Понятие СУБД. Состав и функции.

СУБД – называется программная система, предназначенная для создания на ЭВМ общей БД, используемой для решения множества задач. СУБД служит для поддержания БД в актуальном состоянии и обеспечение эффективного доступа пользователей и содержащейся в ней данных.

СУБД,предназначенных для центрального управления БД в интересах всех работающих в этой системе. Централизованный характер управления данными в БД предполагает необходимость существования некоторого лица или гр.лиц, на которые возлагается функции администрирования данных, хранимых в базе.

По степени универсальности различают 2 класса СУБД: 1) системы общего назначения 2) специализированные системы.

СУБД общего назначения не ориентированы на какую либо предметную область. Такие СУБД обладают средствами настройки, на работу с конкретной БД и выполнены как правило в виде отдельного программного продукта. К этому классу относятся следующие СУБД: Microsoft Acses, Microsoft FoxPro, Paradox и др.

Специализированные СУБД создаются в редких случаях, при невозможности и нецелесообразности использования СУБД общего назначения. К ним относят: СУБД по законодательству, ГАРАНТ, консультант.

Современные СУБД позволяют выполнять следующие функции: 1.Обновлять и изменять данные. 2.Получать ответы на запросы. 3.Осуществлять поиск нужных данных. 4.Анализировать данные. 5.Печатать отчеты и диаграммы. 6. Выполнять экспорт и импорт данных.

В состав любой СУБД входят элементы:

1)Ядро СУБД- Data Base Engine

2)Инструментальные средства разработки прикладных программ.

3)Набор вспомогательных утилитов.

Ядро СУБД отвечает за управление данными во внешней и в оперативной памяти ЭВМ. При использовании архитектуры клиент-сервер ядро как правило выполняется на сервере компьютерной сети.

В состав инструментальных средств разработки прикладных программ входят: язык программирования, компилятор языка БД, средства реализации меню и экранных форм ввода-вывода информации. В отдельные утилиты СУБД выделяют такие процедуры, которые слишком накладно выполнять с использованием внутреннего языка СУБД (например загрузка и выгрузка БД, сбор статистики, глобальная проверка целостности БД и др.)

 

Требования,предъявляемые к СУБД. Основные типы данных.

При выборе СУБД необходимо обращать внимание на ее производительность. Производительность любых СУБД оценивается следующими параметрами: 1) время выполнения запроса. 2)скорость поиска требуемой информации. 3) время выполнения операции импортирования БД из других. 4) скорость выполнения операций обновления ставки, удаления данных. 5) максимальное число параллельных обращений к данным в многопользовательском режиме. 6) время генерации отчета. В настоящее время одним из самых быстрых СУБД является Microsoft FoxPro и Paradox, также одним из главных требований, предъявляемых к СУБД является возможность обеспечения целостности данных в БД. Это свойство заключается в том, что в СУБД имеются средства, позволяющие проверить правильность и полноту информации в СУБД независимо от того каким образом она туда заносится. Для обеспечения целостности данных устанавливаются специальные правила целостности, которые хранятся вместе в самой БД. По надежности сохранения целостности данных лидерами являются СУБД Microsoft Acses и Paradox.

Помимо целостности данных желательно, чтобы СУБД обеспечивало безопасность данных. Безопасность данных определяется наличием у СУБД следующих возможностей:

-шифрование прикладных прграмм.

-Информирование данных

-Защита паролем.

-Разграничение доступа к отдельным частям БД.

Хорошими характеристиками обеспечения безопасности данных обладает Microsoft Acses.

