
- •Понятие экономической инфо.
- •Экономические информационные системы, их классификация.
- •Понятие системы, ее свойства.
- •Характеристики и структурные единицы экономической инфо.
- •Достаточность(полнота) – содержит мин необходимый объем сведений для принятия правильного решения.
- •Внемашинная организация экономической инфо.
- •Внутримашинная орг-ция экономич-ой инфо.
- •Понятие базы данных. Ее основные элементы.
- •Система упр-ия базами данных, их функции.
- •Трехур-я модель организации баз данных.
- •Иерархическая модель данных.
- •Реляционная модель данных.
- •Ключевые поля таблиц. Понятие первичного ключа.
- •Первичный ключ любой таблицы должен содержать уникальные (не повторяющиеся) непустые значения для данной таблицы.
- •Реляционная (ссылочная) целостность.
- •Отношения между данными в базе данных.
- •Операции реляционной алгебры над отношениями.
- •Постреляционная модель данных.
- •Объектно-ориентированная модель данных.
- •Многомерная модель данных.
- •Требования, предъявляемые к базе данных.
- •Этапы жизненного цикла базы данных.
- •23.Модель «сущность–связь»
- •24.Преобразование er- модели в реляционную
- •25.Общие сведения о case-средствах.
- •26.Нормализация данных в реляционных таблицах
- •27.Этапы проектирования базы данных и их процедуры
- •28. Общая характеристика субд Microsoft Access.
- •29 Структура окна субд ms Access.
- •30. Таблицы. Типы и свойства полей таблиц.
- •31. Запросы на выборку, способы их создания.
- •32. Перекрестный запрос.
- •34. Запросы действия (активные запросы), их разновидности.
- •35. Формы и используемые в них элементы управления.
- •37. Макросы и модули, их отличия.
- •38. Страницы доступа к данным, их виды.
- •39. Назначение, стандарты и преимущества языка sql.
- •40. Структура команды sql.
- •1.Структура языка sql (типы команд):
- •2. Определение структур базы данных (ddl)
- •3. Манипуляция данными (dml)
- •4. Отбор данных (dql)
- •5. Язык управления данными (dcl)
- •6. Команды администрирования данных
- •7. Команды управления транзакциями
- •41 Типы данных и выражения в sql.
- •Типы данных языка sql
- •42.Функциональные возможности языка sql.
- •43 Знания и их виды.
- •44. Базы знаний.
- •45. Модели представления знаний.
- •46. Продукционные модели.
- •47. Семантические сети.
- •48. Фреймовые модели.
- •49. Формальные логические модели.
- •50. Обработка данных на мейнфреймах в пакетном режиме.
- •51. Обработка данных в многотерминальных системах.
- •52. Обработка данных на автономных персональных компьютерах.
- •53. Обработка данных с помощью компьютерных сетей.
- •54. Принцип передачи данных по сети.
- •55.Формы взаимодействия между компьютерами при удаленной обработке данных.
- •56. Централизованная и децентрализованная обработка данных.
- •57. Виды серверов.
- •58. Архитектура файл-сервер.
- •60. Требования к серверу баз данных.
- •62. Категории специалистов, работающих с базой данных.
45. Модели представления знаний.
Следует отметить, что во многих случаях для принятия решений в той или иной области человеческой деятельности неизвестен алгоритм решения, т.е. отсутствует четкая последовательность действий, заведомо приводящих к необходимому результату. В любой предметной области есть свои понятия и связи между ними, своя терминология, свои законы, связывающие между собой объекты данных предметной области, свои процессы и события. Кроме того, каждая предметная область имеет свои методы решения задач.
Все это обуславливает выбор модели представления знаний.
Основными моделями представления знаний являются:
продукционные модели;
семантические сети;
фреймовые модели;
формальные логические модели
46. Продукционные модели.
Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представлять знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие). Записываются эти правила обычно в виде:
ЕСЛИ А1,А2,…,Аn ТО В.
В качестве условия может выступать любая совокупность суждений, соединенных логическими связками И, ИЛИ.
Под условием понимается некоторое предложение – образ, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием – действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они м.б. промежуточными, выступающими далее как условие, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).
«Условие» называют иногда «Посылкой», а «Действие» - «Выводом» или «Заключением». Условия А1,А2,…,Аn обычно называют фактами. С помощью фактов описывается текущее состояние предметной области. Факты могут быть истинными, ложными, либо, в общем случае, правдоподобными, когда истинность факта допускается с некоторой степенью уверенности.
Действие В трактуется как добавление нового факта в описание текущего состояния предметной области.
В упрощенном виде описание предметной области с помощью правил (продукций) базируется на следующих основных предположениях об устройстве предметной области:
Предметная область может быть описана в виде множества фактов и множества правил. Факты – это истинные высказывания (повествовательные предложения) об объектах или явлениях предметной области.
Правила описывают причинно-следственные связи между фактами (в общем случае и между правилами тоже) - как истинность одних фактов влияет на истинность других.
Продукционные модели могут отражать следующие виды отношений:
ситуация - > действие,
посылка -> заключение,
причина -> следствие.
В продукционных системах используются два основных способа реализации механизма вывода:
прямой вывод, или вывод от данных;
обратный вывод, или вывод от цели.
В первом случае идут от известных данных (фактов) и на каждом шаге вывода к этим фактам применяют все возможные правила, которые порождают новые факты, и так до тех пор, пока не будет порожден факт-цель. Возможны несколько проходов для проверки правил.
Для применения правила используется процесс сопоставления известных фактов с правилами и, если факты согласуются с посылками в правиле, то правило применяется. Во втором случае вывод идет в обратном направлении – от поставленной цели. Если цель согласуется с заключением правила, то посылку правила принимают за подцель или гипотезу, и этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет получено совпадение подцели с известными фактами.
Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных ЭС.
Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.
Продукционная модель обладает тем недостатком, что при накоплении достаточно большого числа (порядка нескольких сотен) продукций они начинают противоречить друг другу.
Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход. Например, экспертные системы ЭКСПЕРТ, ЭКО и др.