Пример готовой дипломной работы по предмету: Информационные технологии
Содержание
ВВЕДЕНИЕ 4
1 АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 6
1. Специфика и актуальность исследуемой тематики 6
1.2 Проведение аналитического обзора предметной области 14
1.3 Постановка цели дипломной работы и основных задач 19
1.4 Описание программных средств разработки 19
2 РАЗРАБОТКА НЕЧЕТКОЙ МОДЕЛИ АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ КОМПЕТЕНТНОСТИ СОТРУДНИКОВ ИТ-ОТДЕЛА 22
2.1 Выявление факторов оценки компетентности сотрудников ИТ-отдела 22
2.2 Реализация нечеткой модели анализа и оценки социально-организационного уровня компетентности сотрудников ИТ-отдела 24
2.3 Реализация нечеткой модели анализа и оценки профессионального уровня компетентности сотрудников ИТ-отдела 35
2.4 Реализация нечеткой модели анализа и оценки психологического уровня компетентности сотрудников ИТ-отдела 46
2.5 Реализация нечеткой модели оценки интегрального уровня компетентности сотрудников ИТ-отдела 58
3 ОХРАНА ТРУДА 68
3.1 Требования к производственному освещению компьютерных помещений 68
3.2 Цветовое оформление компьютерных помещений 71
3.3 Распорядок рабочего дня специалистов по программированию 73
3.4 Технические способы профилактики нарушений здоровья специалистов компьютерщиков 75
4 гражданской защиты 78
5 ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ РАЗРАБОТКИ НЕЧЕТКОЙ МОДЕЛИ АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ КОМПЕТЕНТНОСТИ СОТРУДНИКОВ ИТ-ОТДЕЛА 85
5.1 Общая характеристика проекта 85
Классификационная оценка проекта: 85
5.2 Расчет трудоемкости разработки программной продукции 85
5.3 Определение цены программного продукта 89
5.4 Расчет начальных инвестиций 92
5.5 Расчет текущих затрат 93
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 96
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК 98
Приложение А 100
Выдержка из текста
Проблемы принятия решений в сложных условиях занимают в настоящее время особое место в информационных технологиях. Математические методы широко применяются для описания и анализа сложных экономических, социальных и других систем. Теория оптимизации создала совокупность методов, помогающих при использовании ЭВМ эффективно принимать решения при известных и фиксированных параметрах или когда параметры — случайные величины с известными законами распределения. Существует, однако, ряд задач, которые не поддаются формальному описанию в силу того, что часть параметров представляют собой неточно или качественно заданные величины. Традиционные методы недостаточно пригодны для решения подобных задач именно потому, что они не в состоянии описать возникает неопределенность.
Тщательная проработка вопросов квалификации кадров стала неотъемлемой частью и важной составляющей успеха деятельности каждой компании. Однако все чаще ИТ-компаниям приходится принимать решения в условиях неопределенности, которые могут привести к непредсказуемым последствиям и, соответственно, нежелательным результатам и убыткам. Своевременное выявление, а также адекватная и наиболее точная оценка компетентности работников ИТ-компаний является одной из насущных проблем современного анализа.
К сожалению, существующие на сегодняшний день методы анализа и оценки компетенций работников ИТ-компаний не лишены субъективизма и важных условий, приводящих к неправильным но не точных результатов.
Теория нечеткой логики — это новый подход к оценке различных сложных систем и взаимодействий между ии элементами динамично развивается. В последнее время нечеткое моделирование является одним из наиболее активных и перспективных направлений прикладных исследований в области управления и принятия решений.
В основе нечеткой логики лежит теория нечетких множеств, где функция принадлежности элемента множества не бинарная (да / нет), а может принимать любое значение в диапазоне 0-1. Это дает возможность определять понятия, нечеткие по самой своей природе: "хороший", "высокий", "слабый" и т.д. Нечеткая логика дает возможность строить базы знаний и экспертные системы нового поколения, способные хранить и обрабатывать неточную информацию. Системы, основанные на нечеткой логике, разработаны и успешно внедрены в таких областях, как управление технологическими процессами, управление транспортом, управление бытовой, техникой, медицинская и техническая диагностика, финансовый менеджмент, финансовый анализ, биржевое прогнозирования, распознавания образов, исследования рисковых и критических операций , прогнозирования землетрясений, составление автобусных расписаний, климатический контроль в зданиях.
Особенность работы заключается в том, что обосновывается целесообразность применения нечеткого моделирования для оценки компетентности сотрудников ИТ-отдела. Проводится реализация процесса нечеткого моделирования базы правил с помощью применения специализированного пакета Fuzzy Logic Toolbox программного средства MATLAB. Выполнение нечеткого вывода реализуется на основе алгоритма Мамдани (Mamdani).
Процесс внедрения информационных технологий и средств вычислительной техники в производство и управление современных организаций является эффективным инструментом повышения производительности труда. Однако информационная инфраструктура организаций часто приобретает неструктурированный характер и влечет за собой неконтролируемый рост уязвимостей
Список использованной литературы
1. Заде Л.А., Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. / Л.А. Заде. – М.: Мир, 1976. – 187 с.
2. Заде Л.А. Размытые множества и их применения в распознавании образов и кластер-анализе / Л.А. Заде. — М.: Мир, 1980. — 390 с.
3. Колесников О.Г. Судовые вспомогательные механизмы и системы / Колесников О.Г. – М.: Транспорт, 2007. – 464 с.
4. Кулик А.С., Диагностирование отказов датчиков обратной связи климатической камеры с использованием нечеткой логики / А.С. Кулик, В.В. Нарожный, А.Н. Таран // Радиоэлектронные компьютерные системы. – 2008. – C.41-45
5. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А. Леоненков. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 736 с.
6. Насейкина Л.Ф. Методика формирования компетентности в области сетевых информационных технологий студентов программистов в условиях уровневого образования / Л.Ф. Насейкина // Вестник ОГУ, 2013. – № 2. – С. 183– 190.
7. Асаи К. Прикладные нечеткие системы / К.Асаи, Д. Ватала, С. Иван. – М.: Мир, 1993. – 368 с.
8. Прохоров Ю.К., Управленческие решения: учеб.пособие. / Ю.К. Прохоров, В.В. Фролов. – СПб.: СПбГУ ИТМО, 2011. – 138 с.
9. ГОСТ 75.613.285 Рекомендации по стандартизации «Информационные технологии. Основные термины и определения в области технической защиты информации» / Р 50.1.053-2005. – 11 с.
10. Тарасян В.С. Пакет Fuzzy Logic Toolbox for Matlab: учеб.пособие / В.С. Тарасян. – Екатеринбург: Изд-во УрГУПС, 2013. – 112 с.
11. Тетерин И.М., Методология разработки экспертных систем для оценки рисков / И.М. Тетерин, В.М. Климовцов, Ю.В. Прус // Интернет – журнал «Технологии техносферной безопасности» − 2008. − № 5 (21).
– С. 61 – 68.
12. Хайкин С. Нейронные сети. / С. Хайкин – М.: Изд. Дом «Вильямс», 2006. – 1104с.
13. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику / С.Д. Штовба − М.: Горячая линия – Телеком, 2005 – 432 с.
14. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MatLab. / С.Д. Штовба, М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 288 с.
15. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети: Учебное пособие/ Г.Э. Яхъяева. – М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 316 с.
