Всё для Учёбы — студенческий файлообменник
1 монета
doc

Студенческий документ № 020531 из ГЭИ

ПРОГРАММА

государственного экзамена

специальности 230100 "Информатика и вычислительная техника"

(магистерская программа "Методы анализа и синтеза проектных решений")

Дисциплины:

1. Интеллектуальные системы

2. Методы оптимизации

3. Принятие решений в условиях неопределенности

4. Модели представления данных

5. Вычислительные системы

6.Технология разработки ПО

7. Современные проблемы информатики и вычислительной техники

8. Системы поддержки принятия решений

9. Виды обеспечения САПР

10. Геометрическое моделирование

11. Инженерия знаний

12.SQL и процедурно-ориентированные языки

13. Обьектно-ориетированное программирование в САПР

1. Классификация интеллектуальных систем.

2. Классификация моделей представления знаний.

3. Обобщенная структура интеллектуальных систем.

4. Продукционные модели представления знаний.

5. Методы извлечения и структурирования знаний.

6. Логический вывод на основе субъективных вероятностей.

7. Механизм вывода в продукционной системе.

8. Принятие решений на основе нечетких знаний.

9. Организация вывода в системе фреймов.

10. Сетевые модели представления знаний.

1. Постановка задачи оптимального проектирования. Классификация задач оптимизации и методов их решения. Структурная и параметрическая оптимизация.

2. Методы решения задач линейной оптимизации.

3. Классификация основных методов решения задач дискретной оптимизации. Решение задач целочисленной оптимизации методом отсечений.

4. Прикладные задачи дискретной оптимизации. Решение задач дискретной оптимизации методом ветвей и границ.

5. Основные подходы к учету прямых и функциональных ограничений в задачах поиска оптимальных решений. Метод штрафных функций.

6. Поисковые методы оптимизации и их приложения.

7. Градиентные и ньютоновские процедуры поиска оптимальных решений.

8. Генетические алгоритмы оптимизации и их приложения.

9. Основные подходы к решению задач векторной оптимизации.

10. Решение задач теории игр

1. Системный анализ как обобщенный подход в системах поддержки принятия решений (СППР).

2. Принятие решений в СППР в условиях определенности;

- неопределенности;

- риска.

3. Применение критерия Севиджа при принятии решения в СППР.

4. Применение критерия Гурвица в СППР.

5. Понятие "матрицы решений", ее построение при определении оптимального решения.

6. Минимальный критерий и критерий Лапласа, их применение в СППР.

7. Основные этапы принятия оптимального решения в СППР.

8. Сущность понятия неопределенности, особенности принятия решений в условиях неопределенности и риска.

9. Методы разработки и принятия решений в условиях неопределенности.

10. Роль принятия решений. Условия и факторы качественного управления.

1. Понятие модели представления данных. Классификация моделей представления данных. Уровни представления (концептуальный, логический, физический)

2. Инфологические модели данных. Классификация.

3. Даталогические модели данных. Классификация.

4. Физические модели данных. Классификация.

5. Документальные модели данных.

6. Иерархическая и сетевая модель представления данных.

7. Реляционная модель представления данных. ER - модель. Нормализация отношений. Первые три нормальные формы.

8. Программно-ориентированные модели представления данных. Работа с моделями данных для представления визуальных компонент.

9. Построение логической и физической модели данных с помощью средства ERWin.

10. Диаграмма "сущность-связь" (ERD) как средство моделирования данных

1. Архитектура вычислительных систем (ВС).

2. Поколение ЭВМ.

3. Уровни компьютеров.

4. Архитектура современных микропроцессоров.

5. Закон Гроша для ВС.

6. Модели вычислителей.

7. Алгоритм работы коллектива вычислителей.

8. Многопроцессорные и многомашинные ВС.

9. Способы классификации ВС.

10. Основные классы ВС.

11. Параллельные алгоритмы.

12. Модель вычислений в виде графа "операции-операнды".

13. Показатели эффективности параллельных вычислений.

14. Организация памяти ВС.

15. Векторно-конвейерные ВС.

16. Матричные ВС.

17. Кластерные системы.

