Министерство науки и образования россиской федерации



Скачать 154,08 Kb.
Дата18.10.2016
Размер154,08 Kb.


МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ РОССИСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Московский физико-технический институт (государственный университет)»

МФТИ

«УТВЕРЖДАЮ»

Проректор по учебной и методической работе

_______________ Д.А. Зубцов

«___»______________ 20___ г.
Рабочая программа дисциплины (модуля)

по дисциплине: Теория информационных систем

по направлению: Прикладные математика и физика (магистратура)

профиль подготовки/

магистерская программа: Интеллектуальный анализ данных

факультет: управления и прикладной математики

кафедра: проблем передачи информации и анализа данных

курс: 2

квалификация: магистр
Семестр, формы промежуточной аттестации: 11 (Осенний) - Дифференцированный зачёт
Аудиторных часов: 34 всего, в том числе:

лекции: 34 час.

практические (семинарские) занятия: 0 час.

лабораторные занятия: 0 час.


Самостоятельная работа: 5 час. всего, в том числе:

задания, курсовые работы: 0 час.


Подготовка к экзамену: 0 час.
Всего часов: 39, всего зач.ед.: 1
Программу составили: А.Б. Дерендяев, кандидат технических наук, В.Н. Сорокин, доктор физико-математических наук, доцент
Программа обсуждена на заседании кафедры
14 мая 2014 года
СОГЛАСОВАНО:
Заведующий кафедрой А.П. Кулешов
Декан факультета управления и прикладной математики А.А. Шананин
Начальник учебного управления И.Р. Гарайшина

1. Цели и задачи
Цель дисциплины

Дать представление об информационных системах.


Задачи дисциплины

- объяснить основные понятия геоинформатики;

- освоение теоретических основ речевых технологий.
2. Место дисциплины (модуля) в структуре образовательной программы бакалавриата (магистратуры
Дисциплина «Теория информационных систем» включает в себя разделы, которые могут быть отнесены к вариативной части цикла М.1.
Дисциплина «Теория информационных систем» базируется на дисциплинах:

Информатика и вычислительная математика;

Акустика;

Биофизика;

Теория сигналов;

Распознавание образов.


3. Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине (модулю), соотнесенных с планируемыми результатами освоения образовательной
Освоение дисциплины «Теория информационных систем» направлено на формирование следующих общекультурных, общепрофессиональных и профессиональных компетенций бакалавра/магистра:

способность применять теорию и методы математики для построения качественных и количественных моделей объектов и процессов в естественной сфере деятельности (ОПК-2);

способность понимать ключевые аспекты и концепции в области специализации (ОПК-3);

способность выбирать и применять подходящее оборудование, инструменты и методы исследований для решения задач в избранной предметной области (ПК-3);

способность критически оценивать применимость применяемых методик и методов (ПК-4).
В результате освоения дисциплины обучающиеся должны
знать:

- основные понятия геоинформатики;

- технология построения информационной модели;

- методы вывода эмпирических закономерностей в условиях неопределенности



уметь:

- проводить визуальный, картографический анализ геоинформации;

- использовать аналитические преобразования и правдоподобный вывод при анализе;

владеть:

- навыком освоения большого объема информации;

- навыками постановки научно-исследовательских задач и навыками самостоятельной работы.
4. Содержание дисциплины (модуля), структурированное по темам (разделам) с указанием отведенного на них количества академических часов и видов учебных занятий
4.1. Разделы дисциплины (модуля) и трудоемкости по видам учебных занятий




Тема (раздел) дисциплины

Виды учебных занятий, включая самостоятельную работу

Лекции

Практич. (семинар.) занятия

Лаборат. работы

Задания, курсовые работы

Самост. работа

1

Основы геоинформационного анализа пространственно-временных данных

17










3

2

Теоретические основы речевых технологий

17










2

Итого часов

34










5

Общая трудоёмкость

39 час., 1 зач.ед.

4.2. Содержание дисциплины (модуля), структурированное по темам (разделам)


Семестр: 11 (Осенний)
1. Основы геоинформационного анализа пространственно-временных данных.
1.1. Ведение в геоинформационый анализ.
Основные понятия геоиформационного анализа. Географическая информация (ГИ), геоинформатика, географическая информационная система (ГИС). Типы геоинформационных технологий. Модель географического мира. Цифровые модели ГИ, типы данных, структуризация данных, ограничения цифровых моделей ГИ.

Типы аналитических задач. Классификация задач анализа ГИ. Основные проблемы геоинформационного анализа: оценивание связей между свойствами ГИ, оценивание отношений между географическими объектами, прогнозирование, обнаружение и распознавание целевых свойств ГИ и географических объектов, прогнозирование развития пространственно-временных взаимодействующих процессов.

