Многие операции в процессе восприятия, передачи и отображения информации, требующие выполнение большого объема вычислений, предварительного анализа и упорядочения, которые нужно проводить с высокой скоростью, определяемой режимом функционирования информа-ционной системы. К этим операциям относятся: статистическая обработка данных, вычисление корреляционных функций, распознавания образов и др. Все эти операции связаны с обработкой информации, которая в свою очередь, связана с более высокой ступенью познания, чем простое во-сприятие. Познание ограничено, с одной стороны, недостаточностью имею-щихся данных, а с другой - большим разнообразием данных об изучаемом объекте. При обработке информации воспринимается и познается лишь не-большая доля этого разнообразия, при этом выделяется только наиболее существенные зависимости. Выбором подходящих вариантов и упрощений совершается ограничение этого разнообразия, выявляется общее сущест-венное, позволяющее человеку или управляющему устройству принимать решения в конкретной ситуации. Общее количество информации в процессе обработки, как правило, уменьшается за счет устранения избыточности, зато возрастает ее ценность.
На обработку поступает последовательность массивов входных данных, а в результате обработки получаются два новых массива:
· массив выходных данных;
· массив промежуточных данных (переходов системы из одного состояния в другое).
Процессы обработки информации, осуществляемые человеком или вы-числительной машиной в информационных системах, предназначенных для решения любых задач, осуществляется по определенным законам, называе-мым алгоритмом.
Под алгоритмом понимают систему формальных правил и предписа-ний, определяющих процесс достижения конкретной цели и набор условий, а также порядок применения этих правил.
Алгоритм должен обладать следующими свойствами:
· определенностью, состоящей в четкости и недвусмысленности образующих его указаний;
· универсальностью, т.е. возможности его применения к некоторому классу задач;
· результативностью, т.е. для всякого допустимого множества исходных данных он должен приводить к определенному результату.
Алгоритм состоит из последовательности операций, которые можно объединять в функциональные блоки. Поэтому говорят, что алгоритм можно описать на микроуровне, т.е. на уровне операций, и макроуровне, т.е. на уровне блоков (процедур).
Процесс обработки информации осуществляется в так называемых ИС которые в зависимости от уровня автоматизации системы обработки ин-формации делятся на :
· неавтоматизированные (ручные), в которых основная часть опера-ций по обработке информации выполняется вручную и только не-большая часть простых, но трудоемких операций выполняется компьютером. Эти системы служат для преодоления узких мест и устранения ошибок, возникающих при ручной обработке;
· механизированные - системы, в которых для машинной обработки используются целые подсистемы, однако связь между этими под-системами осуществляется через человека. Системы обработки этого типа можно отнести к классу систем «человек-машина», где человек является одним из звеньев системы. В системе используются спе-циализированная вычислительная техника: корреляторы, дифферен-циальные анализаторы, компьютеры и т.д., различного рода уст-ройства ввода-вывода и преобразования информации;
· автоматизированные - системы обработки, в которых деятельность человека ограничена сбором данных, оценкой результатов и приня-тием решений на их основе. Все остальные операции выполняются автоматически с использованием сложных электронных устройств преобразования, передачи и представления информации, непосредственного ввода-вывода ее в компьютер и т. д.;
· автоматические - системы собственно автоматической обработки, где техническим устройствам передаются функции сбора информации, распознавания ситуаций и выработки решений, и человек почти полностью исключен из сферы обработки. Его функции сводятся к подготовке системы для обработки данных и принятия в процессе обработки решений в ситуациях, которые не были запрограммированы для системы заранее.
Автоматические системы обработки применяются в настоящее время только для управления производственными и технологическими процессами, а в системах сбора и обработки информации при проведении научных экспериментальных исследований проблема принятия решения всегда будет оставаться сферой деятельности человека.
В зависимости от разнообразия и сложности задач, решаемых системой обработки, различают фрагментарный и комплексный способы обработки.
Систематизация способов обработки по организации потока информации позволяет выделить:
· поточную обработку;
· автоматическую обработку с некоторой задержкой;
· непоточную обработку.
Поточная обработка представляет собой быстрый способ сбора, пере-дачи и ввода данных в обработку и получения результатов. Данные посту-пают в устройство обработки без каких-либо промежуточных стадий клас-сификации или сортировки между получением данных и их полной обра-боткой. Поточная система дает быстрый и непрерывающийся поток данных от точки их получения, до устройства обработки, подобным же образом вывод данных и представление результатов обработки потребителю осущест-вляются без задержки.
К системе с поточной обработкой относятся системы обработки в ре-альном времени, которые должны давать немедленный ответ на каждую по-ступающую единицу информации. В этих системах получение данных, обра-ботка их и выработка решений совпадают по времени с событиями на объекте. Как правило, сюда относятся все системы оперативной обработки, применяемые для управления сложными производственными и техноло-гическими процессами в промышленности, при проведении испытаний в недоступных или труднодоступных для человека объектах, при отработке и запусках космических летательных аппаратов и т.д.
Автоматическая обработка с задержкой представляет собой обработку данных без предварительной проверки, сортировки или других подобных операций, за исключением операций временного хранения. В системах автоматической обработки с задержкой используются обычно устройства преобразования форм представления входных данных и буферные оперативные запоминающие устройства, в которых накапливаются данные в форме, удобной для дальнейшей обработки. Автоматическую обработкус задержкой можно рассматривать как поточную обработку, выполненную с меньшим напряжением во времени. Автоматическая обработка с задержкой применяется обычно для полной обработки данных в системах автомати-ческого контроля, телеметрических системах контроля работы космических аппаратов и системах обработки экспериментальных данных при проведении научных исследований, а также в современных системах обработки эконо-мической и управленческой информации.
Не поточная обработка наряду с преобразованием поступающих дан-ных в стандартные форматы вычислительных устройств, предполагает пред-варительное накапливание, проверку и переупорядочение их, возможно, путем сортировки. Уровень автоматизации систем при не поточной обра-ботке невысокий. Обычно применяются простые ЭВМ с небольшим объемом внутренней памяти. Подготовительные операции могут поглощать значи-тельное время работы процессора. Поступающие данные сложны и разно-родны по своему характеру, а объем их очень велик, что особенно характерно для обработки экономической информации и некоторых видов научно-исследовательской информации.
