Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Стержневые идеи современных информационных технологий базируются на концепции баз данных. Согласно этой концепции, основой информационных технологий являются данные, которые должны быть организованы в базы данных в целях адекватного отображения изменяющегося реального мира и удовлетворения информационных потребностей пользователей.
Одним из важнейших понятий в теории баз данных является понятие информации. Под информацией понимаются любые сведения о каком-либо событии, процессе, объекте.
Данные — это информация, представленная в определенном виде, позволяющем автоматизировать ее сбор, хранение и дальнейшую обработку человеком или информационным средством. Для компьютерных технологий данные — это информация в дискретном, фиксированном виде, удобная для хранения, обработки на ЭВМ, а также для передачи по каналам связи.
База данных (БД) — именованная совокупность данных, отражающая состояние объектов и их отношений в рассматриваемой предметной области, или иначе БД — это совокупность взаимосвязанных данных при такой минимальной избыточности, которая допускает их использование оптимальным образом для одного или нескольких приложений в определенной предметной области. БД состоит из множества связанных файлов.
СУБД — это программное обеспечение, с помощью которого пользователи могут определять, создавать и поддерживать базу данных, а также осуществлять к ней контролируемый доступ.
По степени универсальности различаются два класса СУБД — системы общего назначения и специализированные системы.
СУБД общего назначения не ориентированы на какую-либо конкретную предметную область или на информационные потребности конкретной группы пользователей. Каждая система такого рода реализуется как программный продукт, способный функционировать на некоторой модели ЭВМ в определенной операционной обстановке. В процессе реализации своих функций СУБД постоянно взаимодействует с базой данных и с другими прикладными программными продуктами пользователя, предназначенными для работы с данной БД и называемыми приложениями.
Возможности СУБД.
1.3. Каковы функциональные возможности систем управления базами данных
Управление данными во внешней памяти. Данная функция предоставляет пользователям возможности выполнения самых основных операций, которые осуществляются с данными, — это сохранение, извлечение и обновление информации.
Управление транзакциями. Транзакция — это последовательность операций над БД, рассматриваемых СУБД как единое целое. Транзакция представляет собой набор действий, выполняемых с целью доступа или изменения содержимого базы данных.
Восстановление базы данных. Одним из основных требований к СУБД является надежность хранения данных во внешней памяти. Под надежностью хранения понимается то, что СУБД должна быть в состоянии восстановить последнее согласованное состояние БД после любого аппаратного или программного сбоя.
Поддержка языков БД. Для работы с базами данных используются специальные языки, называемые языками баз данных. Стандартным языком наиболее распространенных в настоящее время реляционных СУБД является язык SQL
Словарь данных. Системный каталог, который еще называют словарем данных, является хранилищем информации, описывающей данные в базе данных.
Управление параллельным доступом. Одна из основных целей создания и использования СУБД заключается в том, чтобы множество пользователей могло осуществлять параллельный доступ к совместно обрабатываемым данным.
Управление буферами оперативной памяти. СУБД обычно работают с БД значительного размера.. В развитых СУБД поддерживается собственный набор буферов оперативной памяти с собственной дисциплиной замены буферов.
Контроль доступа к данным. СУБД должна иметь механизм, гарантирующий возможность доступа к базе данных только санкционированных пользователей и защищающий ее от любого несанкционированного доступа.
Поддержка целостности данных
Администратор базы данных - лицо, отвечающее за выработку требований к базе данных, её проектирование, реализацию, эффективное использование и сопровождение, включая управление учётными записями пользователей БД и защиту от несанкционированного доступа.
Основные функции Администратора бд.
Анализ предметной области: описание предметной области, выявление ограничений целостности, определение статуса информации, определение потребностей пользователей.
Проектирование структуры БД: определение состава и структуры файлов БД и связей между ними, выбор методов упорядочения данных и методов доступа к информации, описание БД на языке описания данных (ЯОД).
Задание ограничений целостности при описании структуры БД и процедур обработки БД: задание декларативных ограничений целостности, присущих предметной области;
определение ограничений целостности, вызванных структурой БД;
Первоначальная загрузка и ведение БД: разработка технологии первоначальной загрузки БД, проверки соответствия введенных данных реальному состоянию предметной области.
Защита данных: определение системы паролей, принципов регистрации пользователей, создание групп пользователей, обладающих одинаковыми правами доступа к данным;
Обеспечение восстановления БД: разработка организационных средств архивирования и принципов восстановления БД; разработка дополнительных программных средств и технологических процессов восстановления БД после сбоев.
Анализ обращений пользователей БД: сбор статистики по характеру запросов, по времени их выполнения, по требуемым выходным документам
Анализ эффективности функционирования БД: анализ показателей функционирования БД; изменение структуры БД.
Работа с конечными пользователями: сбор информации об изменении предметной области; сбор информации об оценке работы БД; обучение пользователей, консультирование пользователей; разработка необходимой методической и учебной документации по работе конечных пользователей.
1.5 Основы построения систем баз данных СБД
База данных (БД) - именованная совокупность данных, отражающая состояние объектов и их отношений в рассматриваемой предметной области. Под предметной областью понимается некоторая область человеческой деятельности или область реального мира, на основе которой создается БД и её структура.
Система управления базами данных (СУБД) - совокупность языковых и программных средств, предназначенных для создания, наполнения, обновления и удаления баз данных.
Принципы построения баз данных
К современным базам данных и к СУБД предъявляются основные требования:
· Высокое быстродействие. Время отклика - промежуток времени от момента запроса к БД до фактического получения данных.
· Простота обновления данных.
· Независимость данных - возможность изменения логической и физической структуры БД без изменения представлений пользователей.
· Совместное использование данных многими пользователями.
· Безопасность данных - защита данных от преднамеренного или непреднамеренного нарушения секретности, искажения или разрушения.
· Стандартизация построения и эксплуатации БД (фактически СУБД).
· Адекватность отображения данных соответствующей предметной области.
· Простой интерфейс пользователя.
Безопасность данных включает их целостность и защиту. Целостность данных - устойчивость хранимых данных к разрушению и уничтожению. Целостность обеспечивается триггерами целостности - специальными приложениями-программами, работающими при определенных условиях.
Стандартизация обеспечивает преемственность поколений СУБД, упрощает взаимодействие БД одного поколения СУБД с одинаковыми и различными моделями данных.
Проектирование баз данных - процесс решения класса задач, связанных с созданием баз данных.
1.6. Основные компоненты СБД.
Таблицы. По внешнему виду таблица базы данных сходна с электронной таблицей, в которой данные располагаются в строках и столбцах. Поэтому электронные таблицы обычно легко импортируются в таблицы базы данных. Каждую строку в таблице называют записью. Запись — это место хранения отдельного элемента информации. Каждая запись состоит из одного или нескольких полей. Поля соответствуют столбцам таблицы.
Формы. Формы иногда называются окнами ввода данных. Это интерфейсы, которые используются для работы с данными и часто содержат кнопки для выполнения различных команд. Базу данных можно создать без помощи форм, просто вводя в таблицу данные в режиме таблицы.
Отчеты. Отчеты служат для сбора и представления данных, содержащихся в таблицах. Каждый отчет можно отформатировать так, чтобы представить сведения в наиболее удобном виде. Отчет можно запустить в любое время, и он всегда будет отражать текущие сведения в базе данных.
Запросы. Запросы являются основным рабочим инструментом базы данных и могут выполнять множество различных функций. Самая распространенная функция запросов — извлечение определенных данных из таблиц. Данные, которые необходимо просмотреть находятся в нескольких таблицах; запросы позволяют представить их в одной таблице. С помощью запросов можно, задав ряд условий, «отфильтровать» только нужные записи. Макросы. Макросы в приложении Access можно рассматривать как упрощенный язык программирования, который позволяет добавлять функциональные возможности в базу данных. Макрос содержит последовательность действий для выполнения определенной задачи.