21. Технология работы в СУБД. Основные типы данных. В наст время широкое распространение получ реляционные СУБД. Осн принципы работы в СУБД с реляционной БД. Ее можно разбить на несколько этапов: 1. создание структуры таблиц БД; 2. ввод и редактирование данных; 3. обработка дан-х, содержащихся в таблице; 4. просмотр и вывод информации из БД. При создании струк-ры БД происходит определение перечня полей, из которых она должна состоять, их типов и размеров. При этом каждому полю таблицы присваивается уникальное имя. Типы данных указанных СУБД и их обработка. Можно использовать следущ типы: 1. тестовый-для текстовой инф-ции и чисел, при невыполнении матем расчетов, 2. поле МЕМО-для хранения текста, примечания, 3.числ-й-использ. При выпол. Матем операций над данными, 4. денежный-использ с опреациями с ден ед-цами, 5. дата/время-для хранения инф-ции о дате и времени, 6. счетчик-спец числ-е поле, в к-ром многие СУБД проставляют уник-е поряд-е номера записей, 7. объект OLE-объет, к-рый создан др приложением. Ввод и редактир-е дан-х можно выполнять непосред-но, или с помощью допол программы, при этом использ экран-е формы. Обработка д-х осущ с помощью запросов, или в процессе выпрл-я спец разработанной программы. Запрос-вопрос о дан-х, хранящихся в таблице, инструкцию набора записей, подлеж-х измен-ю. Запросы быв-ют: 1. запрос выборка-для отбора дан-ых, хран-ся в табл-це, и не измен-щие эти дан-е, 2. запрос изменение-для для измен-я, перемещения дан-х, 3. перекрестные запросы-для группировки д-х, и представлении их в компактном виде, 4. параметр-й запрос-позвол опред одно или неск-ко условий отбора дан-х, 5. запросы SQL-запросы, к-е мгут быть созданы с помощью инструкций SQL: запрос объед-е, запрос к серверу. Дан-й вид позвол использ СУБД в локальных вычислит-х сетях. Для подготовки запроса необходимо опред-ть: 1. поля, по к-рым осущ поиск, 2. искомое значение, 3. поля,к-е будут вывод-ся в рез-те запроса. Для указ-х условий отбора и созд-я вычисл-х полей в запросах использ-ся выражение. Выражение-формылы, по к-рым вычисл необход-е значения. Просмотр дан-х в БД может осущ с помощью стандарт-х форм, в виде таблицы, или с помощью спец отчетов. 1. при построении отч-а, пользователь имеет возможность вкл в отсеет выборочную инф-цию из БД, 2. добавл-ть инф-цию, не содержащуюся в БД, 3. выводить итог-е дан-е, 4. располаг-ть инф-цию в удобном виде, 5. вкл в отчет инф-цию из неск-х связ-х табл-ц БД.

 

Табличные процессоры

Табличный процессор обеспечивает работу с большими таблицами чисел. При работе с табличным процессором на экран выводится прямоугольная таблица, в клетках которой могут находиться числа, пояснительные тексты и формулы для расчета значений в клетке по имеющимся данным. То есть программные средства для проектирования электронных таблиц называют табличными процессорами. Они позволяют не только создавать таблицы, но и автоматизировать обработку табличных данных. С помощью электронных таблиц можно выполнять различные экономические, бухгалтерские и инженерные расчеты, а также строить разного рода диаграммы, проводить сложный экономический анализ, моделировать и оптимизировать решение различных хозяйственных ситуаций и т.д. Функции табличных процессоров весьма разнообразны:

· создание и редактирование электронных таблиц;

· создание многотабличных документов;

· оформление и печать электронных таблиц;

· построение диаграмм, их модификация и решение экономических задач графическими методами;

· создание многотабличных документов, объединенных формулами;

· работа с электронными таблицами как с базами данных: сортировка таблиц, выборка данных по запросам;

· создание итоговых и сводных таблиц;

· использование при построении таблиц информации из внешних баз данных;

· создание слайд-шоу;

· решение оптимизационных задач;

· решение экономических задач типа “что – если” путем подбора параметров;

· разработка макрокоманд, настройка среды под потребности пользователя и т.д.

