поставлена задача. Исходя из этого, может быть осуществлен выбор метода построения экспертной системы или использования готового программного продукта.

Процесс выработки решения на основе первичных данных, можно разбить на два этапа: выработка допустимых вариантов решений путем математической формализации с использованием разнообразных моделей и выбор оптимального решения на основе субъективных факторов.

Для поддержки принятия решений обязательным является наличие следующих компонент:

обобщающего анализа;

прогнозирования;

ситуационного моделирования.

В настоящее время принято выделять два типа информационных систем поддержки принятия решений.

доступа к базам данных;

извлечения данных из разнородных источников;

моделирования правил и стратегии деловой деятельности;

деловой графики для представления результатов анализа;

анализа «если что»;

искусственного интеллекта на уровне экспертных систем.

мощную многопроцессорную вычислительную технику в виде специальных OLAP-серверов;

специальные методы многомерного анализа;

специальные хранилища данных Data Warehouse.

PS (Presentation Services) - средства представления. Обеспечиваются устройствами, принимающими ввод от пользователя и отображающими то, что сообщает ему компонент логики представления PL, плюс соответствующая программная поддержка. Может быть текстовым терминалом или X-терминалом, а также персональным компьютером или рабочей станцией в режиме программной эмуляции терминала или Х-терминала.

PL (Presentation Logic) - логика представления. Управляет взаимодействием между пользователем и ЭВМ. Обрабатывает действия пользователя по выбору альтернативы меню, по нажатию кнопки или выбору элемента из списка.

BL {Business or Application Logic) - прикладная логика. Набор правил для принятия решений, вычислений и операций, которые должно выполнить приложение.

DL (Data Logic) - логика управления данными. Операции с базой данных (SQL-операторы SELECT, UPDATE и INSERT), которые нужно выполнить для реализации прикладной логики управления данными.

DS (Data Services) - операции с базой данных. Действия СУБД, вызываемые для выполнения логики управления данными, такие как манипулирование данными, определения данных, фиксация или откат транзакций и т.п. СУБД обычно компилирует SQL-приложения.

FS (File Services) - файловые операции. Дисковые операции чтения и записи данных для СУБД и других компонент. Обычно являются функциями ОС.

Среди средств разработки информационных приложений можно выделить следующие основные группы;

традиционные системы программирования;

инструменты для создания файл-серверных приложений;

средства разработки приложений «клиент-сервер»;

средства автоматизации делопроизводства и документооборота;

средства разработки Интернет/Интранет-приложений;

средства автоматизации проектирования приложений.

Обработка информации

На различных этапах информационного цикла данные преобразовываются из одного вида в другой с помощью различных методов. Общая схема процесса обработки информации выглядит следующим образом (рис. 1.15).

Рис.1.15.

В процессе обработки информации решается некоторая информационная задача, для которой должны быть определены исходная (некоторый набор исходных данных) и итоговая (требуемые результаты) информация. Переход от исходных данных к результату и есть процесс обработки. Тот объект или субъект, который осуществляет обработку, называется исполнителем обработки. Это может быть человек или техническое устройство, в том числе компьютер.

Для успешного выполнения обработки информации исполнителю должен быть известен способ обработки, т. е. последовательность действий, которую нужно выполнить, чтобы достичь нужного результата. Описание такой последовательности действий в информатике принято называть алгоритмом обработки.

Можно выделить два типа обработки информации:

1. Обработка, связанная с получением новой информации, нового содержания знаний. К ней относится решение различных задач путем применения логических рассуждений.

2. Обработка, связанная с изменением формы, но не изменяющая содержания, например, перевод текста с одного языка на другой.

Обработка данных включает в себя множество разных операций, представляющих собой комплекс совершаемых технологических действий, в результате которых информация преобразуется. Основными операциями являются:

Формализация (приведение данных, поступающих из разных источников, к единой форме);

Фильтрация (устранение лишних данных, которые не нужны для принятия решений);

Сортировка (приведение в порядок данных по заданным признакам с целью удобства использования);

Архивация (сохранение данных в удобной и доступной форме);

Защита (комплекс мер, направленных на предотвращение потерь при воспроизведении и модификации данных);

Преобразование (преобразование данных из одной формы в другую или из одной структуры в другую или изменение типа носителя).

Обработка информации - это получение одних информационных объектов из других информационных объектов путем выполнения некоторых алгоритмов.

Обработка является одним из основных процессов, выполняемых над информацией, и главным средством увеличения объема и разнообразия информации.

Средства обработки информации - всевозможные устройства и системы, созданные человечеством, и в первую очередь компьютер.

При обработке информации производится структурирование данных. Это определенный порядок, определенная организация в хранилище информации: расположение данных в алфавитном порядке, группировка по некоторым признакам классификации, использование табличного или графового представления - все это примеры структурирования. От способа организации информации зависит алгоритм поиска. Если информация структурирована, то поиск осуществляется быстрее.