Модули. Модули, как и макросы, являются объектами, которые можно использовать для добавления функциональных возможностей в базу данных. В то время как макросы создаются в приложении Access путем выбора макрокоманд из списка, модули пишутся на языке программирования Visual Basic). Модуль представляет собой набор описаний, операторов и процедур, которые хранятся в одном программном блоке.
1.7. База данных как информационная модель предметной области
Одним из ключевых моментов создания ИС является всестороннее изучение объектов автоматизации, их свойств, взаимоотношений между этими объектами и представление полученной информации в виде информационной модели данных. Информационная модель данных предназначена для представления семантики предметной области в терминах субъективных средств описания - сущностей, атрибутов, идентификаторов сущностей, супертипов, подтипов и т.д. Информационная модель предметной области базы данных содержит следующие основные конструкции: диаграммы "сущность-связь"; определения сущностей; уникальные идентификаторы сущностей; определения атрибутов сущностей; отношения между сущностями; супертипы и подтипы.
Сущности, атрибуты и идентификаторы (ключи) сущности, домены атрибутов. Сущность описывается с помощью данных, именуемых свойствами или атрибутами сущности. Атрибуты являются определениями в высказывании о сущности и обозначаются именами существительными естественного языка. Сущности вступают в связи друг с другом через свои атрибуты. Одним из основных компьютерных способов распознавания сущностей в базе данных является присвоение сущностям идентификаторов. Часто идентификатор сущности называют ключом.
Отношения, связи. Сущности не существуют отдельно друг от друга. Между ними имеются реальные отношения , и они должны быть отражены в информационной модели предметной области. При выделении отношений акцент делается на фиксацию связей и их характеристик. Отношение (связь) представляет собой соединение (взаимоотношение) между двумя или более сущностями. Каждая связь реализуется через значения атрибутов сущностей. Обычно связь обозначается глаголом. Каждая связь также должна иметь свой уникальный идентификатор связи.
Подтипы и супертипы. Иногда выделенная сущность несет в себе отношение включения или часть-целое. При этом существует некоторый атрибут, значения которого порождают разбиение множества экземпляров сущности на непересекающиеся подмножества - категории сущности. Категории сущности называются подтипами и выделяют в подчиненную в рамках отношения сущность, которая является категорией исходной сущности.
1.8. Уровни абстрагирования при проектировании процессов обработки данных.
БД можно рассматривать на различных уровнях абстрагирования. Выбирают их в зависимости от целевого назначения. При размещении БД на устройствах внешней памяти (например, на магнитных дисках) используется самый нижний уровень абстрагирования, который называют физическим. Это уровень битов (или байтов) и физических адресов на запоминающих устройствах
1. Уровень внешних моделей — самый верхний уровень, где каждая модель имеет свое «видение» данных. Этот уровень определяет точку зрения на БД отдельных приложений. Каждое приложение видит и обрабатывает только те данные, которые необходимы именно этому приложению.
2. Концептуальный уровень — центральное управляющее звено, здесь база данных представлена в наиболее общем виде, который объединяет данные, используемые всеми приложениями, работающими с данной базой данных. Фактически концептуальный уровень отражает обобщенную модель предметной области (объектов реального мира), для которой создавалась база данных. Концептуальная модель отражает только существенные, с точки зрения обработки, особенности объектов реального мира.
3. Физический уровень — данные, расположенные в файлах или в страничных структурах, расположенных на внешних носителях информации. Эта архитектура позволяет обеспечить логическую (между уровнями 1 и 2) и физическую (между уровнями 2 и 3) независимость при работе с данными. Логическая независимость предполагает возможность изменения одного приложения без корректировки других приложений, работающих с этой же базой данных. Физическая независимость предполагает возможность переноса хранимой информации с одних носителей на другие при сохранении работоспособности всех приложений, работающих с данной базой данных.
Процесс проектирования базы данных выполняется поэтапно, а этапы в основном соответствуют разновидностям моделей ПО при движении от более абстрактных к более конкретным с датологической точки зрения: концептуальной инфологической модели и двух датологических, логического уровня и внутреннего уровня. Построению этих моделей предшествует изучение предметной области.
Выделяются четыре этапа проектирования:
1. обследование ПО, формирование и анализ требований;
2. инфологическое проектирование;
3. логическое проектирование;
4. внутреннее (физическое) проектирование.
На первом и втором этапах используются такие общеметодологические принципы, как приемы классификационного анализа, принципы системного анализа, принципы анализа и синтеза. При объединении локальных представлений о фрагментах ПО в единое концептуальное представление используются три основных принципа: идентичности, агрегации, обобщения.
На третьем этапе, этапе логического проектирования, выбирается логический тип модели данных и конкретная СУБД этого типа. Производится отображение концептуальной схемы на выбранную модель с учетом ограничений конкретной СУБД.
На четвертом этапе, при физическом проектировании, решаются вопросы конкретного использования выбранной СУБД для наиболее эффективного выполнения запросов. Здесь выбирается способ организации файлов, методы доступа, способы организации и размеры буферов и блоков, способы индексирования, конкретная функция хеширования и прочее. Обычно СУБД решает эти вопросы автоматически, по умолчанию, но эти решения могут быть изменены с помощью настроек и специальных процедур.
2.2 Определите понятия идентификатора, сущности, атрибута
Сущность или объект – то, о чем будет накапливаться информация в информационной системе . Сущность описывается с помощью данных, именуемых свойствами или атрибутами сущности. Атрибуты являются определениями в высказывании о сущности и обозначаются именами существительными естественного языка. Сущности вступают в связи друг с другом через свои атрибуты. Каждая группа атрибутов, описывающих одно реальное проявление сущности, представляет собой экземпляр сущности. Иными словами, экземпляры сущности - это реализации сущности, отличающиеся друг от друга и допускающие однозначную идентификацию. Одним из основных компьютерных способов распознавания сущностей в базе данных является присвоение сущностям идентификаторов. Часто идентификатор сущности называют ключом. Поскольку сущность определяется набором своих атрибутов, то для каждой сущности целесообразно выделить такое подмножество атрибутов, которое однозначно идентифицирует данную сущность. Каждый атрибут сущности имеет домен. Домен - это выражение, определяющее значения, разрешенные для данного атрибута, т.е., домен - это область значений атрибута. Проектировщик базы данных должен проконтролировать, чтобы в информационной модели предметной области для каждого атрибута сущностей был определен домен. Сущности не существуют отдельно друг от друга. Между ними имеются реальные отношения, и они должны быть отражены в информационной модели предметной области. При выделении отношений акцент делается на фиксацию связей и их характеристик. Атрибут – поименованное свойство (характеристика) сущности. Атрибут представляет собой информационное отображение свойства сущности и принимает конкретное значение из множества допустимых значений.
2.3 Что называется инфологической моделью
Инфологическая модель базы данных представляет собой описание объектов (сущностей), с набором атрибутов и связей между ними, которые выявляются в процессе исследования как входных, так и выходных данных. Она предназначается для структурного образования предметной области, с ориентированием на информационное внимание пользователей, разрабатываемой системы. Так же инфологическая модель должна быть как стабильной, так и неизменной, и являться представлением аспекта пользователя на описанную раннее предметную область. Однако, при проектировании инфологической модели, должна присутствовать возможность для её увеличения и вставки вспомогательных данных.
Самая распространенная модель в инфологическом моделировании это модель "сущность-связь", к главным компонентам её относятся - сущности и связи. Под понятием сущности трактуется содержание объекта, о котором набирают необходимую информацию. Экземпляром сущности представляется - чёткий объект. Сущность определяется атрибутами, которые в свою очередь описаны определёнными характеристиками. Связи должны показывать определённые отношения между сущностями. Во время построения инфологической модели чаще используют графические схемы.
