- •1. Экономическая информация, ее виды, структурные единицы.
- •3. Понятие классификации информации. Системы классификации.
- •4. Классификаторы информации, их назначение, виды.
- •6. Внутримашинная организация экономической информации: файловая организация данных и базы данных. Преимущества баз данных.
- •7. Объемы современных бд и устройства для их размещения.
- •8. Приложения и компоненты бд. Словарь данных.
- •9. Пользователи бд
- •10.Трехуровневая модель организации баз данных
- •11.Понятие модели данных. Иерархическая модель, ее достоинства и недостатки.
- •12. Сетевая модель, ее достоинства и недостатки.
- •13. Реляционная модель. Ее базовые понятия (отношение, домен, кортеж, схема, степень и мощность отношения), достоинства и недостатки.
- •15.Реляционная целостность: целостность отношений, ссылочная целостность.
- •17. Постреляционная модель, ее достоинства и недостатки
- •18. Объектно-ориентированная модель данных. Ее базовые понятия, достоинства и недостатки.
- •19.Объектно-реляционная модель данных, ее достоинства и недостатки.
- •20.Многомерная модель данных, ее базовые понятия, достоинства и недостатки.
- •24. Типы связи, их представление на er-диаграмме.
- •25. Класс принадлежности сущности его представление на er-диаграмме.
- •26. Правила преобразования er-диаграмм в реляционные таблицы в случае связей 1:1.
- •27.Правила преобразования er-диаграмм в реляционные таблицы в случае связей 1:м, м:n.
- •28.Нормализация таблиц,ее цель.1я нормальная форма, 2нф, 3нф
- •29 Концептуальное проектирование, его цель, процедуры
- •30. Логическое проектирование, цель, процедуры
- •31 Физическое проектирование, цель, процедуры
- •32. Семантическая объектная модель. Пример объектной диаграммы.
- •33. Сase-средства для моделирования данных.
- •34. Понятие субд. Архитектура субд.
- •35. Возможности, предоставляемые субд пользователям. Производительность субд.
- •36. Классификация субд. Режимы работы пользователя в субд.
- •37. Функции субд
- •38. Направления развития субд: расширение множества типов обрабатываемых данных, интеграция технологий бд и web-технологий, превращение субд в системы управления базами знаний.
- •39. Знания, их виды. Базы знаний. Экспертные системы
- •40. Продукционные модели. База фактов. База правил. Работа машины вывода.
- •41. Семантические сети. Виды отношений. Пример семантической сети.
- •42.Фреймы, их виды, структура. Сети фреймов. Примеры фреймов.
- •43.Формальные логические модели. Их примеры
- •44.Характеристика субд Micrоsoft Access 2003: тип, платформа, функциональные возможности, пользовательский интерфейс, настройка рабочей среды
- •45. Характеристика объектов базы данных.
- •46. Типы обрабатываемых данных и выражения.
- •47. Инструментальные средства для создания базы данных и ее приложений.
- •48. Технология создания базы данных: описание структуры таблиц, установка связи между таблицами, заполнение таблиц данными.
- •49. Корректировка базы данных (каскадные операции).
- •50 Работа с таблицей в режиме таблицы
- •51 Конструирование запросов выбора, перекрестного запроса, запросов на внесение изменений в базу данных.
- •52 Конструирование формы: простой, с вкладками, составной, управляющей (с кнопками)
- •53. Конструирование отчета с вычислениями в строках, с частными и общими итогами.
- •54. Создание статических Web-страниц из объектов базы данных. Конструирование страниц доступа к данным.
- •55. Конструирование макросов связанных и не связанных с событиями, различных по структуре.
- •56. Назначения, стандарты и достоинства языка sql
- •57. Структура команды sql
- •58. Типы данных и выражения sql
- •60Встраивание sql в прикладные программы.
- •63. Диалекты языка sql в субд.
- •64. Эволюция концепций обработки данных
- •65. Системы удалённой обработки (суо)
- •66. Системы совместного использования файлов. Обработка запросов в них. Недостатки систем.
- •67. Настольные субд, их достоинства и недостатки.
- •68. Клиент/серверные системы: клиенты, серверы, клиентские приложения, серверы баз данных.
- •69. Функции клиентского приложения и сервера бд при обработке запросов. Преимущества клиент/серверной обработки.
- •70. Характеристики серверов баз данных.
- •71. Механизмы доступа к данным базы на сервере.
- •72. Понятие и архитектура РаБд. Гомогенные и гетерогенные РаБд. Стратегии распределения данных в РаБд.
- •76. Olap-технология и хранилища данных. Отличия хд от базы данных. Классификация хд. Технологические решения хд. Программное обеспечение для разработки хд.(неполн)
- •77. Проблемы многопользовательских баз данных. Администратор базы данных, его функции.
- •78. Актуальность защиты бд. Причины, вызывающие ее разрушение. Правовая охрана баз данных.
- •79. Методы защиты баз данных: защита паролем, шифрование, разграничение прав доступа.