Средства геоинформационного анализа. Визуальное исследование (картографический и графический анализ ГИ). Аналитические преобразования (применение заранее заданного оператора к имеющимся географическим данным для вычисления нового представления ГИ). Правдоподобный вывод (нахождение оператора аналитического преобразования).
1.2. Технология прогнозирования пространственно-временных процессов.
Задачи с неполной информацией. Причины неопределенности. Критерии качества решения задач с неполной информацией: совместимость, значимость, непротиворечивость. Информационная модель. Информационная модель - как версия решения задачи в условиях неопределенности и ее компоненты (формальная и неформальная). Участие в решении эксперта предметной области (экспертные решения и экспертные оценки). Прогнозирующая функция как форма представления извлеченного знания.

Технология построения информационной модели.


1.3. Методы вывода эмпирических закономерностей в условиях неопределенности.
Метод интервальных экспертных оценок. Интервальные экспертные оценки как метод формализации знаний эксперта. Методы построения выборки прецедентов. Алгоритм аппроксимации, статистическая модель метода. Учет мнений нескольких экспертов. Метод балльных экспертных оценок. Порядковые шкалы, пример применения балльных оценок. Статистическая модель оценивания, алгоритм оценивания, статистические свойства оценки, технология применения метода. Метод аппроксимации отношения правдоподобия (распознавание). Прогнозирующая функция, апостериорная вероятность, алгоритм аппроксимации. Методы объяснение и обоснование результатов прогноза. Обоснование по прецеденту, построение логических конструкций, объяснение с помощью кластерного анализа. Непараметрические процедуры индуктивного вывода. Решающие правила по сходству (метрические и функции предпочтения), функция принадлежности и метод ближайшего соседа, непараметрическая регрессия.
1.4. Аналитические сетевые геоинформационные технологии и системы.
Сетевая среда информационного моделирования. Методы анализа в сетевых ГИС: визуальное исследование ГИ, аналитические преобразования, вывод зависимостей. Примеры сетевых аналитических ГИС. ГеоПроцессор, КОМПАС, CommonGIS, ГеоТайм. Технология анализа пространственно-временных данных в сетевых ГИС. Оценка возможного ущерба от землетрясений, прогноз сейсмической опасности, прогноз полезных ископаемых, оценивание геофизических полей, обнаружение предвестников и прогноз землетрясений.
1.5. Архитектуры сетевых геоинформационных систем.
Типы архитектур. Приложение и апплет как локальные системы. Примеры локальных систем (Навигаторы, картографические системы). Клиент-сервер как распределенная архитектура. Преимущество и недостатки сетевых систем. Серверные архитектуры. Тонкий клиент, толстый клиент. Преимущество и недостатки каждого вида. Основные принципы построения, назначение (вьювер) и примеры тонких клиентов (google maps, yandex maps). Принципы построения толстых клиентов, их назначения (аналитическая обработка информации, сложная визуализация) и примеры (google earth как пример сложной визуализации, ГеоТайм как пример сложной обработки). Параллельные вычисления. Локальные, клиент-серверные, ГРИД подход. Причины возникновения, использование, эффективность.
2. Теоретические основы речевых технологий.
2.1. Виды речевых технологий и области их применения.
Сжатие речевого сигнала в каналах связи. Синтез речи по произвольному тексту. Автоматическое распознавание и понимание речи. Распознавание диктора. Распознавание эмоционального и физического состояния. Диагностика заболеваний. Коррекция нарушений слуха. Обучение иностранному языку. Характеристика состояния речевых технологий. Источники изменчивости речевого сигнала.
2.2. Теория речеобразования.
Строение речевого тракта и гортани. Динамические характеристики артикуляторных органов. Параметрическая модель артикуляции. Демонстрация артикуляторно-акустической модели (SAAS). Методы измерения формы речевого тракта.
2.3. Линейная акустическая теория речеобразования.
Волновое уравнение (уравнение Вебстера). Граничные условия. Резонансные частоты речевого тракта. Потери в речевом тракте. Аэродинамика голосового источника и турбулентные процессы. Голосовой источник. Турбулентный источник. Импульсный источник. Фонетическая классификация звуков речи, процессы артикуляции (форма тракта) и спектры.
2.4. Теория речевого сигнала.
Методы анализа речевого сигнала. Дискретизация и квантование. Текущий спектр. Весовые функции. Кепстр. Линейное предсказание. Wavelet. Формантный анализ. Анализ основного тона. Детекторы спектрально-временных неоднородностей. Элементы кодовой структуры речевого сигнала.
2.5. Теория внутренней модели.
Система управления артикуляцией. Возмущения артикуляции и восприятия. Речевые обратные задачи. Вариационный метод. Критерии оптимизации. Ограничения. Кодовая книга. Обратная задача для нейромоторных команд. Внутренняя модель при восприятии речи. Обратная задача для голосового источника. Артикуляторный синтез и вокодер. Демонстрация.