2.4 Основные шаги инфологического проектирования
Выделим следующие три шага проектирования инфологической модели:
На первом шаге выделяются объекты, описываются характеристики атрибутов, составляющих каждый объект, и задаются общие характеристики объектов.
На втором шаге этого этапа проектирования осуществляется анализ приложений, формулируются запросы к информационной базе, на их основе выделяются функциональные связи между объектами; последние описывают интересующие нас операции над объектами концептуальной модели.
На третьем шаге проектирования концептуальной модели устанавливаются структурные связи между объектами и характеристики этих структурных связей. Цель проектировщика на этом шаге состоит в установлении таких структурных связей, при которых были бы обеспечены все выделенные ранее функциональные связи между объектами.
На всех последующих этапах проектирования базы данных основным носителем информации о предметной области будет концептуальная модель информационной базы.
Один и тот же объект концептуальной модели может использоваться в одном или нескольких приложениях. Но в каждом конкретном приложении используется некоторое подмножество атрибутов этого объекта. В процессе выделения объектов определяются атрибуты, составляющие этот объект, задаются характеристики этих атрибутов и задаются общие характеристики объекта.
Характеристики атрибутов должны быть достаточно полными для того, чтобы можно было составить ясное представление об информационной базе и в последующем определить концептуальную и датологическую модели.
Каждой характеристике присваивается уникальный код, однозначно определяющий эту характеристику. Указанные коды при последующем изложении будут использоваться для идентификации соответствующих характеристик,
А1- шаблон определяющий категорию значений атрибутов.
А2 - коэффициент повторяемости атрибута в объекте.
A3 - коэффициент наличия значений атрибутов в экземплярах объекта.
А4 определяет область допустимых значений.
А5 - признак выводимости значения атрибута, который служит для указания алгоритма получения значения атрибута из значений других атрибутов того же или других объектов.
А6 - ограничения на доступ к значениям атрибута, которые означают, что обращаться к этому атрибуту имеют право не все пользователи информационной базы.
После определения имени объекта, описания характеристик атрибутов следует определить общие характеристики объекта. Характеристики объекта:
В1 - число экземпляров объекта на момент начала функционирования системы.
В2 - изменение числа экземпляров объекта в % за единицу времени функционирования системы.
ВЗ - коэффициент изменчивости состава экземпляров объекта при фиксированном количестве экземпляров.
В4 - идентификатор объекта, под которым понимается атрибут или некоторая совокупность атрибутов объекта, значения которого однозначно определяют экземпляр объекта в информационной базе.
В5 - характеристика ограничения на доступ, подобная рассмотренной выше аналогичной характеристике А6 для атрибута.
Разбиение запросов на функциональные связи
Каждому запросу сопоставляется совокупность функциональных связей. Функциональная связь (ФС) представляет собой элемент алгоритма информационного поиска. При этом ФС не описывает алгоритм функциональной обработки, а лишь указывает, в какой последовательности выбираются экземпляры объектов для обработки.
Типы соответствие: между о6ъектами (степень связи)
Тип соответствия 1:1 (один к одному) межд/ двумя объектами А и В означает, что каждому экземпляру объекта А может соответствовать максимум один экземпляр объекта В и, наоборот, любому экземпляру объекта В может соответствовать максимум один экземпляр объекта А
Тип соответствия М:М (многие ко многим) между двумя объектами А и В означает, что может существовать экземпляр объекта А которому соответствует несколько экземпляров объекта В, и наоборот
Тип соответствия М:1 (многие к одному) между двумя объектами А и В означает, что каждому экземпляру объекта А может соответствовать максимум один экземпляр объекта В, а среди экземпляров объекта В могут быть такие которым соответствует несколько экземпляров объекта А.
Тип соответствия 1:М (один ко многим) между двумя объектами А и В означает, что могут существовать экземпляры объекта а КОТОрым соответствует более одного экземпляра объекта В, но каждому экземпляру объекта В может соответствовать максимум один экземпляр Объекта А.
Описание функциональных связей. После выделения ФС и приведения многомерных связей к каноническому виду информация о ФС сводится в таблицу,. Для каждой связи в таблице задаются: имена исходных и конечных объектов; ограничения на время выполнения ФС; ограничения на право выполнения ФС, если выполнение разрешено не всем пользователям; значения этого параметра задаются так же, как значения рассмотренных выше характеристик для атрибута (А6) и объекта (В5); типы соответствия между каждым исходным и конечным объектами ФС.
2.7 Разбиение запросов на функциональные связи
Запросы к информационной базе могут быть сформулированы до определения алгоритмов функциональных обработок. В этом случае алгоритмы будут уточнены и детализированы на последующих стадиях разработки системы.
В тексте запросов должны использоваться имена объектов, выделенных на предшествующей шаге проектирования, и должна быть отмечена последовательность перехода в алгоритме функциональной обработки от экземпляров одних к экземплярам других объектов.
Первоначально запросы формируются заказчиком или администраторами приложений. ПроектиРовщик анализирует каждый такой запрос и, если требуется, видоизменяет его текст так, чтобы он удовлетворял сформулированным выше требованиям, после чего заказчик или администратор приложения должен подтвердИть правильность этого запроса.
Каждому запросу сопоставляется совокупность функциональных связей. Функциональная связь (ФС) представляет собой элемент алгоритма информационного поиска. При этом ФС не описывает алгоритм функциональной обработки, а лишь указывает, в какой последовательности выбираются экземпляры объектов для обработки.
На входе ФС испоЛьзУется по одному экземпляру одного или нескольких объектов, называемые исходными, а на выходе - экземпляры одного или нескольких объектов, Называемых конечными.
Если в ФС задан оДин исходный объект, будем называть ее одномерной, а в остальных случаяе - многомерной.
В большинстве ФС используется один конечный объект, однако, как следует из определения ФС, в ней могут участвовать несколько конечных объектов. В этом случае предполагается, что в соответствующем запросе разные конечные объекты выступают как один объект для исходного.
Тот факт, что два объекта участвуют в одной ФС ГОВорит о том, что между этими объектами существует взаимосвязь или соответствие Можно выделить следующие четыре типа соответствия.
Тип соответствия 1:1 (один к одному) межд/ двумя объектами А и В означает, что каждому экземпляру объекта А может соответствовать максимум один экземпляр объекта В и, наоборот, любому экземпляру объекта В может соответствовать максимум один экземпляр объекта А Как правило при этом типе соответствия два объекта объединяются в один и потому ниже мы этот тип соответствия рассматривать не будем.
Тип соответствия 1:М (один ко многим) между двумя объектами А и В означает, что могут существовать экземпляры объекта а КОТОрым соответствует более одного экземпляра объекта В, но каждому экземпляру объекта В может соответствовать максимум один экземпляр Объекта А.
Тип соответствия М:1 (многие к одному) между двумя объектами А и В означает, что каждому экземпляру объекта А может соответствовать максимум один экземпляр объекта В, а среди экземпляров объекта В могут быть такие которым соответствует несколько экземпляров объекта А. Очевидно если тип соответствия между объектами А и В равен М:1, то соответствия между В и А равен 1:М .( Верно и обратно.; утверждение)
Тип соответствия М:М (многие ко многим) между двумя объектами А и В означает, что может существовать экземпляр объекта А которому соответствует несколько экземпляров объекта В, и наоборот.
Очевидно, если тип соответствия между объектами А и В равен М:М то тип соответствия между объектами В и А также равен м:М.
