Функциональные возможности СУБД. Производительность СУБД

38. Направления развития СУБД.Расширение множества типов обрабатываемых данями. 1. Расширение множества типов обрабатываемых данных.Совр СУБД позволяют хранение и обработку не только данных трад типа (чисел, текстов, дат), но и других типов: логич данных, графич изображений, документов, звука, видео, гиперссылок и др. 2.Комбинирование технологий WWW и технологий БД. Оно открывает много новых возм-тей:а)Web-браузеры предост-т широко распр-ный и простой в использовании GUI, который можно применять для доступа ко многим типам объектов, включая и БД. б)так как браузеры имеются практически для всех сущ-х вычислительных платформ, то разработчикам не надо вносить в приложения изменения, чтобы они могли работать с разными операц системами или разными польз-ми интерфейсами; в) Web-среда имеет встроенную поддержку сетевого доступа (достаточно ввести URL-адрес) и нет необходимости приобретения дорогого сетевого ПО.недостатки интеграции БД в среду Web: а)недостаточная надежность. При передаче запроса через Internet нет никаких реальных гарантий его доставки, б)высокие требования к пропускной способности сети, а для Internet она ≤1,544 Мбит/с; в)слабая защищенность передачи данных (из-за большого количества анонимных пользователей в Internet); г)высокая стоимость. БЗ- это 1 или неск спец образом орган. Файлов хранящ систематизир. Сов-ть понятий, правил и фактов, относ к некотпредм области. Содержимое баз знаний оформляется, связывается между собой и представляется та­ким образом, чтобы на его основе можно было с помощью спе­циальных программ рассуждать и делать выводы, получая сведения, которые в явном виде могут не присутствовать в ба­зах знаний.

39. Знания и их виды. Знание — это форма сущ-ния и систематизации результатов познавательной деят-ти человека. в широком – сов-ть понятий, теоретич построений и представлений. в узком смысле — данные, информация. Знания по степени научности подразделяются на: а)житейские (обыденные знания); б) научные.Научные знания классифицируются на: а)поверхностные (эмпирич) – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области; б) глубинные(теоретические) – абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Знания по местонахождению делят на: а)личностные (неявные, скрытые)– знания людей; б)формализованные (явные) – н-р, знания в документах, на компакт-дисках, в Интернете. Знания по природе делят на:а) процедурные; б)декларативные.Декларативные знания (представление о структуре неких понятий).

Процедурные знания (представления о средствах и путях получения новых знаний, проверки знаний). Это алгоритмы разного рода. База знаний — это 1 или несколько спец образом орган-х файлов, хранящих систематиз-ю сов-ть понятий, правил и фактов, относящихся к некоторой предметной обл. Из опр-я видно, что в отличие от БД в (БЗ) хранятся не только данные, описывающие рассматриваемую предметную область, но также и правила, описывающих целесообразные преобразования хранящихся данных. Под экспертной системой (ЭС) понимается система, объе­диняющая возможности компьютера со знаниями и опытом эксперта в та­кой форме, что система может предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи.

40. Продукционная модель позвол представлять знания в виде правил: Если (условие), то (действие). В качестве условия может выступать любая сов-ть суждений, И, ИЛИ. Под условием понимается некоторое предложение – образец, по кот осущ поиск в базе знаний, а под действием – действия, выпол-е при успешном исходе поиска. Исходные факты (данные) – хранятся в базе фактов, а набора правил – в базе знаний. На основе базы фактов запускается машина вывода или интерпретатор правил – программа, управляющая перебором правил из базы знаний. Машина вывода выполняет 2 функции: 1)просмотр существенных фактов из рабочей памяти (базы фактов), правил из базы знаний и добавление, по мере возможности, в рабочую память новых фактов;2)определение порядка просмотра и применения правил. В больш-ве систем, основ-х на знаниях, машина вывода состоит из 2-х компонентов – компонента вывода и управляющего компонента. Действие компонента вывода основано на применении правила modus ponens: если известно что истинно утверждение А и сущ правило вида «если А то В», тогда В истинно. Управляющий компонент определяет порядок применения правил и выполняет 4 функции: 1)сопоставление – образец правила сопост-ся с имеющимися фактами; 2)выбор – если в конкр ситуации может быть принято сразу несколько правил, то из них выбир 1, наиболее подходящее по задан критерию; 3)срабатывание – если образец правила при сопоставлении совпал с какими-либо фактами из рабоч памяти, то правило срабатывает; 4)действие – рабочая память подверг-ся изм-ю путем добавления в нее заключ-я сработавшего правила. +: наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода. –: при накоплении достаточно большого числа продукций они начинают противоречить друг другу.