5. Описание материально-технической базы, необходимой для осуществления образовательного процесса по дисциплине (модулю)
Учебная аудитория, оснащенная мультимедийным оборудованием (проектор или плазменная панель), доской.
6. Перечень основной и дополнительной литературы, необходимой для освоения дисциплины (модуля)
Основная литература к 1 разделу

1. Берлянд А.М. Геоиконика // М.: Астрея, 1996. – 208 с.

2. Гитис В.Г., Ермаков Б.В. Основы пространственно-временного прогнозирования в геоинформатике // М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. – 256 с.

3. Alpaydin E. Introduction to machine learning // Cambridge, Mass.: MIT Press, 2004. – 415 p.

4. Frank A.U., Raubal M., Vlugt M. Panel-GI Compendium. A guide to GI and GIS // European Communities, 2000. – 141 p.

5. Gitis V. GIS Technology for the Design of Computer-Based Models in Seismic Hazard Assessment // Geographical Information Systems is Assessing Natural Hazards. A. Carrara and F. Guzzetti (eds.). Kluver Academic Publishers, 1995. P. 219-233.

6. Klosgen W., Zytkow J.M. Handbook of Data mining and Knowledge Discovery // Oxford univers, 2002. – 908 p.

7. Kraak M., Brown F. Web Cartography // Taylor & Francis, 2001. – 214 p.

8. MacEachren A.M., Kraak M.-J. Cartography and Geographic Information Science // Special Issue "Research Challenges in Geovisualization", 2001. V. 28 (1).

9. Malczewski J. GIS and Multicriteria decision analysis // Jon Willey &Sons. INC, 1999. – 389 p.

Miller H.J., Han J. Geographical data mining and knowledge discovery // Taylor & Francis, 2001. – 367 p.

Основная литература ко 2 разделу

1. Сорокин В.Н. Речевые процессы // М.: Народное образование, 2012. - 600 с.

2. Сорокин В.Н. Синтез речи // М.: Наука, 1992. – 392 с.

3. Sorokin V.N., Leonov A.S., Trushkin A.V. Estimation of stability and accuracy of inverse problem solution for the vocal tract // Speech Communication, 2000. V. 30. P. 55-74.

4. Сорокин В.Н. Теория речеобразования // М.: Радио и Связь, 1985. – 312 с.

5. Сапожков А. Речевой сигнал в кибернетике и связи // М.: Связь, 1963. – 248 с.

6. Фант Г. Акустическая теория речеобразования // М.: Наука, 1964. – 304 с.

7. Фланаган Д. Анализ, синтез и восприятие речи // М.: Связь, 1968. – 306 с.

8. Маркел Д., Грей А. Линейное предсказание речи // М.: Связь, 1980. – 308 с.

9. Рабинер Л., Шафер Р. Цифровая обработка речевых сигналов // М.: Радио и Связь, 1981. – 496 с.

10. Рабинер Л., Голд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов // М.: Мир, 1978. – 848 с.

11. Методы автоматического распознавания речи // Под ред. У.Ли. М.: Мир, 1983. Т. 1-2. – 716 с.

12. Труды Института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике (ТИИЭР) // Тематический выпуск "Речевая связь с машинами"? 1985. Т. 73. № 11.

13. Физиология речи. Восприятие речи человеком // Л.: Наука, 1976. – 388 с.
7. Перечень учебно-методического обеспечения для самостоятельной работы обучающихся по дисциплине (модулю)
1. Гитис В.Г., Ермаков Б.В. Основы пространственно-временного прогнозирования в геоинформатике // М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. – 256 с.

2. Сорокин В.Н. Синтез речи // М.: Наука, 1992. – 392 с.


8. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», необходимых для освоения дисциплины (модуля)
9. Перечень информационных технологий, используемых при осуществлении образовательного процесса по дисциплине (модулю), включая перечень программного обеспечения и информационных справочных систем (при необходимости)
На лекционных занятиях используются мультимедийные технологии, включая демонстрацию презентаций.
10. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
Студент, изучающий дисциплину, должен, с одной стороны, овладеть общими понятийным аппаратом, а с другой стороны, должен научиться применять теоретические знания на практике.

В результате изучения дисциплины студент должен знать основные определения, понятия, аксиомы, методы доказательств.