2.9 Дать определение многомерной функциональной связи и описать процесс преобразования последовательности функциональных связей
Преобразование последовательности функциональных связей
Если последовательность ФС состоит только из одномерных связей, то она не требует преобразований. Если же в последовательности определены многомерные ФС, то следует преобразовать эти связи к более простому виду. Рассмотрим эти преобразования и алгоритм их осуществления, Предварительно введем ряд определений.
Преобразование 3. Если в процессе преобразования некоторой многомерной ФС было выделено более одной цепи исходных объектов, то окончательно в последовательности ФС сохраняется лишь одна из этих цепей, а все остальные заменяются обратными совокупностями.
После выполнения преобразования 2 проверяется, входит ли объект Аi, для которого определена связьF, в цепь исходных объектов. Если да, соответствующая этой цепи объектов цепь ФС заменяется обратной совокупностью связей. Процесс преобразования последовательности ФС состоит в замене этой последовательности на ей тождественную.
Описание функциональных связей
После выделения ФС и приведения многомерных связей к каноническому виду информация о ФС сводится в таблицу,. Для каждой связи в таблице задаются:
На данном шаге проектирования следует учитывать и анализировать запросы, которые планируется реализовать при последующем развитии АС. Подобный анализ позволяет определить значение еще одной характеристики объекта, называемой структурной активностью (код характеристики В7). Значение В7= A(ACTIVE) означает, что при последующем развитии информационной базы для этого объекта могут быть определены новые ФС и, следовательно, он может войти в новые структурные связи. При значении B7=N(NO) предполагается, что объект не меняет своего статуса в информационной базе.
Характеристики структурных связей
Каждой структурной связи присваивается имя и определяются ее характеристики. Характеристикам структурных связей подобно характеристикам атрибутов и объектов присваиваются имена.
С1 характеризует направление движения по структурной связи.
С2 характеризует способ упорядочения экземпляров детального объекта в экземпляре структурной связи.
СЗ ограничивает время движения по структурной связи.
С4 ограничивает использование структурной связи.
Для каждого детального объекта должны быть заданы характеристики его участия в структурной связи Ml - М4.
M1 - класс членства. М2 - перемещаемость экземпляров детального объекта. МЗ - количество экземпляров детального объекта в экземпляре структурной связи. М4 - параметры сортировки.
Анализ ФС может привести к установлению новых структурных связей, к модификации значений характеристик ранее установленных структурных связей.
2.11 Описать характеристики структурных связей
Каждой структурной связи присваивается имя и определяются ее характеристики. Значение этих характеристик проектировщик определяет путем консультаций либо на основе характеристик ФС. Характеристикам структурных связей подобно характеристикам атрибутов и объектов присваиваются имена.
С1 характеризует направление движения по структурной связи. Если C1=N(NEXT), то структурная связь обеспечивает возможность перехода от экземпляра главного объекта ко всем соответствующим ему экземплярам детальных объектов. Если C1=M(MASTER), то структурная связь обеспечивает возможность перехода от любого экземпляра детального к экземпляру главного объекта структурной связи. Если C'I=NM, то обеспечивается обе возможности.
С2 характеризует способ упорядочения экземпляров детального объекта в экземпляре структурной связи.
СЗ ограничивает время движения по структурной связи.
С4 ограничивает использование структурной связи.
Для каждого детального объекта должны быть заданы характеристики его участия в структурной связи Ml - М4, приведенные ниже.
M1 - класс членства. Если M1=0(0BLIGAT0RY), то каждый экземпляр детального объекта обязательно участвует в каком-либо экземпляре этой структурной связи.
М2 - перемещаемость экземпляров детального объекта.
МЗ - количество экземпляров детального объекта в экземпляре структурной связи.
М4 - параметры сортировки.
Две структурные связи будем называть согласованными, если они используют одни и те же главные и детальные объекты, а значения характеристик этих структурных связей либо совпадают, либо непротиворечивы. Непротиворечивость значений характеристики означает, что для обеих структурных связей может быть определено значение характеристики одной из них или новое значение характеристики, удовлетворяющее прежним значениям этой характеристики структурных связей.
Отображение ФС в структурные связи между объектами представляет собой основную задачу последнего, третьего шага разработки концептуальной модели информационной базы. Построение структурных связей выполняется на основе анализа выделенных ФС и типов соответствия между объектами, участвующими в этих ФС. Можно считать, что структурные связи представляют собой результат некоторого отображения :
где ф - множество ФС; т - множество типов соответствия между объектами, участвующими в ФС; S - множество структурных связей.
Анализ ФС может привести к установлению новых структурных связей, к модификации значений характеристик ранее установленных структурных связей.
Первоначально определяют, какие структурные связи должны быть установлены, чтобы анализируемая ФС могла быть выполнена. Затем просматриваются ранее определенные структурные связи. Если среди них нет структурных связей, согласованных с необходимыми для выполнения анализируемой ФС структурными связями, то определяются новые структурные связи. Если же какой-либо структурной связи уже существует согласованная с ней другая структурная связь, то проверяется, обеспечивает ли последняя анализируемую ФС, и если да, то в общем случае выполняется модификация характеристик существующей структурной связи, в противном случае определяется новая структурная связь.
Будем считать, что концептуальная модель корректна, если установленные структурные связи удовлетворяют типам соответствия между объектами и позволяют выполнить любую из выделенных ФС.
Рассмотрим правила отображения ФС в структурные связи между объектами. Первые четыре правила описывают отображение одномерной ФС, а последняя, пятое- многомерных ФС канонического вида.
2.13 Основные шаги даталогического проектирования
При даталогическом моделировании используется инфологическая модель предметной области. При этом основной задачей даталогического моделирования является описание свойств понятий предметной области, их взаимосвязь и ограничения, накладываемые на данные. Даталогическая модель является начальным прототипом создаваемой базы данных. Все понятия, выделенные при исследовании предметной области и их взаимосвязи в дальнейшем будут отображены в конкретные структуры какой-либо конкретной базы данных.
Результатом создания даталогической модели является модель, созданная с учетом выбранной модели данных, полученная путем преобразования инфологической модели с учетом определенных правил.
Даталогическое проектирование - разработка схемы БД, совокупность схем отношений, модели объекты предметной области и связи между этими объектами.
В ходе даталогического проектирования необходимо:
1) построить схемы отношений, 2) описать концептуальную схему БД и выбранную СУБД.3) описание внешней модели, 4) описание целостности правил БД. 5) разработка процедур целостности БД.Физическое проектирование базы данных (с использованием реляционной СУБД)
2.14 Определить понятие реляционной базы данных
Реляционная база данных — это совокупность взаимосвязанных таблиц, каждая из которых содержит информацию об объектах определенного типа. Строка таблицы содержит данные об одном объекте (например, товаре, клиенте), а столбцы таблицы описывают различные характеристики этих объектов — атрибутов (например, наименование, код товара, сведения о клиенте). Записи, т. е. строки таблицы, имеют одинаковую структуру — они состоят из полей, хранящих атрибуты объекта. Каждое поле, т. е. столбец, описывает только одну характеристику объекта и имеет строго определенный тип данных. Все записи имеют одни и те же поля, только в них отображаются различные информационные свойства объекта.
В реляционной базе данных каждая таблица должна иметь первичный ключ — поле или комбинацию полей, которые единственным образом идентифицируют каждую строку таблицы. Если ключ состоит из нескольких полей, он называется составным. Ключ должен быть уникальным и однозначно определять запись. По значению ключа можно отыскать единственную запись. Ключи служат также для упорядочивания информации в БД.
Таблицы реляционной БД должны отвечать требованиям нормализации отношений. Нормализация отношений — это формальный аппарат ограничений на формирование таблиц, который позволяет устранить дублирование, обеспечивает непротиворечивость хранимых в базе данных, уменьшает трудозатраты на ведение базы данных.