Наиболее популярными электронными таблицами для персональных компьютеров являются табличные процессоры Microsoft Excel, Lotus 1-2-3, Quattro Pro и SuperCalc. Одной из отличительных особенностей процессора Quattro Pro являются аналитические графики, которые позволяют применять к исходным данным агрегирование, вычислять скользящее среднее и проводить регрессионный анализ; результаты перечисленных действий отражаются на графиках. Набор встроенных функций в пакете Quattro Pro включает в себя все стандартные функции. Новыми для данной версии является поддержка дополнительных библиотек @-функций, разработанных независимыми поставщиками. Данный пакет включает программы линейного и нелинейного программирования. Оптимизационную модель можно записать на рабочий лист и работать с нею. SuperCalc выполняет арифметические, статистические, логические, специальные функции. Он имеет дополнительные возможности: поиск и сортировка в таблицах. SuperCalc имеет довольно большие графические возможности, позволяя строить на экране семь видов диаграмм и графиков, облегчая тем самым труд пользователя. Таблицы SuperCalc могут иметь до 9999 строк и до 127 столбцов. Строки идентифицируются числами от 1 до 9999, а столбцы буквами от A до DW. По умолчанию в памяти ЭВМ резервируется место для 2000 строк и 127 столбцов. Ширина каждого столбца по умолчанию устанавливается равной 9 печатным позициям, но можно установить любую ширину столбца, внеся специальную команду. На экране существует активная клетка, которая всегда подсвечивается. Такая подсветка называется табличным курсором, который можно перемещать с помощью клавиатуры. На экране дисплея в каждый момент можно наблюдать только 20 строк таблицы и 8 столбцов стандартной ширины. MS Excel – одна из самых популярных сегодня программ электронных таблиц. Ею пользуются ученые и деловые люди бухгалтеры и журналисты, с ее помощью ведут разнообразные таблицы, списки и каталоги, составляют финансовые и статистические отчеты, подсчитывают состояние торгового предприятия, обрабатывают результаты научного эксперимента, ведут учет, готовят презентационные материалы. Возможности Excel очень высоки. Обработка текста, управление базами данных – программа настолько мощна, что во многих случаях превосходит специализированные программы-редакторы или программы баз данных. Такое многообразие функций может поначалу запутать, чем заставить применять на практике. Но по мере приобретения опыта начинаешь по достоинству ценить то, что границ возможностей Excel тяжело достичь.

 

23. Сервисные ф-ции в MS Excel. Подбор параметра. MS Excel – одна из самых популярных сегодня программ электронных таблиц. Ею пользуются ученые и деловые люди бухгалтеры и журналисты, с ее помощью ведут разнообразные таблицы, списки и каталоги, составляют финансовые и статистические отчеты, подсчитывают состояние торгового предприятия, обрабатывают результаты научного эксперимента, ведут учет, готовят презентационные материалы. Возможности Excel очень высоки. Обработка текста, управление базами данных – программа настолько мощна, что во многих случаях превосходит специализированные программы-редакторы или программы баз данных. Такое многообразие функций может поначалу запутать, чем заставить применять на практике. Но по мере приобретения опыта начинаешь по достоинству ценить то, что границ возможностей Excel тяжело достичь. Программа Excel обеспечивает как легкость при обращении с данными, так и их сохранность. Excel позволяет быстро выполнить работу для которой не нужно затрачивать много бумаги и времени, а также привлекать профессиональных бухгалтеров и финансистов. Программа Excel содержит множество всевозможных функций. Наиболее обще их можно представить следующим образом: Финансовая – здесь множество специальных функций, вычисляющих проценты по вкладу или кредиту, амортизационные отчисления, норму прибыли и самые разнообразные обратные и родственные величины. Дата и время – большинство ее функций ведает преобразованиями даты и времени в различные форматы. Две специальные функции сегодня и дата вставляют в ячейку текущую дату (первая) и время (вторая), обновляя их при каждом вызове файла или при внесении любых изменений в таблицу. Такую ячейку необходимо иметь в бланках счетов, самых свежих прайс-листах, каких-нибудь типовых договорах. Просмотр и ссылка – здесь находятся функции, позволяющие обратиться к массиву данных и получить из него самую разнообразную информацию – номера столбцов и строк, в него входящих, их количество, содержимое нужного вам элемента массива, найти, в какой ячейке этого массива находится число или текст. Математическая – вычисление математической величины: косинуса, логарифма и т.д. Статистическая – общие функции использующиеся для вычисления средних значений наибольшего и наименьшего из числа для расчета распределения стьюдента. Ссылки и массивы – вычисляют ссылки и массивы, значение диапазона, создание гипперссылки для сетевых и Web документов. Текстовые – преобразование текстов в верхние и нижние регистры, образует символы, объединяет некоторые строки и т. д. Логические – вычисления выражения выяснения значения истина или ложь. Проверка свойств и значений – возвращение из Excel в Windows информации о текущем статусе ячейки, объекта или среды. Печать – в Excel задаются не только горизонтальная, но вертикальная линия разбиения, что немаловажно при широких таблицах, которые вы хотели бы потом Склеить. Маркеры в виде пунктирных линий появятся выше и левее активной ячейки: они более жирнее и лучше различимы, чем маркеры мягкого разбиения. Чтобы убрать лишний маркер, нужно поставить курсор ниже или правее его и выбрать команду Убрать конец страницы из меню Вставка. На страничке Поля диалогового окна Параметры страницы задается верхний и нижний боковые отступы, расположения таблицы на листе, а также местоположение колонтитула. Страничка Колонтитулы предоставляет возможность задать колонтитулы. На страничке Лист можно указать программе, что линии сетки заголовки строк и столбцов печатать не следует. Здесь же задается область печати, интервал или список. В закладке Страница можно задать вертикальное или горизонтальное расположение таблиц на странице и масштаб. Excel позволяет печатать увеличенные или уменьшенные копии, когда таблица слишком широкая и не помещается на страницах, даже при ландшафтном расположении. Подбор параметра является частью блока задач, который иногда называют инструментами анализа "что-если". Когда желаемый результат одиночной формулы известен, но неизвестны значения, которые требуется ввести для получения этого результата, можно воспользоваться средством «Подбор параметра» выбрав команду Подбор параметра в меню Сервис. При подборе параметра Microsoft Excel изменяет значение в одной конкретной ячейке до тех пор, пока формула, зависимая от этой ячейки, не возвращает нужный результат.

