
- •Блочно-иерархический подход к проектированию сложных технических систем и его автоматизация
- •5.Проблема обеспечения сапр математическими моделями.
- •7. Математическое моделирование и математические модели, требования, предъявляемые к математическим моделям.
- •8. Структура и режимы использования эс. Организация знаний в эс.
- •10. Понятие оптимального проектирования. Последовательность решения задач оптимального проектирования. Методы одномерного поиска.
- •11. Программное обеспечение сапр. Требования к программному обеспечению сапр.
- •12. Твердотельное моделирование. Примитивы. Булевские операции.
- •13. Назначение систем геометрического моделирования. Аналитически описываемые и аналитически неописываемые геометрические объекты.
- •14. Геометрическое моделирование в процессе проектирования. Каркасная, полигональная и объёмная модель.
- •15. Модели творческой деятельности. Их применение в разработке систем искусственного интеллекта.
- •16. Координатные системы в графических пакетах.
- •17. Поверхностное и твердотельное моделирование. Функции моделирования.
- •18. Технические средства сапр. Устройство компьютера и его структура. Периферийные устройства. Запоминающие устройства и принцип их работы.
- •19. Структура интеллектуальной системы. Разновидности интеллектуальных систем
- •20. Экспертные системы. Особенности экспертных систем
- •21. Информационное обеспечение сапр и его назначение.
- •22. Вывод графики. Отображение результатов моделирования.
- •23. Банки данных, состав и назначение.
- •24. Модели, используемые при проектировании сложных технических систем.
- •25. Информационные модели. Иерархический, реляционный подходы.
- •26. Искусственный интеллект. Объект изучения. Цели.
25. Информационные модели. Иерархический, реляционный подходы.
Информационная модель — модель объекта, представленная в виде информации, описывающей существенные для данного рассмотрения параметры и переменные величины объекта, связи между ними, входы и выходы объекта и позволяющая путём подачи на модель информации об изменениях входных величин моделировать возможные состояния объекта.
Информационные модели нельзя потрогать или увидеть, они не имеют материального воплощения, потому что строятся только на информации. Информационная модель — совокупность информации, характеризующая существенные свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также взаимосвязь с внешним миром.
Информационные модели делятся на описательные и формальные.
Описательные информационные модели - это модели, созданные на естественном языке (т.е. на любом языке общения между людьми: английском, русском, китайском, мальтийском и т.п.) в устной или письменной форме.
Формальные информационные модели - это модели, созданные на формальном языке (т.е. научном, профессиональном или специализированном). Примеры формальных моделей: все виды формул, таблицы, графы, карты, схемы и т.д.
Хроматические (информационные) модели - это модели, созданные на естественном языке семантики цветовых концептов и их онтологических предикатов (т.е. на языке смыслов и значений цветовых канонов, репрезентативно воспроизводившихся в мировой культуре). Примеры хроматических моделей: "атомарная" модель интеллекта (АМИ), межконфессиональная имманентность религий (МИР), модель аксиолого-социальной семантики (МАСС) и др., созданные на базе теории и методологии хроматизма.
Иерархическая кластеризация (также графовые алгоритмы кластеризации) — совокупность алгоритмов упорядочивания данных, визуализация которых обеспечивается с помощью графов.
Алгоритмы упорядочивания данных указанного типа исходят из того, что некое множество объектов характеризуется определённой степенью связности. Предполагается наличие вложенных групп (кластеров различного порядка). Алгоритмы, в свою очередь, подразделяются на агломеративные (объединительные) и дивизивные (разделяющие). По количеству признаков иногда выделяют монотетические и политетические методы классификации. Как и большинство визуальных способов представления зависимостей графы быстро теряют наглядность при увеличении числа объектов. Существует ряд специализированных программ для построения графов
.
Реляционная модель данных
Когда в предыдущих разделах мы говорили об основных понятиях реляционных баз данных, мы не опирались на какую-либо конкретную реализацию. Эти рассуждения в равной степени относятся к любой системе, при построении которой использовался реляционный подход.
Другими словами, мы использовали понятия так называемой реляционной модели данных. Модель данных (в контексте области баз данных) описывает некий набор родовых понятий и признаков, которыми должны обладать все конкретные СУБД и управляемые ими базы данных, если они основываются на этой модели. Наличие модели данных позволяет сравнивать конкретные реализации, используя один общий язык.
Хотя понятие модели данных является общим, и можно говорить об иерархической, сетевой, семантической и других моделях данных, нужно отметить, что в области баз данных это понятие было введено Эдгаром Коддом применительно к реляционным системам и наиболее эффективно используется именно в данном контексте.