Имеется три нормальные формы отношений.
Первая нормальная форма. Реляционная таблица приведена к первой нормальной форме тогда и только тогда, когда ни одна из ее строк не содержит в любом своем поле более одного значения и ни одно из ее ключевых полей не пусто.
Вторая нормальная форма. Реляционная таблица задана во второй нормальной форме, если она удовлетворяет требованиям первой нормальной формы и все ее поля, не входящие в первичный ключ, связаны полной функциональной зависимостью с первичным ключом.
Третья нормальная форма. Таблица находится в третьей нормальной форме, если она удовлетворяет требованиям второй нормальной формы, ни одно из ее неключевых полей не зависит функционально от любого другого неключевого поля.
2.15 Привести пример реляционной базы данных
Требуется разработать базу данных "Интернет-закупки".
При проектировании реляционной базы данных необходимо определить, какие данные будут храниться в базе, как эти данные будут размещаться по таблицам, как обеспечить нормализацию базы данных (минимизацию повторов, атомарность полей и др.) и ее эффективную работу в будущем. Анализ показывает, что требуется разработать 3 таблицы - "Товары", "Базы" и "Закупки". Они должны содержать ряд обязательных полей.
Таблица "Товары":
Наименование Марка Цена (за единицу) Изображение Описание
Таблица "Базы":
Наименование Адрес Телефон
Таблица "Закупки":
Дата закупки Код товара Количество Процент скидки
В проектируемых таблицах требуется определить ключевые поля. В таблице "Товары" таким полем может быть поле "Код товара". В таблице "Базы" - "Код (номер) базы". В таблице "Закупки" - "Номер закупки". Учитывая, что проектируемые таблицы должны быть связаны между собой по ключевым полям - первичным и внешним, добавим в таблицу "Закупки" поле "Код базы".
Возможные связи между таблицами по полям:
"Код товара" таблицы "Товары" с полем "Код товара" таблицы "Закупки"
"Код базы" таблицы "Базы" с полем "Код базы" таблицы "Закупки"
В дальнейшем требуется описать таблицы базы данных в бланке Конструктора Access в указанной нами последовательности - задать имена полей таблиц (они у нас уже есть), выбрать из списка тип каждого поля, отметить ключевые поля, а также - где это требуется - изменить параметры полей: задать маску ввода (для телефона), значение по умолчанию (Москва для поля "Адрес"), процентный формат числа с плавающей точкой (для поля "Процент скидки") и т.д. Для поля "Наименование товара" целесообразно сформировать с помощью Мастера подстановок список товаров. Таблицы необходимо сохранить под своими именами.
Для таблицы "Закупки", находясь в режиме Конструктора", рекомендуется установить с помощью Мастера подстановки значения полей:
"Код товара" таблицы "Закупки" на поля "Код товара", Наименование" и "Марка" таблицы "Товары"
"Код базы" таблицы "Закупки" на поля "Код базы" и "Наименование" таблицы "Базы"
После этого, открыв схему данных, следует изменить установившиеся связи между таблицами за счет подстановок на связи "один - ко многим". И только после сохранения схемы данных таблицы базы данных можно заполнять. Вначале таблицы "Товары" и "Базы" (все равно в какой последовательности). И только потом - таблицу "Закупки". Последнюю обязательно заполнять построчно слева направо, чтобы в записи первичный и
2.16 Типы моделей данных
Модели данных. В реляционной модели данных объекты и взаимосвязи между ними представляются с помощью таблиц. Взаимосвязи также рассматриваются в качестве объектов. Каждая таблица представляет один объект и состоит из строк и столбцов.
Иерархическая модель данных строится по принципу иерархии объектов. т.е. один объект является главным, а остальные, находящиеся на низших уровнях иерархии. - подчиненными. Между главным и подчиненными объектами устанавливается взаимосвязь "один ко многим". Взаимосвязи между объектами напоминают взаимосвязи в генеалогическом древе за единственным исключением: для каждого порожденного (подчиненного) объекта может быть только один исходный (главный) объект.
В сетевой модели данных объекты предметной области объединяются в «сеть». Понятия главного и подчиненных объектов несколько расширены. Любой объект может быть и главным, и подчиненным одновременно. ')го означает, что каждый объект может участвовать в любом числе взаимосвязей.
2.17 Дать определение иерархической модели данных
Иерархические базы данных могут быть представлены как дерево, состоящее из объектов различных уровней. Верхний уровень занимает один объект, второй — объекты второго уровня и т. д.
Между объектами существуют связи, каждый объект может включать в себя несколько объектов более низкого уровня. Такие объекты находятся в отношении предка (объект более близкий к корню) к потомку (объект более низкого уровня), при этом возможна ситуация, когда объект-предок не имеет потомков или имеет их несколько, тогда как у объекта-потомка обязательно только один предок. Объекты, имеющие общего предка, называются близнецами.
Например, если иерархическая база данных содержала информацию о покупателях и их заказах, то будет существовать объект«покупатель» (родитель) и объект «заказ» (дочерний). Объект «покупатель» будет иметь указатели от каждого заказчика к физическому расположению заказов покупателя в объект «заказ».
Структурная часть иерархической модели
Основными информационными единицами в иерархической модели данных являются сегмент и поле. Поле данных определяется как наименьшая неделимая единица данных, доступная пользователю. Для сегмента определяются тип сегмента и экземпляр сегмента. Экземпляр сегмента образуется из конкретных значений полей данных. Тип сегмента — это поименованная совокупность входящих в него типов полей данных.
Как и сетевая, иерархическая модель данных базируется на графовой форме построения данных, и на концептуальном уровне она является просто частным случаем сетевой модели данных. В иерархической модели данных вершине графа соответствует тип сегмента или просто сегмент, а дугам — типы связей предок — потомок. В иерархических структуpax сегмент — потомок должен иметь в точности одного предка.
Иерархическая модель представляет собой связный неориентированный гpaф древовидной структуры, объединяющий сегменты. Иерархическая БД состоит из упорядоченного набора деревьев.
2.18 Дать определение сетевой модели данных
Сетевая модель позволяет организовывать БД, структура которых представляется графом общего вида. Каждая вершина графа хранит экземпляры сущностей (записи одного типа) и сведения о групповых отношениях с сущностями других типов. Каждая запись может хранить произвольное количество значений атрибутов (элементов данных и агрегатов), характеризующих экземпляр сущности. Для каждого типа записи выделяется первичный ключ – атрибут, значение которого позволяет однозначно идентифицировать запись среди экземпляров записей данного типа.
Связи между записями в СМД выполняются в виде указателей, т.е. каждая запись хранит ссылку на другую однотипную запись (или признак конца списка) и ссылки на списки подчинённых записей, связанных с ней групповыми отношениями. Таким образом, в каждой вершине записи хранятся в виде связного списка. Если список организован как однонаправленный, запись имеет ссылку на следующую однотипную запись в списке; если список двунаправленный – то на следующую и предыдущую однотипные записи.
Групповые отношения характеризуются следующими признаками:
Способ упорядочения подчинённых записей
Поддерживаются три способа упорядочения:
Режим включения бывает автоматический и ручной.
Режим исключения определяется классом членства.
Различают три класса членства – фиксированный, обязательный и необязательный.
2.19 Оценка качества модели данных.
Критерии оценки качества логической модели данных
Мы рассмотрим некоторые из таких критериев, которые являются безусловно важными с точки зрения получения качественной базы данных:
Адекватность базы данных предметной области
База данных должна адекватно отражать предметную область. Это означает, что должны выполняться следующие условия:
Легкость разработки и сопровождения базы данных
Практически любая база данных, за исключением совершенно элементарных, содержит некоторое количество программного кода в виде триггеров и хранимых процедур.
