Logo GenDocs.ru

Поиск по сайту:  

Загрузка...

Лекции по базам знаний и экспертным системам - файл 1.doc


Лекции по базам знаний и экспертным системам
скачать (1259 kb.)

Доступные файлы (1):

1.doc1259kb.24.11.2011 09:16скачать

содержание
Загрузка...

1.doc

  1   2   3   4   5   6   7   8   9   10
Реклама MarketGid:
Загрузка...
ОГЛАВЛЕНИЕ

Часть I. Искусственный интеллект 4

Типы информационных систем 4

Введение в реляционные СУБД 5

Замечания к созданию системы БД 6

Запросы 7

Модели данных 10

Реляционная алгебра 10

Реляционное исчисление 13

Формальная модель БД.
Технология построения предметной области. 15

Особенность: развитие ER модели на основе объектно-ориентированного подхода. 16

Нормальные формы 17

Понятие транзакции 18

Документо-информационные поисковые системы (ДИПС) 20

Общая схема ДИПС 21

Пример построения ДИС. Кластеризация документов. 22

Кластеризация 23

Natural Comp 26

Генетические алгоритмы 27

Муравьиный алгоритм 28

Вычислительные задачи 30

^ Понятие вершин в графе 30

Формат таблиц принятия решения 33

Часть II. Экспертные системы 35

Предпосылки возникновения экспертных систем (ЭС) 35

Схема ЭС: 35

Замечания по структуре 37

Этапы разработки ЭС 37

Пример построения ЭС.
Подход на основе теоремы Байеса. 38

^ Общий сценарий работы системы: 41

Представление знаний в ЭС.
Логический вывод. Логика предикатов I-го порядка. 42

Автоматическое доказательство теорем 42

Исчисление высказываний 42

^ Логика предикатов I-го порядка 43

Предваренная нормальная форма (ПНФ) 44

Скулемовская стандартная форма (ССФ) 44

Принцип резолюций 44

Алгоритм метода резолюций: 46

Заключение 46

Семантические сети (СС) 46

Динамические семантические сети 49

Дедуктивный вывод на семантических сетях 50

Методы дедукции на семантических сетях 51

Алгоритм унификации 52

Алгоритм дедукции с использованием операторов удаления и расщепления вершин 53

^ Замечания к предыдущему алгоритму 53

Оператор удаления вершины 54

Полный алгоритм вывода на СС 61

Алгоритм параллельного вывода на СС 61

Нечеткая математика и ее применение в ЭС 62

^ Введение в нечеткую теорию множеств 62

Меры возможности и нечеткие множества 62

Методы построения функции принадлежности 64

Нечеткие числовые величины 65

^ Способы задания нечетких числовых величин 65

Экспертоны, R-экспертоны 67

Нечеткие рассуждения 70

Данные и знания.
Перспективы развития ЭС. 71
^

Часть I. Искусственный интеллект


Все начиналось с:

  • программирования игр (КАИССА – 1974 – ЧМ по шахматным программам);

  • доказательства теорем;

  • распознавания образов;

  • ЭС;

  • естественных языков (ЕЯ).

Язык РЕФАЛ – 1968 г. – Турчин В.Ф.

В то же время был создан и язык LISP.

АПЛЕВ – 1969 – 1-я автоматизированная система доказательства теорем.

УСК – 1974 – универсальный семантический код – Мартынов В.В.
^

Типы информационных систем


Всю символьную информацию можно разделить на структурированную (таблицы и т.д.) и неструктурированную (свободный текст).

Информационные системы:

  • фактографические (системы обработки структурной информации)

  • ДИПС – документально-информационно-поисковые системы

  • САД – системы автоматизации документооборота (LOTUS NOTES).

БД (по сложности алгоритмов и частоте изменения):

  • OLTP (системы оперативной обработки данных) – большое количество простых запросов над быстро изменяющимися данными;

  • OLAP (аналитические системы) – большое количество сложных запросов над большими массивами медленно изменяющихся данных.

Главные качества:

OLTP:

  • надежность,

  • время реакции

  • доступ

OLAP:

  • алгоритмы обработки

  • быстрый доступ к большим размерам данных.

В аналитических системах (АС) широко используются интеллектуальные (эвристические) алгоритмы анализа данных.
^

Введение в реляционные СУБД


Существуют основные типы моделей данных: иерархическая, сетевая, реляционная, пост­реляционная, ООБД (объектно-ориентированная).

Таблица состоит из записей. Запись в реляционной таблице соответствует объекту внешнего мира и содержит описание некоторых его свойств (атрибутов). У всех однотипных объектов используется один и тот же набор атрибутов. Каждая табл. соответствует n-местному отношению.

Первичным (основным) ключом (PK) называется атрибут или группа атрибутов, которые однозначно характеризуют запись.

В качестве PK, как правило, используются искусственные атрибуты, дополнительно включаемые в состав реляционных таблиц. В некоторых СУБД для этой цели используется специальный тип данных (в Access – поле типа «счетчик»). Для быстрого доступа к данным используется индекс – служебная таблица (типа В-дерева), обеспечивающая быстрый доступ.

^ Первичный ключ, значение которого используется в другой таблице для связи, называется внешним ключом (FK).

Возможны типы связи: 1:1, 1:N, M:N. Связь M:N реализуется через вспомогательные таблицы.

Access состоит из следующих компонентов:

  • таблицы (средства для создания, изменения и просмотра БД);

  • запросы (извлечение и изменение информации в БД;

  • формы;

  • отчеты (вывод на принтер);

  • макросы;

  • модули (компоненты на VB).
^

Замечания к созданию системы БД


Типы данных:

  • числовые;

  • символьные;

  • дата/время;

  • подстановка.