1. Модели жизненного цикла

2. Проблемы проектирования ПО и оценка стоимости ошибок

3. Управление с требованиями и последовательность работы с ними

4. Стандарты качества ПО

5. Жизненный цикл UML2 (Rational Objectory Process)

6. Модели СMM и CMMI

7. Основные понятия и показатели надежности программных средств

8. Дестабилизирующие факторы и методы обеспечения надежности функционирования программных средств

9. Тестирование программного обеспечения

10. Автоматизация конструирования визуальной модели программной системы

11. Классические методы анализа

12. Структурное тестирование ПО

13. Функциональное тестирование

14. Методы сопровождения ПО

1. Принципы построение и классификация современных систем поддержки принятия решений. Основные задачи СППР.

2. Принятие решений на основе нечетких моделей.

3. Использование искусственных нейронных сетей в системах поддержки принятия решений (распознавание, классификация, прогноз, оптимизация).

4. Генетические алгоритмы и эволюционное программирование в интеллектуальных системах поддержки принятия решений.

5. Статистические методы Data Mining.

6. OLAP-технологии многомерного анализа данных.

7. Качественные методы принятия решений.

8. Моделирование рассуждений на основе деревьев решений, прецедентов и ассоциаций в системах поддержки принятия решений. Ситуационный анализ и управление.

9. Многокритериальные методы принятия решений и их использование в СППР.

10. Использование методов искусственного интеллекта при построении систем поддержки принятия решений. Принципы построения интеллектуальных СППР.

1. Структура технического обеспечения. Требования, предъявляемые к техническому обеспечению.

2. Компоненты математического обеспечения. Требования к математическим моделям и численным методам в САПР

3. Математическое обеспечение анализа на микроуровне.

4. Математическое обеспечение подсистем машинной графики и геометрического моделирования.

5. Математическое обеспечение синтеза проектных решений. Обзор методов оптимизации.

6. Назначение и состав методического обеспечения САПР.

7. Программное обеспечение САПР. Классификация программного обеспечения.

8. Прикладные протоколы и телекоммуникационные информационные услуги.

9. Назначение, состав и структура средств лингвистичекого обеспечения САПР.

10. Информационное обеспечение САПР. Проектирование баз данных Сетевые модели баз данных. Иерархическая модель базы данных

1. Поверхностное моделирование. Понятие кубических сплайнов.

2. Аппроксимирующие уравнения пространственных кривых:

Эрмита, Безье, В-сплайны.

3. Аппроксимирующие уравнения пространственных кривых: Фергюссона,

рациональные выражения, NURBS.

4. Понятие линейчатых поверхностей.

5. Аппроксимирующие уравнения поверхностей Кунса, Безье.

6. Аппроксимирующие уравнения поверхностей В-сплайнов,

NURBS.

7. Методы и средства разработки графических приложений.

8. Стандарты в графических системах САПР.

9. Классификация систем геометрического моделирования.

10. Современные системы, включающие в себя подсистемы геометрического

моделирования.

1. Классы задач, решаемые искусственными нейронными сетями (ИНС).

2. Математическая модель искусственного нейрона. Функции активации.

3. Основные этапы нейросетевого анализа.

4. Топологии искусственных нейронных сетей (ИНС). Многослойные сети.

Классификация многослойных ИНС.

5. Общая схема процесса обучения искусственных нейронных сетей (ИНС). Парадигмы обучения ИНС. Правила обучения ИНС.

6. Алгоритм обучения искусственных нейронных сетей (ИНС) по методу обратного распространения ошибки.

7. Обучение искусственных нейронных сетей (ИНС) без учителя. Алгоритм Кохонена. Геометрическая интерпретация алгоритма обучения Кохонена.

8. Искусственная нейронная сеть (ИНС) встречного распространения. Функционирование сети. Обучение сети.

9. Классификация и сравнительный анализ пакетов прикладных программ нейросетевого моделирования

10. Общие принципы построения нейрокомпьютеров. Элементная база нейровычислений

1. Стандарты языка SQL.

2. Формирование запросов средствами языка SQL.

3. Выполнение сложных SQL-запросов.

4. Использование вложенных SQL-запросов.

5. Работа с представлениями в SQL. Типы данных.

6. Транзакции в базах данных.

7. Контроль доступа к базе данных.

8. Динамический SQL.

9. Коллекции и записи в SQL.

10. Объектно-ориентированное программирование в PL/SQL.

1. Назначение, структура и способы применения классов в языке C#.