Живые организмы и растения обрабатывают информацию с помощью своих органов и систем, компьютеры путем выполнения некоторых алгоритмов.

Вычислительные алгоритмы должны объединяться в вычислительный граф системы обработки информации в соответствии с требуемой технологической последовательностью решения задач.

По мере развития вычислительной техники совершенствуются и формы ее использования. Существуют разнообразные способы доступа и общения с ЭВМ. Индивидуальный и коллективный доступ к вычислительным ресурсам зависит от степени их концентрации и организационных форм функционирования. Централизованные формы применения вычислительных средств, которые существовали до массового использования ПЭВМ, предполагали их сосредоточение в одном месте и организацию информационно-вычислительных центров индивидуального (ИВЦ) и коллективного пользования (ИВЦКП).

Деятельность ИВЦ и ИВЦКП характеризовалась обработкой больших объемов информации, использованием нескольких средних и больших ЭВМ, квалифицированным персоналом для обслуживания техники и разработки программного обеспечения. Централизованное применение вычислительных и других технических средств позволяло организовать их надежную работу, планомерную загрузку и квалифицированное обслуживание.

Централизованная обработка информации наряду с положительными сторонами имеет и некоторые отрицательные черты, порожденные прежде всего отрывом конечного пользователя от технологического процесса обработки информации.

Децентрализованные формы использования вычислительных ресурсов начали формироваться со второй половины 80-х г ХХ в. Децентрализация предусматривает размещение ПЭВМ в местах возникновения и потребления информации, где создаются автономные пункты ее обработки. К ним относят абонентские пункты и автоматизированные рабочие места.

Автоматизированное рабочее место (АРМ) специалиста включает персональную ЭВМ, работающую автономно или в вычислительной сети, набор программных средств и информационных массивов для решения функциональных задач.

Технология электронной обработки информации - человеко-машинный процесс исполнения взаимосвязанных операций, протекающих в установленной последовательности с целью преобразования исходной (первичной) информации в результатную. Технологические операции разнообразны по сложности, назначению, технике реализации, выполняются на различном оборудовании, многими исполнителями.

Различают два основных типа организации технологических процессов: предметный и пооперационный.

Предметный тип организации технологии предполагает создание параллельно действующих технологических линий, специализирующихся на обработке информации и решении конкретных комплексов задач (учет нагрузки, качества прохождения сигнала и т. п.) и организующих пооперационную обработку данных внутри линии.

Пооперационный (поточный) тип построения технологического процесса предусматривает последовательное преобразование обрабатываемой информации согласно технологии, представленной в виде непрерывной последовательности сменяющих друг друга операций, выполняемых в автоматическом режиме.

Различают следующие режимы взаимодействия пользователя с ЭВМ: пакетный и интерактивный (запросный, диалоговый). Сами ЭВМ могут функционировать в следующих режимах: одно- и многопрограммном, разделения времени, реального времени, телеобработки.

Организация вычислительного процесса при пакетном режиме строилась без доступа пользователя к ЭВМ. Его функции ограничивались подготовкой исходных данных по комплексу информационно-взаимосвязанных задач и передачей их в центр обработки, где формировался пакет, включающий задание для ЭВМ на обработку, программы, исходные и справочные данные. Он вводился в ЭВМ и реализовывался в автоматическом режиме, при этом работа ЭВМ могла проходить в одно- или многопрограммном режиме.

Интерактивный режим предусматривает непосредственное взаимодействие пользователя с информационно-вычислительной системой, может носить характер запроса (как правило регламентированного) или диалога с ЭВМ.

Запросный режим необходим пользователям для взаимодействия с системой через значительное число абонентских терминальных устройств, в том числе удаленных на значительное расстояние от центра обработки. Такая необходимость обусловлена решением оперативных задач справочно-информационного характера.

Диалоговый режим открывает пользователю возможность непосредственно взаимодействовать с вычислительной системой в допустимом для него темпе работы, реализуя повторяющийся цикл выдачи задания, получения и анализа ответа. При этом ЭВМ сама может инициировать диалог, сообщая пользователю последовательность шагов (представление меню) для получения искомого результата.

Обе разновидности интерактивного режима (запросный, диалоговый) основываются на работе ЭВМ в режимах реального времени и телеобработки, которые являются дальнейшим развитием режима разделения времени, поэтому обязательными условиями функционирования системы в этих режимах являются, во-первых, постоянное хранение в запоминающих устройствах ЭВМ необходимой информации и программ и лишь в минимальном объеме поступление исходной информации от абонентов и, во-вторых, наличие у абонентов соответствующих средств связи с ЭВМ для обращения к ней в любой момент времени.

Рассмотренные технологические процессы и режимы работы пользователей в системе "человек-машина" особенно четко проявляются при интегрированной обработке информации, которая характерна для современного автоматизированного решения задач в многоуровневых информационных системах.