Например, средство «Подбор параметра» используется для изменения процентной ставки в ячейке B3 в сторону увеличения до тех пор, пока размер платежа в ячейке B4 не станет равен 900,00р.

 

24. Сервисные ф-ции в MS Excel. Поиск решения. MS Excel – одна из самых популярных сегодня программ электронных таблиц. Ею пользуются ученые и деловые люди бухгалтеры и журналисты, с ее помощью ведут разнообразные таблицы, списки и каталоги, составляют финансовые и статистические отчеты, подсчитывают состояние торгового предприятия, обрабатывают результаты научного эксперимента, ведут учет, готовят презентационные материалы. Возможности Excel очень высоки. Обработка текста, управление базами данных – программа настолько мощна, что во многих случаях превосходит специализированные программы-редакторы или программы баз данных. Такое многообразие функций может поначалу запутать, чем заставить применять на практике. Но по мере приобретения опыта начинаешь по достоинству ценить то, что границ возможностей Excel тяжело достичь. Программа Excel обеспечивает как легкость при обращении с данными, так и их сохранность. Excel позволяет быстро выполнить работу для которой не нужно затрачивать много бумаги и времени, а также привлекать профессиональных бухгалтеров и финансистов. Программа Excel содержит множество всевозможных функций. Наиболее обще их можно представить следующим образом: Финансовая – здесь множество специальных функций, вычисляющих проценты по вкладу или кредиту, амортизационные отчисления, норму прибыли и самые разнообразные обратные и родственные величины. Дата и время – большинство ее функций ведает преобразованиями даты и времени в различные форматы. Две специальные функции сегодня и дата вставляют в ячейку текущую дату (первая) и время (вторая), обновляя их при каждом вызове файла или при внесении любых изменений в таблицу. Такую ячейку необходимо иметь в бланках счетов, самых свежих прайс-листах, каких-нибудь типовых договорах. Просмотр и ссылка – здесь находятся функции, позволяющие обратиться к массиву данных и получить из него самую разнообразную информацию – номера столбцов и строк, в него входящих, их количество, содержимое нужного вам элемента массива, найти, в какой ячейке этого массива находится число или текст. Математическая – вычисление математической величины: косинуса, логарифма и т.д. Статистическая – общие функции использующиеся для вычисления средних значений наибольшего и наименьшего из числа для расчета распределения стьюдента. Ссылки и массивы – вычисляют ссылки и массивы, значение диапазона, создание гипперссылки для сетевых и Web документов. Текстовые – преобразование текстов в верхние и нижние регистры, образует символы, объединяет некоторые строки и т. д. Логические – вычисления выражения выяснения значения истина или ложь. Проверка свойств и значений – возвращение из Excel в Windows информации о текущем статусе ячейки, объекта или среды. Печать – в Excel задаются не только горизонтальная, но вертикальная линия разбиения, что немаловажно при широких таблицах, которые вы хотели бы потом Склеить. Маркеры в виде пунктирных линий появятся выше и левее активной ячейки: они более жирнее и лучше различимы, чем маркеры мягкого разбиения. Чтобы убрать лишний маркер, нужно поставить курсор ниже или правее его и выбрать команду Убрать конец страницы из меню Вставка. На страничке Поля диалогового окна Параметры страницы задается верхний и нижний боковые отступы, расположения таблицы на листе, а также местоположение колонтитула. Страничка Колонтитулы предоставляет возможность задать колонтитулы. На страничке Лист можно указать программе, что линии сетки заголовки строк и столбцов печатать не следует. Здесь же задается область печати, интервал или список. В закладке Страница можно задать вертикальное или горизонтальное расположение таблиц на странице и масштаб. Excel позволяет печатать увеличенные или уменьшенные копии, когда таблица слишком широкая и не помещается на страницах, даже при ландшафтном расположении. Поиск решений является частью блока задач, который иногда называют анализ "что-если". Процедура поиска решения позволяет найти оптимальное значение формулы содержащейся в ячейке, которая называется целевой. Эта процедура работает с группой ячеек, прямо или косвенно связанных с формулой в целевой ячейке. Чтобы получить по формуле, содержащейся в целевой ячейке, заданный результат, процедура изменяет значения во влияющих ячейках. Чтобы сузить множество значений, используемых в модели, применяются ограничения. Эти ограничения могут ссылаться на другие влияющие ячейки.