- •80.Восстановление бд с помощью резервного копирования бд, с помощью журнала транзакций
- •81.Оптимизация работы бд.
- •82. Возможности Access по администрированию бд
39. Знания, их виды. Базы знаний. Экспертные системы
Знания-форма существования и систематизации рез-тов познават деят-сти человека.; субъект образ объект реальности, т.е. адекват отражение внеш и внутр мира в созн чел-ка в форме предст-ний, понятий, суждений, теорий. З. в шир. См. – сов-сть понятий, теор. построенй и представл. Знания в узк см. – данные, информация.Виды: 1. научн / вненаучн 2 неявн/скрыт, формализов, декларативные/процедурные. Св-ва: 1.внутр интерпретир-сть 2 структур-сть (кажд 1 может включаться в состав любой другой инфо. м\у отд 1-ми можно установить отношения: часть-целое, род-вид, элемент-класс) 3 связность (устан связи различн типа) 4 семантич метрика (находить знания, близкие уже к найденным) 5 активность (декларативная часть –пассивная, процедурная часть – активная, соединяем их _ знания активные). БЗ – 1 или неск спец образом организов файлов, хранящих систематиз сов-сть понятий, правил и фактов,(относ к предм обл) построение на основ инфо эксперта (исхдим из специфики знаний): 1. опис предм области; 2. выбор способа и модели представл знаний; 3. приобретение знаний.Модели представл знаний: 1.продукционн; 2. семантич сети; 3. фреймовая структ; 4. форм. логич модели.
40. Продукционные модели. База фактов. База правил. Работа машины вывода.
Модели представл знаний: 1.продукционн 2 семантич сети 3 фреймовая структ 4 форм. логич модели.Продукционн – продукц инфо явно выделена и описыв иными ср-вами, чем декларат инфо. В таких моделях осуществ вывод на знаниях. Модель позволяет представлять знания в виде предложений типа:Если (условие), то (действие). Записываются в виде: ЕСЛИ А1,А2,…,Аn ТО В.
В кач-ве условий: любая сов-сть суждений, объедин логич связями типа и/или.Условие=посылка.Дейст=вывод, закл. Условия А1, А2,…, Аn обычно называют фактами.
Описание предм обл строится на предпол об устр-ве предм обл: 1. ПО может быть описана в виде мн-ва фактов и правил; 2. правила описывают прич-следтв связи м\у фактами; 3. могут отражать след типы отнош-й: сит-действ, посылка-заключ, причина-следств. В продукционных системах используются 2 основн.способа реализации механизма вывода: прям. вывод, (от данных); обрат вывод (от цели).В 1-м случае идут от извест. данных и на каждом шаге вывода к этим фактам прим-ют все возм. правила, кот.порождают нов.факты, и так пока не будет порожден факт-цель. Во2ом случае вывод идет в обр направлении – от поставленной цели. Если цель согласуется с заключением правила, то посылку правила приним-т за подцель или гипотезу, и этот процесс повт-ся пока не будет получено совпадение подцели с известными фактами. «+»: 1. возм-сть построения на их основе информ систем модульной структуры 2 простота модификации 3 простота восприятия чел-ком 4 спос-сть к самообъясн-ю.«-»: 1. трудность сосставл продукц правил 2.труд-ть записи из-за констр типа ЕСЛИ, ТО.
41. Семантические сети. Виды отношений. Пример семантической сети.
Семантика-это наука, устанавл отношение между символами и объектами,кот они обозначают,т.е. наука,определяющая смысл знаков.Термин семантическая значит «смысловая», а семант сеть предстваляет собой ориентированыый граф, вершины кот. есть понятия, а дуги (ребра) – отношения между ними. В кач-ве понятий обычно выступают абстракт или конкр объекты, а отношения представляют собой связи типа: АКО-связи(A-Kind-Of=это),«имеет частью»(has part),«принадлежит». В основе конструкция, назыв семант сетью. Сеть модели формально можно задать в виде: H=<I, C1, C2….Cn, G> I – мн-во информац единиц C1….Cn – сно-во связей м\у единицами G – задает отношения м\у информ единицами и связями. Семант модели по типам связей: 1. классификац сети 2 функцион сети 3 сценарии связанных с типами отн между понятиями. По типам отн: бинарные, в кот отн связывают два объекта, и N-арные, в кот есть спец отн, связывающие более двух понятий. По кол-ву типов отн: однородные (с единств типом отн) и неоднородные (с разл типами отн) семант сети. «+» Данная модель лучше других соответсвует соврем представлениям об орг-ции долговременной памяти чел. «-» сложность орг-ции процедуры поиска вывода на семент сети. В семантических сетях часто используются также следующие отношения:функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет»…); количественные (больше меньше, равно…); пространственные (далеко от, близко от, за, под, над…); временные (раньше, позже, в течение…); атрибутивные (иметь свойство, иметь значение); логические (И, ИЛИ, НЕ); лингвистические… Пример сем.сети: