ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ Тема 2. Базы данных, базы знаний, экспертные системы, интеллектуальные информационные системы. - презентация

1 ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ Тема 2. Базы данных, базы знаний, экспертные системы, интеллектуальные информационные системы

2 БАЗЫ ДАННЫХ База данных (БД) – инструмент для хранения и организации данных в ЭВМ, допускающих поиск информации по запросам. Характеристики баз данных: полнота; правильная организация; актуальность; удобство в использовании.

3 КЛАССИФИКАЦИЯ БАЗ ДАННЫХ (по технологии обработки данных) Централизованная БД хранится в памяти одной вычислительной системы. Такой способ часто применяют в локальных сетях. Распределенная БД состоит из нескольких, возможно пересекающихся или дублирующих друг друга частей, хранимых на разных ЭВМ. Работа с БД осуществляется с помощью системы управления распределенной базой данных.

4 КЛАССИФИКАЦИЯ БАЗ ДАННЫХ (по способу доступа) БД с локальным доступом; БД с удаленным (сетевым) доступом предполагают различные архитектуры: Файл-сервер (Одна машина в сети выделяется как централь- ная (сервер файлов), где хранится, используемая всеми БД. Все другие машины в сети выполняют функцию рабочих станций – обрабатывают информацию); Клиент-сервер (Помимо хранения централизованной БД, сервер должен обеспечивать выполнение основного объема обработки данных. Запрос на данные, выдаваемый клиентом рабочей станции, порождает поиск и извлечение данных на сервере. Данные поступают по сети к клиенту. Спецификой этой архитектуры является использование языка запросов SQL).

5 СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ (СУБД) Для организации баз данных используют специальные программы – СУБД. Назначение СУБД: легкость и удобство работы с большими объемами информации; осуществление быстрого поиска и сортировки данных; представление данных в различных видах; изменение, добавление, удаление данных, изменение структуры базы; обмен информацией с другими базами; оформление почтовой корреспонденции, получение готовых форм различной отчетной документации и т.д.

6 СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ (СУБД) По степени универсальности различают два класса СУБД: системы общего назначения – это сложные программные комплексы, предназначенные для выполнения всей совокупности функций, связанных с созданием и эксплуатацией БД информационной системы; специализированные СУБД создаются в редких случаях при невозможности или нецелесообразности использования СУБД общего назначения. Примеры СУБД: Paradox, Base, Clipper, Access, Oracle, FoxPro и др. Самой быстрой СУБД является FoxPro 2.6, однако она не обладает средствами соблюдения целостности данных в отличие от более медленной СУБД Access.

7 СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ (СУБД) Иерархическая структура представляет совокупность элементов, связанных между собой по определенным правилам. Объекты, связанные иерархическими отношениями, образуют ориентированный граф. СУБД основываются на использовании иерархичес- кой, сетевой или реляционной модели, на комбинации этих моделей или на некотором их подмножестве. Графическое представление иерархической структуры БД

8 СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ (СУБД) В сетевой структуре модели данных каждый элемент может быть связан с любым другим элементом. Графическое представление сетевой структуры Реляционная модель характеризуются простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования формального аппарата алгебры отношений и реляционного исчисления для обработки данных.

9 Классы систем, основанных на знаниях: Вопросно-ответные (интеллектуальные информационные диалоговые) системы осуществляют взаимодействие пользователя с проблемно-ориентированными базами на ограниченном естественном языке; Расчетно-логические позволяют решать задачи по их постановкам и исходным данным и используют математические и вычислительные методы; Экспертные системы (системы-консультанты).

10 СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Системы искусственного интеллекта – это компьютерные системы, моделирующие или воспроизводящие интеллектуальную деятельность человека. Особенности: представляют собой набор правил, срабатывающих при определенных условиях, а не выполняющихся последовательно; содержат базу знаний (БЗ). БЗ – форма хранения и организации данных и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку данных в ЭВМ.

11 ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ Экспертные системы (ЭС) – диалоговые программы, которые могут отвечать на вопросы подобно людям. Основные элементы ЭС: база знаний; рабочая память; механизм вывода (решатель задач); подсистема приобретения знаний; подсистема объяснений; интерфейс эксперта; интерфейс конечного пользователя.

12 ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ Эксперты создают БЗ системы, а пользователи применяют её для решения своих задач. БЗ создается, пополняется и модернизируется через соответству- ющий интерфейс с помощью подсистемы приобретения зна- ний. Это выполняет эксперт при посредничестве инженера по знаниям (аналитика). Рабочая память отображает текущее состояние системы при решении задачи, содержит данные о задаче и процессе её решения. Механизм вывода представляет собой общий алгоритм решения задач определенного типа. Подсистема объяснений дает ответы на вопросы как и почему система приняла то или иное решение.

13 ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ Знания второго рода База знанийМеханизм вывода Подсистема приобретения знаний Подсистема объяснений Рабочая память Интерфейс эксперта Интерфейс пользователя Инженер по знаниям Конечный пользователь Эксперт Знания первого рода

14 Виды знаний, представленные в экспертной системе Интерпретируемые знания – знания, используемые механизмом вывода для решения задач: предметные собственно предметные знания (фактические знания – знания об объектах предметной области и их свойствах, процедурные знания – знания о процедурах или правилах преобразования объектов); описатели – содержат информацию о предметных знаниях: коэффициент определенности, меры важности исложности правил и данных, весовые коэффициенты тех или иных знаний); метазнания – знания о свойствах и способах использования предметных знаний.

15 Виды знаний, представленные в экспертной системе Неинтерпретируемые знания – знания, не имеющие прямого отношения к предметным знаниям: знания об интерфейсе (вспомогательные) представляют собой информацию о лексике и грамматике языка общения с компьютером и о структуре диалога; поддерживающие (объяснительные) знания – используются для ответов на вопросы пользователей: технологические содержат сведения об источнике или авторе знаний, времени приобретения знаний и т.п.; семантические содержат смысловое описание знаний (назначение, способ использования, получаемый эффект);