Процедуру поиска решения можно использовать для определения значения влияющей ячейки, которое соответствует экстремуму зависимой ячейки — например можно изменить объем планируемого бюджета рекламы и увидеть, как это повлияет на проектируемую сумму расходов.

Пример поиска решения

В приведенном ниже примере объем продаж в каждом квартале зависит от уровня рекламы, что косвенно определяет сумму доходов, издержки, а также прибыль. Чтобы найти максимальную возможную сумму общего дохода, процедура поиска решения может повышать ежеквартальные расходы на рекламу (ячейки B5:C5), пока общие расходы не превысят ограничения в 20 тысяч (ячейка F5). Значения во влияющих ячейках служат для вычисления дохода за каждый квартал, поэтому они связаны с формулой в целевой ячейке F7, =СУММА(Q1 Прибыль:Q2 Прибыль).

 

25. Искусственный интеллект - одно из направлений информатики. Его цель - разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на языке, близком к естественному.

Основные направления развития искусственного интеллекта: Представление знаний и разработка систем, основанных на знания; Игры и творчество;Разработка естественно языковых интерфейсов и машинный перевод;Распознавание образов. Новые структуры компьютеров; Интеллектуальные роботы- Роботы., Роботы с жесткой схемой управления., Адаптивные роботы с сенсорными устройствами., Самоорганизующиеся или интеллектуальные роботы. Специальное программное обеспечение - разработка специальных языков для решения невычислительных задач. Эти языки ориентированы на символьную обработку информации - LISP, PROLOG, SMALLTALK и др. Обучение и самообучение. Данные - это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области. Знания - это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы).Для хранения данных используются базы данных (для них характерны большой объем и относительно небольшая удельная стоимость информации), для хранения знаний - базы знаний (небольшого объема, но исключительно дорогие информационные массивы). База знаний - основа любой интеллектуальной системы. Знания могут быть классифицированы по следующим категориям:- поверхностные - о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной обл.;- глубинные - абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и процессы в предметной области. Современные экспертные системы работают в основном с поверхностными знаниями. Кроме того, знания можно разделить на процедурные и декларативные. Исторически первыми были процедурные знания, представляемые алгоритмами. Они управляли данными. Сегодня знания приобрели чисто декларативную форму, т.е. знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний, приближенных к естественному и понятных неспециалистам. Существует множество моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам:

- продукционные модели;

- семантические сети;

- фреймы;