Скорость операций обновления данных (вставка, обновление, удаление)
На уровне логического моделирования мы определяем реляционные отношения и атрибуты этих отношений. На этом уровне мы не можем определять какие-либо физические структуры хранения (индексы, хеширование и т.п.). Единственное, чем мы можем управлять – это распределением атрибутов по различным отношениям. Можно описать мало отношений с большим количеством атрибутов, или много отношений, каждое из которых содержит мало атрибутов.
Скорость операций выборки данных
Одно из назначений базы данных - предоставление информации пользователям. Информация извлекается из реляционной базы данных при помощи оператора SQL - SELECT. Одной из наиболее дорогостоящих операций при выполнении оператора SELECT является операция соединение таблиц.
3.1 Реляционная модель данных.
Ее построение основано на аппарате математической теории отношений. Результатом разработок в данной области является построение теоретико-множественной модели базы данных, получившей название реляционной модели, и выделение набора процедур манипулирования хранимыми в ней данными. Реляционная модель данных характеризуется следующими компонентами:
Каждому классу объектов Р материального мира ставится в соответствие некоторое множество атрибутов, например А 1, А2,...,Ап. Отдельный объект класса Р описывается строкой величин (а1, а2,..., an), где ai - значение атрибута Ai.
Строка (а1, а2,..., an) называется кортежем. Всему классу объектов соответствует множество кортежей, называемое отношением. Обозначим отношение, описывающее класс объектов Р, также через Р.
Выражение Р(А1, А2,...,Ап) называется схемой отношения Р.
Для каждого компонента кортежа должна быть указана ее связь с соответствующим атрибутом. В реляционной модели данных для обеспечения этой связи порядок компонентов кортежа совпадает с порядком следования атрибутов в схеме отношения.
Каждое отношение представляет состояние класса объектов в некоторый момент времени. Множество значений отношения можно представить в виде таблицы, в которой соблюдаются следующие соответствия:
Отношение реляционной БД может быть описано в терминах теории множеств. Реляционная база данных представляет собой множество отношений.
Реляционная алгебра — это теоретический язык операций, позволяющих создавать на основе одного или нескольких отношений другое отношение без изменения самих исходных отношений. Оба операнда и результат являются отношениями, поэтому результаты одной операции могут применяться в другой операции. Это позволяет создавать вложенные выражения реляционной алгебры, но при любой глубине вложенности результатом является отношение. Такое свойство называется замкнутостью..
Реляционная алгебра является языком последовательного использования отношений, в котором все кортежи, возможно, даже взятые из разных отношений, обрабатываются одной командой без организации циклов.
В основе теоретико-множественной части реляционной алгебры лежит классическая теория множеств. Существует несколько вариантов выбора операций, которые включаются в реляционную алгебру. Первоначально Кодд предложил восемь операций, но впоследствии к ним были добавлены и некоторые другие. Пять основных операций реляционной алгебры, а именно выборка, проекция, декартово произведение, объединение и разность множеств, выполняют большинство действий по извлечению данных, которые могут представлять интерес. На основании пяти основных операций можно также вынести дополнительные операции, такие как операции соединения, пересечения и деления, которые могут быть выражены в терминах пяти основных операций.
Операции выборки и проекции являются унарными, поскольку они работают с одним отношением. Другие операции работают с парами отношений, и поэтому их называют бинарными операциями. В приведенных ниже определениях R И S — это два отношения, определенные на атрибутах и соответственно.
3.3 Реляционное исчисление
Реляционное исчисление – декларативный теоретический язык запросов, реализованный на основе исчисления предикатов первого порядка (высказываний в виде функции), которым должны удовлетворять искомые кортежи или домены отношений.
Запрос к БД, выполненный с использованием реляционного исчисления, содержит описание желаемого результата, для которого может существовать несколько способов его вычисления, представленных выражениями реляционной алгебры или непосредственно командами СУБД. Преимуществом реляционного исчисления перед реляционной алгеброй можно считать то, что пользователю не требуется самому строить алгоритм выполнения запроса, Программа СУБД (при достаточной ее интеллектуальности) сама строит эффективный алгоритм.
Существует два варианта исчислений: исчисление, кортежей и исчисление, доменов. В первом случае для описания отношений используются переменные, допустимыми значениями которых являются кортежи отношения, а во втором случае — элементы домена.
В исчислении кортежей, как и в процедурных языках программирования, сначала нужно описать используемые переменные, а затем записать выражения запроса к данным.
Описательную часть исчисления можно представить в виде: RANGE OF <переменная> IS <список>.
Схемы отношений списка должны быть эквивалентными. Область допустимых значений <переменной> образуется путем объеди<нения значений всех элементов списка.
В исчислении доменов областью определения переменных являются не отношения, а домены. Применительно к базе данных Рейтинг студентов можно говорить, например, о доменных переменных ИМЯ (значения - допустимые имена) или Номер_зачетной_книжки (значения - допустимые номера зачетных книжек студентов).
Нормализация – это разбиение таблицы на две или более, обладающих лучшими свойствами при включении, изменении и удалении данных. Окончательная цель нормализации сводится к получению такого проекта базы данных, в котором каждый факт появляется лишь в одном месте, т.е. исключена избыточность информации. Это делается не столько с целью экономии памяти, сколько для исключения возможной противоречивости хранимых данных.
Каждая таблица в реляционной БД удовлетворяет условию, в соответствии с которым в позиции на пересечении каждой строки и столбца таблицы всегда находится единственное атомарное значение, и никогда не может быть множества таких значений. Любая таблица, удовлетворяющая этому условию, называется нормализованной. Фактически, ненормализованные таблицы, т.е. таблицы, содержащие повторяющиеся группы, даже не допускаются в реляционной БД. Всякая нормализованная таблица автоматически считается таблицей в первой нормальной форме, сокращенно 1НФ.
Каждая нормальная форма является в некотором смысле более ограниченной, но и более желательной, чем предшествующая. Это связано с тем, что "(N+1)-я нормальная форма" не обладает некоторыми непривлекательными особенностями, свойственным "N-й нормальной форме".
За время развития технологии проектирования реляционных БД были выделены следующие нормальные формы:
- первая нормальная форма (1NF);
- вторая нормальная форма (2NF);
- третья нормальная форма (3NF);
- нормальная форма Бойса-Кодда (BCNF);
- четвертая нормальная форма (4NF);
- пятая нормальная форма, или нормальная форма проекции-соединения (5NF).
3.5 Нормальные формы отношений: 1НФ, 2НФ, 3НФ.
Первая нормальная форма (1НФ) - это обычное отношение. Свойства отношения в 1НФ: В отношении нет одинаковых кортежей; Кортежи не упорядочены; Атрибуты не упорядочены; Все значения атрибутов атомарны.
Отношения, находящиеся в 1НФ являются "плохими", они не удовлетворяют выбранным критериям - имеется большое количество аномалий обновления, для поддержания целостности базы данных требуется разработка сложных триггеров.
Отношение находится во второй нормальной форме (2НФ) тогда и только тогда, когда отношение находится в 1НФ и нет неключевых атрибутов, зависящих от части сложного ключа. (Неключевой атрибут - это атрибут, не входящий в состав никакого потенциального ключа).
Если потенциальный ключ является простым, то есть состоит из единственного атрибута, то любая функциональная зависимость от него является неприводимой (полной). Если потенциальный ключ является составным, то согласно определению второй нормальной формы в отношении не должно быть неключевых атрибутов, зависящих от части составного потенциального ключа.
Вторая нормальная форма по определению запрещает наличие неключевых атрибутов, которые вообще не зависят от потенциального ключа. Таким образом, вторая нормальная форма запрещает создавать отношения как несвязанные (хаотические, случайные) наборы атрибутов.