2. Методы ввода/вывода информации в языке C#.

3. Типы данных используемых в объектно-ориентированном программировании.

4. Приведение типов в C#.

5. Программирование классов, описание полей и свойств.

6. Интерфейсы в объектно-ориентированном программировании.

7. Объектно-ориентированное программирование и обработка исключительных ситуаций.

8. Понятия инкапсуляции и полиморфизма в программировании.

9. Принципы работы в среде программированияVisual Studio.

10.Отличия визуального и объектно-ориентированного программирования.

Литература:

1. Гаврилова Т.Л., Хорошевских В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2001, 382 с.

2. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. - Мн: НТООО "Тетра Системс", 1997. - 368 с.

3. Л. Г. Гагарина, Е. В. Кокорева, Б. Д. Виснадул Название: Технология разработки программного обеспечения Издательство: Форум, Инфра-М Год: 2007

4. Эрик Дж. Брауде Технология разработки программного обеспечения СПб: Питер

5. С. А. Орлов Технологии разработки программного обеспечения. СПб: Питер. 2002

6. Норенков И.П Основы автоматизированного проектирования: Учеб. для вузов М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002

7. Норенков И.П., Трудоношин В.А.Телекоммуникационные технологии и сети. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000.

8. Питолин А.В. Основы проектирования искусственных нейронных сетей: Учеб. пособие / Воронеж: Изд-во ВГТУ. 2001. 108 с.

9. Питолин А.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика: Учеб. пособие. Воронеж: ГОУВПО "ВГТУ", 2007. 126 с.

10. Королев Е.Н. Модели представления данных: учебное пособие/ Е.Н. Королев Воронеж: ГОУВПО "Воронежский государственный технический университет", 2010. 124 с.

11. Королев Е.Н. Проектирование и разработка приложений на языке Java: Учеб. пособие. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 2008. 137 с.

12. Советов Б.Я. Базы данных: теория и практика: Учебник для вузов / Б.Я. Советов, В.В. Цехановский, В.Д. Чертовский. - М.: Высш. Шк., 2005. - 463 с.

13. Королев Е.Н. Проектирование информационных систем с помощью языка UML: Учеб. пособие. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 2009. 95 с.

14. Батищев Д. И., Львович Я. Е. , Фролов В. Н. Оптимизация в САПР. - Воронеж: изд-во ВГТУ, 1997. - 416 с.

15. Пантелеев А. В., Летова Т. А. Методы оптимизации в примерах и задачах: Учеб. пособие. - М.: Высш. шк., 2002. - 544 с.

16. Реклейтис Г. Оптимизация в технике / Г. Реклейтис, А. Рейвиндран, К. Рэгсдел. В 2 кн.: Пер. с англ. - М.:Мир, 1986. - 346 с., 320 с.

17. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления, приложения: Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1992. - 504 с.

18. Гладков Л. А., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Генетические алгоритмы: Учебное пособие. - 2-е изд. - М: Физматлит, 2006. - С. 320.

19. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2003. 286 с.

20. Орлов А.И. Теория принятия решений. М.: Издательство "Март", 2004. - 656 с.

21. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: Синтег, 2003. 376 с.

22. Барсегян А. А., Куприянов М. С, Степаненко В. В., Холод И. И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. - СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 336 с:

23. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И. Д. Рудинского. - М.: Горячая линия -Телеком, 2006. - 452 c.

24. Ларичев О.Н., Мошкович Б.М. Качественные методы принятия решений. М., Физматлит. 1996.

25. Перегудов Ф.Н., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М., В.Ш. 1997.

26. М.Эддоус, Р.Стенсфилд. методы принятия решений. М.; 1997.

27. Цилькер Б. Организация ЭВМ и систем / Б.Я.Цилькер, С.А.Орлов. СПб: Питер, 2007 - 672 с.

28. Хорошевский В. Архитектура вычислительных систем / В.Г.Хорошевский. Москва: МГТУ им. Баумана, 2008 - 520 с.

29. Гергель В. Теория и практика параллельных вычислений / В.П.Гергель. Бином. Лаборатория знаний, 2007 - 424 с.

Показать полностью… https://vk.com/doc10701339_133609695
71 Кб, 31 октября 2012 в 15:42 - Россия, Москва, ГЭИ, 2012 г., doc
Рекомендуемые документы в приложении