- формальные логические модели

26. Ит. В ИС. Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие). Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием — действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Чаще всего вывод бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения — к данным). Данные — это исходные факты, на основании которых запускается машина вывода — программа, перебирающая правила из базы. Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода. Глобальная база данных — область памяти, содержащая фактические данные (факты). Система управления формирует заключения, используя базу правил и базу данных. Существуют следующие способы формирования заключений — прямые и обратные выводы. Правила вывода бывает удобно представлять в виде дерева решений. Граф — множество вершин, связанных дугами. Дерево — граф, не содержащий циклов. В прямых выводах выбирается один из элементов данных, содержащихся в базе данных, и если при сопоставлении этот элемент согласуется с левой частью правила (посылкой), то из правила выводится соответствующее заключение и помещается в базу данных или исполняется действие, определяемое правилом, и соответствующим образом изменяется содержимое базы данных.В обратных выводах процесс начинается от поставленной цели. Если эта цель согласуется с правой частью правила (заключением), то посылка правила принимается за подцель или гипотезу. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет получено совпадение подцели с данными.При большом числе продукций в продукционной модели усложняется проверка непротиворечивости системы продукций, то есть множества правил. Поэтому число продукций, с которыми работают современные системы искусственного интеллекта, как правило, не превышает тысячи. Продукционная модель привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода. Приведем сильные и слабые стороны систем продукций. Сильные стороны систем продукций: 1 модульность;2 единообразие структуры (основные компоненты продукционной системы могут применяться для построения интеллектуальных систем с различной проблемной ориентацией);3 естественность (вывод заключения в продукционной системе во многом аналогичен процессу рассуждения эксперта); 4гибкость родовидовой иерархии понятий, которая поддерживается только как связь между правилами (изменение правила ведет за собой изменение в иерархии);5 простота создания и понимания отдельных правил;6 простота пополнения и модификации;7 простота механизма логического вывода. Слабые стороны систем продукций: 1 процесс вывода менее эффективен, чем в других системах, поскольку большая часть времени при выводе затрачивается на непроизводительную проверку применимости правил;2 сложно представить родовидовую иерархию понятий;3 неясность взаимных отношений правил;4 сложность оценки целостного образа знаний;5 отличие от человеческой структуры знаний;6 отсутствие гибкости в логическом выводе.. Представление знаний с помощью продукций иногда называют «плоским», так как в продукционных системах отсутствуют средства для установления иерархий правил. Объем знаний продукционных систем растет линейно, по мере включения в нее новых фрагментов знаний, в то время как в традиционных алгоритмических системах, использующих деревья решений, зависимость между объемом база знаний и количеством знаний является логарифмической.Имеется большое число программных средств, реализующих продукционных подход: OPS5, EXSYS RuleBook, ЭКСПЕРТ, ЭКО, G2 и др.

 

27. ИТ в ИС. Модель Фреймов. Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. В психологии и филосо­фии известно понятие абстрактного образа. Например, слово "комната" вызывает у слушаю­щих образ комнаты: "жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6-20 м² ". Из этого описания ничего нельзя убрать (например, убрав окна, мы получим уже чулан, а не комнату), но в нем есть "дырки", или "слоты", — это незаполненные значения некоторых атрибутов — количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др. Фреймовая модель представления знаний – была предложена М.Минским в 1979 г. как структура знаний для восприятия пространственных сцен. Эта модель, как и семантическая сеть, имеет глубокое психологическое обоснование. В теории фреймов такой образ называется фреймом. Фреймом называется также и формализованная модель для отображения образа. Структуру фрейма можно представить так: ИМЯ ФРЕЙМА: (имя 1-го слота: значение 1-го слота), (имя 2-го слота: значение 2-го слота), ………………….. (имя N-ro слота: значение N-ro слота).

Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы - экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на ос­нове поступающих данных.Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:фреймы-структуры, для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин); фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.. Важнейшим свойством теории фреймов является заимствованное из теории семантических сетей наследование свойств. Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является спо­собность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность.В представлении знаний выделяют формальные логические модели, основан­ные на классическом исчислении предикатов I порядка, когда предметная область или задача описывается в виде набора аксиом. Эта логическая модель применима в основном в иссле­довательских "игрушечных" системах, так как предъявляет очень высокие требования и ограничения к предметной области. В промышленных же экспертных системах используются различные ее модификации и расширения.Модели знаний – продукционная, фреймовая, семантических сетей – обладают практически равными возможностями представления знаний. Дополнительно каждая модель знаний обладает следующими свойствами: продукционная модель позволяет легко расширять и усложнять множество правил вывода; фреймовая модель позволяет усилить вычислительные аспекты обработки знаний за счет расширения множества присоединенных процедур; модель семантических сетей позволяет расширять список отношений между вершинами и дугами сети, приближая выразительные возможности сети к уровню естественного языка. В последние годы термин «фреймовый» часто заменяют термином «объектно-ориентированный». Этот подход является развитием фреймового представления. Шаблон фрейма можно рассматривать как класс, экземпляр фрейма — как объект. Языки объектно-ориентированного программирования (ООП) предоставляют средства создания классов и объектов, а также средства для описания процедур обработки объектов (методы).