Атрибуты называются взаимно независимыми, если ни один из них не является функционально зависимым от другого.
Отношение находится в третьей нормальной форме (3НФ) тогда и только тогда, когда отношение находится в 2НФ и все неключевые атрибуты взаимно независимы.
Отношения в 3НФ являются самыми "хорошими" с точки зрения выбранных нами критериев - устранены аномалии обновления, требуются только стандартные триггеры для поддержания ссылочной целостности.
Переход от ненормализованных отношений к отношениям в 3НФ может быть выполнен при помощи алгоритма нормализации.
Язык SQL можно использовать как в интерактивном режиме, так и путем внедрения его операторов в программы, написанные на процедурных языках высокого уровня. Применение же языка SQL в прикладных программах на практике реализовано двумя различными способами:
Внедренные SQL-операторы. Отдельные SQL-операторы внедряются прямо в исходный текст программы и смешиваются с операторами базового языка. Этот подход позволяет создавать программы, обращающиеся непосредственно к базе данных. Специальные программы-предкомпиляторы преобразуют исходный текст с целью замены SQL-операторов соответствующими вызовами подпрограмм СУБД, затем он компилируется и собирается обычным способом.
Использование прикладного интерфейса программирования (API). Альтернативный вариант состоит в предоставлении программисту стандартного набора функций, к которым можно обращаться из создаваемых им программ.
Оба способа предполагают использование операторов как статического SQL, так и динамического SQL.
Операторы статического SQL какого-либо изменения после их однократного написания не предполагается. Они могут храниться как в файлах, предназначенных для дальнейшего использования, так и в виде хранимых процедур базы данных. Динамический SQL дает возможность программисту создавать операторы во время выполнения приложения и передавать их базе данных, которая после выполнения этих операторов помещает выходные данные в переменные программы. Прикладной интерфейс API включает набор библиотечных функций, предоставляющих программисту разнообразные типы доступа к базе данных, а именно: подключение, выполнение различных SQL-операторов, выборка отдельных строк данных из результирующих наборов данных и т. д.
Язык SQL (структурированный язык запросов) представляет собой стандартный высокоуровневый язык описания данных и манипулирования ими в системах управления базами данных (СУБД), построенных на основе реляционной модели данных.
Язык SQL был разработан фирмой IBM в конце 70-х годов. Основные категории команд языка SQL:
· DDL, или язык определения данных
· DML, или язык манипулирования данными
· DQL, или язык запросов
· DCL, или язык управления данными
· Команды администрирования данных
· Команды управления транзакциями
OLAP — технология обработки информации, включающая составление и динамическую публикацию отчётов и документов. OLAP делает мгновенный снимок реляционной БД и структурирует её в пространственную модель для запросов.
Язык манипулирования данными (DML) — это часть языка SQL, предназначенная для реального внесения пользователем изменений в информацию, содержащуюся в реляционной базе данных. С помощью команд языка манипулирования данными пользователь может загружать в таблицы новые данные, а также изменять и удалять существующие. В языке SQL существует три основных команды DML:INSERT, UPDATE, DELETE.
Программный SQL предназначен для того, чтобы встраивать SQL-запросы в прикладную программу, написанную на одном из языков программирования.
Динамический SQL – разновидность программного SQL, предназначенная для встраивания SQL-операторов в текст программы на языке программирования высокого уровня, допускающая динамическое формирование и выполнение запросов во время работы программы.
При использовании статического SQL: схема реализации подразумевала два этапа – компиляцию программы и выполнение программы.
5.2 Основные функции систем искусственного интеллекта.
СИИ – это результат логического развития систем обработки данных, который можно определить как новую информационную технологию.
СИИ должна позволять непрограммирующему пользователю разрабатывать нужное ему программное обеспечение, а для этого система должна быть интеллектуальной, т.е. содержать в себе необходимые знания и средства их обработки.
Систему принято считать интеллектуальной, если в ней реализованы три группы основных функций:
Эти обобщенные функции могут быть обеспечены, если для каждой из них в системе реализуется соответствующая совокупность процедур.
Для функции представления и обработки знаний такими процедурами являются, например:
Для функции рассуждений это :
Функции общения с пользователем обеспечиваются процедурами:
5.3 Обобщенная структура систем искусственного интеллекта
Рассмотрим обобщенную структурно-функциональную схему СИИ
Архитектура конкретной СИИ определяется функциями конкретного состава задач и их связями между собой.
В приведенной схеме можно выделить два основных блока: машины баз знаний; решатель и вспомогательные блоки: систему общения на ЕЯ, рецепторы и эффекторы.
Машина баз знаний реализуют первую функцию СИИ – функцию представления и обработки знаний и состоит из блоков:
В базе фактов хранятся:
В базе правил содержаться закономерности, представляющие, как правило, причинно-следственные связи той предметной области, для которой предполагается использовать СИИ.
База процедур содержит то, что в обычных СОД называется прикладными программами.
База закономерностей содержит различные сведения, относящиеся к особенностям той предметной области, в которой будет функционировать система.
База знаний о себе содержит списки того, что хранится в данный момент в остальных базах, сведения о том, как внутри системы представляются единицы информации различного типа, как взаимодействуют отдельные части системы, как было получено решение каждой конкретной задачи.
База целей содержит такие целевые структуры, которые позволяют организовать процессы движения от исходных фактов, закономерностей, правил и процедур к достижению той цели, которая поступила в систему от пользователя и сформирована в самой системе в процессе ее функционирования в предметной области.
Монитор базы знаний – это программа управления всеми базами, входящими в БзЗ, которая организует их взаимодействие между собой.
Вторую функцию СИИ, функцию рассуждений, имитирует дедуктивная машина.
Блок дедуктивного вывода реализует дедуктивные рассуждения, с помощью которых на основании общих закономерностей из базы закономерностей, конкретных фактов из базы фактов и правил вывода из базы правил выводятся новые факты
блок индуктивного вывода. Вывод умозаключений по индукции труднее, чем дедуктивный подход, но его реализация в рамках машинной системы получает значительные интеллектуальные преимущества.
В процессе дедуктивного и особенно индуктивного выводов неизбежны ошибки. Чтобы устранить ошибки, необходимо использовать определенные указатели правдоподобия сформированных правил, реализуемые в блоке правдоподобного вывода.
Блок планирования, связанный со всеми базами машинных знаний, планирует процесс вывода в зависимости от конкретной ситуации.
Монитор решателя – программа, управляющая всеми блоками решателя.
Блок рабочего поля памяти отражает реальную ситуацию использования памяти компьютера при решении интеллектуальных задач.
5.4. Экспертные системы. Основные свойства и особенности построения.
Экспертной системой (ЭС) можно назвать СИИ(система искусственного интеллекта), в которой в частично формализованном виде накапливаются знания экспертов – специалистов из соответствующей предметной области и имеются правила использования этих знаний для решения конкретных задач.
Основными свойствами ЭС являются:
Это требует от ЭС выполнения следующих основных функций:
Уровень способности ЭС решать задачи определяется теми знаниями, которые ввел в БЗ эксперт. Эксперт вводит знания в ЭС, которые подвергаются грамматическому анализу и помещаются в БЗ.
Пользователь формирует задачи ан использование в ЭС языке запросов. Описание задач, подвергнутое грамматическому анализу, поступает на вход дедуктивной машины. Используя знания о методах решения задач, содержащихся в БЗ, ДМ трансформирует описание задачи в последовательность вызовов модулей ППП, т.е. в абстрактный алгоритм решения задачи. Последний выполняется монитором, и результат поступает на вход подсистемы формирования ответа. Результат решения задачи пользователь затем учитывает как основу для принятия тех или иных решений, ответственность за которые он несет сам.
