Рассмотрим, как можно использовать алгоритмы иммунокомпьютинга для комплексной экспертизы проектов. Как уже сказано ранее, пусть имеется некоторый проект (научный, технический, экономический), который характеризуется определенным набором признаков Xk, k = 1,2,3,…,N. Такой произвольный вектор значений признаков можно трактовать как образ, принадлежащий пространству признаков {X}. Множество образов представляется в виде множества векторов, состоящего из k подмножеств или классов:
z1={X}1 ,..., zk={X}k.
Исследуя и анализируя указанным образом ряд проектов с привлечением эксперта-человека, можно на основании его знаний и личного опыта выстроить классификацию и оценивать качество представленных проектов как низкое (оценка=3), среднее (оценка=2) и высокое (оценка=1). Набор признаков проекта, перечисленный выше, эксперт может оценивать либо по 10-бальной системе, либо в пределах от 0 до 1, как в нашем примере. На основе полученной информации и с учетом мнения эксперта формируется обучающая выборка.
Цель работы: создание программного модуля для реализации вычислительной процедуры проведения экспертизы научно-технических проектов на основе инструментария универсальных систем MATLAB.
1. Открыть универсальную систему MATLAB.
2. Получить у преподавателя таблицу с обучающей выборкой для решения задачи проведения экспертизы научно-технических проектов.
3. Реализовать вычислительную процедуру обучения с экспертом (использовать программный модуль лабораторной работы №3).
4. Реализовать вычислительную процедуру самообучения (использовать программный модуль лабораторной работы №4).
5. Представить результаты решения задачи проведения экспертизы научно-технических проектов.
6. Оформить тематическую заглавную страницу лабораторной работы № 7.
7. Сохранить все результаты выполнения работы в файле на диске.
Отчетом о лабораторной работе № 7 является файл с именем, совпадающим с фамилией студента с результатами работы в папке Мои документы/номер группы.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
8. КОМПЛЕКСНАЯ ЭКСПЕРТИЗА ВНУТРИВУЗОВСКИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАНИЯ
Качество подготовки специалистов в современных условиях является одной из важнейших задач, определяющих как востребованность выпускников социальной практикой, так и конкурентоспособность учебного заведения на рынке образовательных услуг.
В последнее время “традиционные” подходы по осуществлению контроля качества образования стали трансформироваться в создание систем качества (управления качеством, обеспечения качества), суть которых сводится к установлению степени соответствия заданным целям при помощи самооценки деятельности образовательного учреждения, дополненное суждением внешних экспертов. Процедуры самооценки качества подготовки выпускников функционируют в условиях, как неполноты, так и субъективности информации, связанной с присутствием в системе человеческого фактора.
В свою очередь разнообразие, большой объем и противоречивость данных, используемых при этом, предопределяют применение новых информационных технологий искусственного интеллекта, важное место, среди которых занимают методы распознавания и классификации образов.
Интеллектуальные системы, к числу которых относятся искусственные иммунные системы, оказывают все большее влияние на такие сферы человеческой деятельности как образовательная деятельность, в которых возможность решать сложные трудно формализуемые задачи, связана с наличием разнообразных аспектов, затрудняющих формализацию задачи, в рассматриваемой предметной области.
Здесь можно отметить три положительных момента:
- благодаря интеллектуальной системе информация, полученная от эксперта, приобретает технологическую основу, которая позволяет применять и формировать новые знания;
- деятельность по сбору информации, ее организации, хранению, передаче и использованию активизируется, что ведет к расширению и уточнению самих знаний;
- просматривается принципиальная возможность использования накопленного банка данных и знаний, что открывает совершенно новые перспективы по организации и переработке полученной информации о качестве образования.