 

28. ИТ В ИС. Семанти́ческая сеть — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы. Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний. В названии соединены термины из двух наук: семантика в языкознании изучает смысл единиц языка, а сеть в математике представляет собой разновидность графа — набора вершин, соединённых дугами (рёбрами). В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задают отношения между ними. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений. Термин «семантическая (смысловая) сеть» (или «концепция слов») возник в 1968-69 гг. в работах Р. Куиллиана. Он подразумевает целый класс общих подходов, для которых характерно использование графических схем с узлами, соединенными дугами (графов). Особенность состоит в том, что в теории семантических сетей рассматриваются не только графы-деревья, но цикличе-ские и полносвязные графы. Кроме того отдельно и особо исследуются возможные типы отношений (традиционные: АКО — a kind of, ISA, has part и ряд новых). Первоначально семантические сети были разработаны для анализа естественных языков и построения психологических моделей человеческой памяти (задача автоматического перевода — положение Аристотеля о том, что «человек мыслит на языке», задача подбора синонимов к заданному слову и др.). Сейчас значительная часть содержания Сети предназначена для чтения человеком, а не для осмысленного манипулирования им с помощью компьютерных программ. Компьютер способен умело разобраться в разметке веб-страницы и произвести рутинную её обработку, но, вообще говоря, у компьютера нет надёжного способа обрабатывать семантику документа Цель Семантической Сети — создать язык, на котором можно будет описывать как данные, так и правила рассуждений об этих данных, так чтобы он позволял правила вывода, существующие в какой-либо одной системе представления знаний, передавать по Сети другим подобным системам. К настоящему времени созданы следующие важные технологии для построения Семантической Сети: 1 Расширяемый Язык Разметки (eXtensible Markup Language, XML);2 Система Описания Ресурсов (Resource Description Framework, RDF);3 Язык Сетевых Онтологий (Web Ontology Language, OWL). Ещё одним базовым компонентом Семантической Сети является совокупность информации, которую специалисты в области ИТ именуют онтологией. В этом случае онтология — это документ или файл, формально задающий отношения между терминами. Наиболее типичными видами онтологий в Сети являются таксономия и набор правил вывода.

 

29.Экспертные системы. Стстав и виды ЭС. Наиболее известным практическим примером могут служить экспертные системы, способные диагностировать заболевания, оценивать потенциальные месторождения полезных ископаемых, осуществлять обработку естественного языка, распознавание речи и изображений и т.д. Экспертные системы являются первым шагом в практической реализации исследований в области искусственного интеллекта. Экспертные системы — это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей. В состав входят: 1 Интерфейс, обеспечивающий общение пользователя с экспертной системой в удобной для него форме, он позволяет передавать ей информацию, составляющую содержание базы данных, обратиться к системе с вопросом или за объяснением. 2 Рабочая память, хранящая данные (база данных), соответствующие объектам, связь между которыми задается правилами в базе знаний. 3Диспетчер, определяющий порядок функционирования экспертной системы, планирующий порядок постановки и достижения целей. 4Машина вывода - формально-логическая система, реализованная в виде программного модуля, позволяющая логически выводить необходимую для пользователя информацию, исходя из сведений, размещенных в базе знаний. 5База знаний - совокупность всех имеющихся сведений о проблемной области, для которой предназначена данная экспертная система, записанных с помощью определенных формальных структур представления знаний (набора правил, фреймов, семантических сетей и пр.) Важной компонентой экспертной системы является блок объяснений, дающий возможность пользователю убедиться в обоснованности информации, получаемой им от экспертной системы, позволяющий задавать ей вопросы, и на основании разумных ответов проникаться к ней доверием. Для классификации и виды ЭС используют следующие признаки: 1Способ формирования решения; 2Способ учета временного признака; 3Вид используемых данных; 4Число используемых источников решения знаний;.//. 1 По способу формирования решения ЭС можно разделить на анализирующие и синтезирующие. В системах первого типа осуществляется выбор решения из множества известных решений на основе анализа знаний, в системах второго типа решение синтезируется из отдельных фрагментов знаний.
2 В зависимости от способа учета временного признака ЭС делят на статические и динамические. Статические ЭС предназначены для решения задач с неизменяемыми в процессе решения данными и знаниями, а динамические ЭС допускают такие изменения.
3 По видам используемых данных и знаний различают ЭС с детерминированными и неопределенными знаниями. Под неопределенностью знаний и данных понимаются их неполнота,ненадежность,нечеткость. ЭС могут создаваться с использованием одного или нескольких источников знаний.