5.5 Структурно-функциональная схема ЭС
Экспертные системы (ЭС) применяются в различных областях человеческой деятельности. В настоящее время ведутся разработки ЭС для многих приложений: принятие решений в критических ситуациях, охрана окружающей среды, образование, планирование и распределение ресурсов, системы организационного управления и др.
Важным свойством ЭС является возможность их применения для обучения персонала. ЭС могут быть разработаны с расчетом на процесс обучения, т.к. они уже содержат необходимые знания и способны объяснить процесс своего рассуждения. Кроме того, должны быть включены знания о методах обучения и возможном поведении пользователя. Реальные ЭС содержат большое количество дополнительных блоков, специфичных для каждой предметной области.
Главным структурным отличием ЭС от всех других типов программ является наличие базы знаний и, как следствие, способность к обучению и самообучению. Ее конкретный вид зависит от избранной модели представления. Она предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. ЭС работает в двух режимах: приобретение знаний и решение задач (называемом также режимом консультации или режимом использования экспертной системы). Еѐ функциональная схема показана на рис. 1. В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет эксперт через посредничество инженера знаний. Эксперт описывает предметную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования данными, характерные для данной предметной области.
Экспертная часть исходных данных может быть получена, в частности, в результате соответствующей обработки статистических данных по методике, изложенной ниже. В качестве элемента базы знаний рассмотрена вероятностная матрица перехода состояний уровня концентрации вредных выбросов в окружающую среду.
5.6 Инструментальные средства для построения экспертных систем
Инструментальные средства разработки экспертных систем и создавались, в первую очередь, с целью преодоления возникающих при этом сложностей на основе модульного представления знаний,
По своему назначению и функциональным возможностям инструментальные программы, применяемые при проектировании экспертных систем, можно разделить на четыре достаточно больших категории.
(1) Оболочки экспертных систем. Системы этого типа создаются, как правило, на основе какой-нибудь экспертной системы, достаточно хорошо зарекомендовавшей себя на практике. При создании оболочки из системы-прототипа удаляются компоненты, слишком специфичные для области ее непосредственного применения, и оставляются те, которые не имеют узкой специализации.
(2) Языки программирования высокого уровня. Инструментальные средства этой категории избавляют разработчика от необходимости углубляться в детали реализации системы — способы эффективного распределения памяти, низкоуровневые процедуры доступа и манипулирования данными. Одним из наиболее известных представителей таких языков является OPS5. Этот язык прост в изучении и предоставляет программисту гораздо более широкие возможности, чем типичные специализированные оболочки.
(3) Среда программирования, поддерживающая несколько парадигм. Средства этой категории включают несколько программных модулей, что позволяет пользователю комбинировать в процессе разработки экспертной системы разные стили программирования. Среди первых проектов такого рода была исследовательская программа LOOP, которая допускала использование двух типов представления знаний: базирующегося на системе правил и объектно-ориентированного.
(4) Дополнительные модули. Средства этой категории представляют собой автономные программные модули, предназначенные для выполнения специфических задач в рамках выбранной архитектуры системы решения проблем. Хорошим примером модуль работы с семантической сетью, использованный в системе VT. Этот модуль позволяет отслеживать связи между значениями ранее установленных и новых параметров проектирования в процессе работы над проектом.
5.7. Знания и данные. Извлечение, приобретение и формирование знаний.
Знания - это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области. Знания представленные в интеллектуальной системе, образуют базу знаний.
Данные – это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства.
Извлечение знаний — это процедура взаимодействия эксперта с источником знаний, в результате которой становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структура их представлений о предметной области.
Приобретение знаний — процесс наполнения базы знаний экспертом с использованием специализированных программных средств.
Формирование знаний — процесс анализа данных и выявление скрытых закономерностей с использованием специального математического аппарата и программных средств. Традиционно к задачам формирования знаний или машинного обучения относятся задачи прогнозирования, идентификация (синтеза) функций, расшифровки языков, индуктивного вывода и синтеза с дополнительной информацией.
5.8. Методы представления знаний: процедурные представления, семантические сети, фреймы, системы продукции
Типичными моделями представления знаний являются:
Продукционная модель;
Модель, основанная на использовании фреймов;
Модель семантической сети;
Логическая модель.
Продукционная модель - модель, основанная на правилах, позволяющая представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).
При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода.
Фреймовая модель. Фрейм - это минимальное возможное описание сущности какого-либо явления, события, ситуации, процесса или объекта. Фрейм имеет определенную структуру, состоящую из множества элементов – слотов. Каждый слот в свою очередь, представляется определенной структурой данных, процедурой, или может быть связан с другим фреймом.
Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на основе поступающих данных. Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является способность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также гибкость и наглядность.
Модель семантической сети.
В основе сетевых моделей представления знаний лежит идея о том, что любые знания можно представить в виде совокупности объектов (понятий) и связей (отношений) между ними. Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений: класс - элемент класса;;свойство – значение;пример элемента класса.
Можно ввести несколько классификаций семантических сетей.
однородные (с единственным типом отношений);
неоднородные (с различными типами отношений).
бинарные (в которых отношения связывают два объекта);
парные (в которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий).
Логическая модель. Преимущества логической модели:
наличие регулярных методов вывода; возможности использования семантики, которая допускает разную трактовку в зависимости от целей логических представлений.
5.9. Области применения ЭС. Классификация ЭС.
Основными областями применения ЭС являются:
Медицина, электроника, вычислительная техника, геология, математика, космос, сельское хозяйство, управление, финансы, юриспруденция и т.д.
Области применения систем могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение.
Медицинская диагностика. Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и их возможными причинами.
Прогнозирование. Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о текущем состоянии объекта. Планирование. Планирующие системы предназначены для достижения конкретных целей при решении задач с большим числом переменных. Интерпретация. Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные заключения на основе результатов наблюдения. Контроль и управление. Системы, основанные на знаниях, могут применятся в качестве интеллектуальных систем контроля и принимать решения, анализируя данные, поступающие от нескольких источников.
Для классификации ЭС [4] используют следующие признаки:
По Способу формирования решения: анализирующие и синтезирующие
По Способ учета временного признака: статические и динамические
Вид используемых данных; с детерминированными и неопределенными знаниями.
5.10. Жизненный цикл ЭС. Примеры конкретных ЭС.
Жизненный цикл экспертной системы состоит из этапов разработки и сопровождения. На этапе разработки создается программное обеспечение и база знаний экспертной системы, на этапе сопровождения происходит исправление выявленных ошибок и пополнение базы знаний без участия разработчиков (если последнее допускается архитектурой экспертной системы).
Применение экспертной системы с базой знаний, неизменяемой в процессе эксплуатации, возможно при достаточно стабильной в течение длительного времени предметной области, в которой решаются задачи. Примерами таких предметных областей являются разделы математического анализа, описание правил диагностики различных заболеваний.
Примерами областей применения, требующих гибкости со стороны создания и пополнения базы знаний, являются: планирование производства, проектирование и диагностика в области электроники, вычислительной техники и машиностроения.
Пример экспертных систем в военном деле
HASP/SIAP SIAP обнаруживает и идентифицирует различные типы океанских судов, используя преобразованные в цифровую форму данные от сетей гидрофонов.
Пример экспертной системы в информатике
CODES. Экспертная система помогает разработчику базы данных, желающему использовать подход IDEF1 для определения концептуальной схемы базы данных.
Пример экспертной системы в химии
DENDRAL - это старейшая, самая разработанная экспертная система, определяющая строение органических молекул по химическим формулам и спектрографическим данным о химических связях в молекулах.
Пример экспертной системы в медицине:
Домашний доктор - простая медицинская экспертная система. Она определяет характер заболевания, основываясь на ответах пользователя, полученных в результате диалога. База знаний включает порядка 100 распространенных заболеваний