Успешное освоение курса требует напряженной самостоятельной работы студента. В программе курса отведено минимально необходимое время для работы студента над темой. Самостоятельная работа включает в себя:

- чтение и конспектирование рекомендованной литературы;

- проработку учебного материала (по конспектам занятий, учебной и научной литературе), подготовку ответов на вопросы, предназначенные для самостоятельного изучения, доказательство отдельных утверждений, свойств;

- подготовка к дифференцированному зачёту.

Руководство и контроль за самостоятельной работой студента осуществляется в форме индивидуальных консультаций.

Важно добиться понимания изучаемого материала, а не механического его запоминания. При затруднении изучения отдельных тем, вопросов следует обращаться за консультациями к лектору.


11. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации по итогам обучения
Приложение.

ПРИЛОЖЕНИЕ


ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ

ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ

ПО ДИСЦИПЛИНЕ
«Теория информационных систем»
1. Перечень типовых контрольных заданий, используемых для оценки знаний, умений, навыков
Перечень контрольных вопросов к дифференцированному зачёту:
1. Географическая информация: базовые понятия, цифровая модель, Средства анализа, схема решения аналитических задач геоинформатики с неполной информацией.

2. Идея метода восстановления функции по интервальным экспертным оценкам.

3. Идея метода восстановления функции по балльным экспертным оценкам.

4. Особенности кластерного анализа геоинформационных данных.

5. Идеи методов обнаружения пространственно-временных аномалий.

6. Виды речевых технологий, области их применения.

7. Факторы изменчивости речевого сигнала.

8. Двумерная модель артикуляции.

9. Волновое уравнение речевого тракта.

10. Источники возбуждения акустических колебаний в речевом тракте.

11. Спектральный и кепстральный анализ речевого сигнала.

12. Методы анализа основного тона и резонансных частот речевого тракта.

13. Теория внутренней модели в системе управления артикуляции.

14. Методы решения речевых обратных задач, критерии и ограничения.


2. Критерии оценивания


Оценка

Баллы

Критерии

отлично

10

Выставляется студенту, показавшему всесторонние, систематизированные, глубокие знания учебной программы дисциплины, проявляющему интерес к данной предметной области, продемонстрировавшему умение уверенно и творчески применять их на практике при решении конкретных задач, свободное и правильное обоснование принятых решений.

9

Выставляется студенту, показавшему всесторонние, систематизированные, глубокие знания учебной программы дисциплины и умение уверенно применять их на практике при решении конкретных задач, свободное и правильное обоснование принятых решений.

8

Выставляется студенту, показавшему систематизированные, глубокие знания учебной программы дисциплины и умение уверенно применять их на практике при решении конкретных задач, правильное обоснование принятых решений, с некоторыми недочетами.

хорошо

7

Выставляется студенту, если он твердо знает материал, грамотно и по существу излагает его, умеет применять полученные знания на практике, но недостаточно грамотно обосновывает полученные результаты.

6

Выставляется студенту, если он твердо знает материал, грамотно и по существу излагает его, умеет применять полученные знания на практике, но допускает в ответе или в решении задач некоторые неточности.

5

Выставляется студенту, если он в основном знает материал, грамотно и по существу излагает его, умеет применять полученные знания на практике, но допускает в ответе или в решении задач достаточно большое количество неточностей.

удовлетворительно

4

Выставляется студенту, показавшему фрагментарный, разрозненный характер знаний, недостаточно правильные формулировки базовых понятий, нарушения логической последовательности в изложении программного материала, но при этом он освоил основные разделы учебной программы, необходимые для дальнейшего обучения, и может применять полученные знания по образцу в стандартной ситуации.

3

Выставляется студенту, показавшему фрагментарный, разрозненный характер знаний, допускающему ошибки в формулировках базовых понятий, нарушения логической последовательности в изложении программного материала, слабо владеет основными разделами учебной программы, необходимыми для дальнейшего обучения и с трудом применяет полученные знания даже в стандартной ситуации.

неудовлетворительно

2

Выставляется студенту, который не знает большей части основного содержания учебной программы дисциплины, допускает грубые ошибки в формулировках основных принципов и не умеет использовать полученные знания при решении типовых задач.

1

Выставляется студенту, который не знает основного содержания учебной программы дисциплины, допускает грубейшие ошибки в формулировках базовых понятий дисциплины и вообще не имеет навыков решения типовых практических задач.


3. Методические материалы, определяющие процедуры оценивания знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности
Дифференцированный зачёт проводится в устной форме.
При проведении устного дифференцированного зачёта обучающемуся предоставляется 30 минут на подготовку.
Во время проведения дифференцированного зачёта обучающиеся могут пользоваться программой дисциплины, а также справочной литературой, вычислительной техникой и проч.



Поделитесь с Вашими друзьями:


База данных защищена авторским правом ©grazit.ru 2017
обратиться к администрации

    Главная страница