При создании поля необходимо указывать основные атрибуты. При использовании поля типа «дата» надо задавать краткий формат.

Подстановка – это, как правило, внешний ключ (значение поля выбирается из фиксированного набора, заданного либо списком, хранящимся при этой таблице, либо из другой таблицы или запроса).

Создание схемы БД

  1. размещаем в окне необходимые таблицы;

  2. проводим связи между таблицами;

  3. задаем свойства связи:

  • ограничение целостности;

  • каскадное обновление;

  • каскадное удаление.

Ограничение целостности – это, в первую очередь, корректность использования внешних ключей.

Замечание 1:

Для того, чтобы удалить таблицу из схемы БД, необходимо сначала удалить ее связи с другими таблицами.

Замечание 2:

Для просмотра и корректировки содержимого таблицы, запроса и т.д. может использоваться кнопка режима работы «Конструктор/просмотр».

Замечание 3:

В процессе создания таблиц БД можно использовать операцию копирования.

Замечание 4:

При изменении структуры БД желательно каждое изменение выполнять последовательно.

Замечание 5:

При изменении поля, являющегося ключевым, необходимо сначала удалить связь.

Запросы


Запросы делятся на:

  • запрос-выборку;

  • запрос-действие:

    • создание новых таблиц;

    • модификация данных;

    • добавление записей;

    • удаление записей;

  • перекрестный запрос.

Сценарий создания запроса:

  1. В бланк запроса добавляется необходимая таблица. Таблица «Справочник клиента» добавляется дважды.

Замечание:

При реализации запроса можно использовать дополнительные связи между таблицами и запросами и устанавливать дополнительные свойства для существующих связей.

  1. Выбираются необходимые поля.

  2. Задаются условия назначения полей (условия, записанные в соседних ячейках одной строки, считаются соединенными логическими операциями «и», в соседних строчках – «или»). Частичное совпадение текстовых строк – Like. Можно использовать *, ?. Для задания интервала значений можно использовать оператор between (Between #17.06.2005# And #23.07.2006#). Для выбора значения из множества – In. В запросе можно использовать вычисляемые поля (значение которых вычисляется исходя из значений других полей используемых таблиц). В выражении для вычисляемого поля можно использовать арифметические и логические операции, функции, логические операторы. Эти выражения задаются в заголовке поля. Для ввода формул и задания условия можно пользоваться «Построителем выражений».

Замечание:

Сложные запросы рекомендуется создавать последовательно, сохраняя промежуточные результаты и, если надо, копируя запросы.

!!! Замечание:

Все таблицы, используемые в запросе, должны быть связаны между собой, кроме исключительных случаев.

Групповые операции – операции, выполняющиеся над определенным полем записи, удовлетворяющим условиям запроса.

К ним относятся: max, min, sum, last, first и т.д.

LAST – последняя, с точки зрения порядка, запись, удовлетворяющая условиям запроса.

FIRST – первая, с точки зрения порядка, запись, удовлетворяющая условиям запроса.

Пример запроса, решаемого с помощью групповых операций (Вычисление стоимости накладной при определенных условиях):

  1. Создаем запрос, включаем поле «цена*количество»;

  2. Нажимаем кнопку «»

    1. Группировка

    2. Групповые операции

    3. Условие

    4. Выражение

Стоимость накладных, отгруженных каждым клиентом между определенными числами

A.

  1. Найти клиента из таблицы «Клиент»

  2. Дата из ТТН

  3. Стоимость (вычисляемое поле) из Спецификации.

  1. Записываем условие для поля «Дата».

  2.  наименование клиента. Условие группировки – Дата. Стоимость – sum.

  1. Посчитать для каждого клиента сальдо за период (разность между отгруженным и полученным)

Ситуация, когда по клиенту была только отгрузка или получение товара.

  1. Стоимость отгруженных товаров за период (связь от Справочника товаров к Отправителю);

  2. Получено: по каждому клиенту





  1. Запрос Справочник клиента

Запрос Отгружено

Запрос Получено

  1. Наименование клиента

  1. Стоимость – отгружено

  2. Стоимость – получено

  3. Сальдо Отгружено – Получено

В результате берутся только те записи, которые есть во всех таблицах.

Стоимость получено/отгружено:

IIF(Is Null([отгруж.]![стоимость]);0;[отгруж.]![стоимость])

Можно использовать оператор NZ. Функция NZ позволяет подставить вместо пустого значения любое значение.

  1. NZ ст-ть отгруж.

  2. NZ ст-ть получ.

  3. Разница между двумя NZ

  1. Устанавливаем параметры объединения.

  1. Объединение только тех записей, в которых связанные поля обеих таблиц совпадают;

  2. Объединение всех записей из 1-й таблицы и только тех записей из 2-й таблицы, у которых значения связанных полей совпадают;

  3. Объединение всех записей из 2-й таблицы и совпадающих записей из 1-й таблицы.

Замечание 1. В запросах могут использоваться параметры, значения которых вводятся при выполнении запроса. Параметром считается любая символьная строка, заключенная в [ ] и не являющаяся именем объекта БД.

Замечание 2. Параметр всегда имеет символьный тип. Для преобразования его в числовой тип используется функция Val.

Перекрестные запросы

Перекрестные запросы используют для расчетов и представления данных в структуре, облегчающей их анализ. Перекрестный запрос выполняет различные статистические расчеты, после чего результаты группируются в виде таблицы по двум наборам данных, один из которых определяет заголовки столбцов, а другой заголовки строк.
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   10



Скачать файл (1259 kb.)

Поиск по сайту:  

© gendocs.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации
Рейтинг@Mail.ru