41.Семантические сети– это модель, в к стр-ра знаний предметной области формализуется в виде ориентированного графа с помеченными вершинами и дугами. Вершины графа- понятия разл. категорий: объекты, события, свойства,

операции, а дуги – отношения м/у ними.

Наиболее часто в семант. сетях исп-ся след-щие отнош:

связи типа “часть-целое” (например, “класс-подкласс'', “элемент-множество” и т.п.);

функциональные связи, определяемые обычно глаголами (производит, влияет и др.);

количественные (>, <, = и др.);

пространственные (далеко от, близко от, за, под, на и др.);

временные (раньше, позже, в течение и др.);

атрибутивные (иметь свойство, иметь значение и др.);

логические (и, или, не);

лингвистические и др.

Поиск решения в базе знаний типа семантической сети сводится к поиску фрагмента сети, отражающего поставленный запрос к базе. Преимущество - более других соответствует современным представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостаток – сложность организации процедуры поиска вывода на семантической сети.

42. Фреймовые модели. Фрейм – это абстрактный образ для представления некого стереотипа восприятия. Фрейм – формализованная модель для отображения образа. Различают фреймы-образцы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы–экземпляры, которые создаются для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих данных.

Все многообразие знаний о мире можно отобразить через: 1) фреймы-структуры – для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель); 2)фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент); 3) фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров); 4) фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства). Любой фрейм содержит набор атрибутов – слотов, значениями которых являются конкретные данные. Каждый слот имеет уникальное имя. Фрейм может содержать процедуры, которые будут выполняться при определенных условиях. Существует несколько способов получения слотом значений во фрейме-экземпляре: а)по умолчанию от фрейма-образца; б)через наследование свойств от фрейма, указанного в слоте АКО (A-Kind-Оf, это); в)по формуле, указанной в слоте; г)через присоединенную процедуру; д)явно из диалога с пользователем; е)из базы данных. В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма. Тогда образуются сети фреймов.Примеры фрейм-ориентированных экспертных системы – ANALYST, МОДИС, TRISTAN, ALTERID.

СУБД Access имеет разнообразные инструментальные средства, дающие возможность непрофессиональным пользователям решать задачи без использования языка запросов или языка программирования VBA. Для автоматизации создания объектов БД (за исключением модулей) в Access используются специализированные средства, называемые конструкторами. Конструктор предоставляет пользователю ряд инструментальных средств, с помощью которых можно быстро и просто создавать и модифицировать объекты БД. Для конструирования макета формы, отчета, страницы используется панель элементов, появляющаяся при вызове конструктора. В Access имеется также множество мастеров, используемых для создания объектов БД и выполнения специальных операций. Мастер задает пользователю ряд вопросов и на основе его ответов строит законченный объект БД или осуществляет определенную операцию. Для создания выражений в ACCESS существует специальное средство ПОСТРОИТЕЛЬ ВЫРАЖЕНИЯ. Для его вызова есть соответствующая кнопка на панели инструментов в окне свойств объекта

• ⇐ Назад
• 123
• 4
• 5
• 6
• 7
• Далее ⇒