Остановимся на функциях эксперта, оценивающего качество образовательной деятельности вуза и которым может являться высококвалифицированный специалист, обладающий огромным багажом знаний, в том числе и индивидуальных личных. Такие знания в значительной степени состоят из эмпирических правил, называемых эвристиками. Именно эвристики позволяют эксперту при необходимости выдвигать разумные предложения, находить перспективные подходы к решаемым задачам и эффективно работать при неточных и неполных данных. Поэтому при создании интеллектуальной системы одной из главных проблем является извлечение знаний у эксперта и придание им формы, позволяющей использовать его знания при реализации вычислительных процедур обучения с экспертом и самообучения иммунокомпьютинга.
Рассмотрим в качестве предметной области экспертизу внутри вузовских систем качества. Каждая система представляется определенным набором критериев, характеризующих:
ВОЗМОЖНОСТИ:
- роль руководства в организации работ по обеспечению качества подготовки специалистов;
- использование потенциала преподавателей, сотрудников, обучаемых;
- планирование в области качества подготовки специалистов;
- рациональное использование ресурсов.
РЕЗУЛЬТАТЫ:
- удовлетворенность преподавателей и сотрудников работой в вузе;
- удовлетворенность потребителей качеством подготовки специалистов вуза;
- влияние вуза на общество;
- результаты итоговой аттестации выпускников вуза.
Интеллектуальная система, позволяющая провести комплексную экспертизу системы качества и сформировать оценку этой системы, может работать в двух режимах: обучения с экспертом и обучения без эксперта (самообучения). В режиме обучения с экспертом она использует опыт и знания эксперта. В режиме самообучения на основе исходной информации о значениях критериев (индикаторов), характеризующих качество подготовки специалистов, обладая способностью к узнаванию и принятию решений в условиях неопределенности и неполноты информации, формирует комплексную оценку рассматриваемой системы, по качеству не уступающую оценке эксперта.
Цель работы: создание программного модуля для реализации вычислительной процедуры проведения комплексной экспертизы внутри вузовских систем управления качеством образования на основе инструментария универсальных систем MATLAB.
1. Открыть универсальную систему MATLAB.
2. Получить у преподавателя таблицу с обучающей выборкой для решения задачи проведения экспертизы внутри вузовских систем управления качеством образования.
3. Реализовать вычислительную процедуру обучения с экспертом (использовать программный модуль лабораторной работы №3).
4. Реализовать вычислительную процедуру самообучения (использовать программный модуль лабораторной работы №4).
5. Представить результаты решения задачи проведения экспертизы внутри вузовских систем управления качеством образования.
6. Оформить тематическую заглавную страницу лабораторной работы № 8.
7. Сохранить все результаты выполнения работы в файле на диске.
Отчетом о лабораторной работе № 8 является файл с именем, совпадающим с фамилией студента с результатами работы в папке Мои документы/номер группы.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
9. АЛГОРИТМ ФОРМИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОННОЙ ЦИФРОВОЙ ПОДПИСИ
В наше время Internet становится все более обыденным и хорошо известным. Многие пользователи, компании подключаются к глобальной сети Internet для того, чтобы воспользоваться ее ресурсами и преимуществами для получения или обмена любого рода информации. Во многих случаях понятием «информация» обозначают специальный товар, который можно приобрести, продать, обменять на что-то другое и т.п. При помощи средств, предоставляемых Internet любой пользователь, подключенный к ее сети, становится малой ячейкой во всемирной “паутине”, объединившей мир. В связи с этим возникает острая необходимость в разработке эффективных аппаратных или программных средств для обеспечения защиты компьютерных систем обработки и хранения информации от несанкционированного доступа извне. Одним из таких средств безопасности передаваемых данных является аутентификация автора электронного документа и самого электронного документа, т.е. установление подлинности автора и отсутствия изменений в полученном документе. В настоящее время, в компьютерных сетях для аутентификации текстов, передаваемых по телекоммуникационным каналам, используется электронная цифровая подпись, которая в принципе аналогична обычной рукописной подписи и следовательно обладает ее основными достоинствами:
- удостоверяет, что подписанный текст исходит от лица, поставившего подпись;