
- •1.1 Дать определение и описать назначение базы данных
- •1.2. Дать определение и описать назначение системы управления базами данных
- •1.3. Каковы функциональные возможности систем управления базами данных
- •1.4 1.9 Администратор базы данных, его функции
- •1.5 Основы построения систем баз данных сбд
- •1.6. Основные компоненты сбд.
- •1.7. База данных как информационная модель предметной области
- •1.8. Уровни абстрагирования при проектировании процессов обработки данных.
- •2.1 Назовите этапы проектирования баз данных
- •2.2 Определите понятия идентификатора, сущности, атрибута
- •2.3 Что называется инфологической моделью
- •2.4 Основные шаги инфологического проектирования
- •2.5 Опишите процесс выделения объектов и задания их характеристик
- •2.6 В чем заключается анализ запросов к информационной базе
- •2.7 Разбиение запросов на функциональные связи
- •2.8 Какие типы соответствия существуют между объектами
- •2.9 Дать определение многомерной функциональной связи и описать процесс преобразования последовательности функциональных связей
- •2.10 Дать определение структурной связи и описать процесс установления структурных связей между объектами.
- •2.11 Описать характеристики структурных связей
- •2.12 Описать процесс отображения функциональных связей в структурные
- •2.13 Основные шаги даталогического проектирования
- •2.14 Определить понятие реляционной базы данных
- •2.15 Привести пример реляционной базы данных
- •2.16 Типы моделей данных
- •2.17 Дать определение иерархической модели данных
- •2.19 Оценка качества модели данных.
- •3.1 Реляционная модель данных.
- •3.2 Реляционная алгебра
- •3.3 Реляционное исчисление
- •3.4 Нормализация отношений. В чем заключается принцип нормализации отношений
- •3.5 Нормальные формы отношений: 1нф, 2нф, 3нф.
- •Возможности использования языка sql в пп
- •Основные средства манипулирования данными.
- •5.2 Основные функции систем искусственного интеллекта.
- •5.3 Обобщенная структура систем искусственного интеллекта
- •5.4. Экспертные системы. Основные свойства и особенности построения.
- •5.5 Структурно-функциональная схема эс
- •5.6 Инструментальные средства для построения экспертных систем
- •5.7. Знания и данные. Извлечение, приобретение и формирование знаний.
- •5.8. Методы представления знаний: процедурные представления, семантические сети, фреймы, системы продукции
- •5.9. Области применения эс. Классификация эс.
- •5.10. Жизненный цикл эс. Примеры конкретных эс.
5.10. Жизненный цикл эс. Примеры конкретных эс.
Жизненный цикл экспертной системы состоит из этапов разработки и сопровождения. На этапе разработки создается программное обеспечение и база знаний экспертной системы, на этапе сопровождения происходит исправление выявленных ошибок и пополнение базы знаний без участия разработчиков (если последнее допускается архитектурой экспертной системы).
Применение экспертной системы с базой знаний, неизменяемой в процессе эксплуатации, возможно при достаточно стабильной в течение длительного времени предметной области, в которой решаются задачи. Примерами таких предметных областей являются разделы математического анализа, описание правил диагностики различных заболеваний.
Примерами областей применения, требующих гибкости со стороны создания и пополнения базы знаний, являются: планирование производства, проектирование и диагностика в области электроники, вычислительной техники и машиностроения.
Пример экспертных систем в военном деле
HASP/SIAP SIAP обнаруживает и идентифицирует различные типы океанских судов, используя преобразованные в цифровую форму данные от сетей гидрофонов.
Пример экспертной системы в информатике
CODES. Экспертная система помогает разработчику базы данных, желающему использовать подход IDEF1 для определения концептуальной схемы базы данных.
Пример экспертной системы в химии
DENDRAL - это старейшая, самая разработанная экспертная система, определяющая строение органических молекул по химическим формулам и спектрографическим данным о химических связях в молекулах.
Пример экспертной системы в медицине:
Домашний доктор - простая медицинская экспертная система. Она определяет характер заболевания, основываясь на ответах пользователя, полученных в результате диалога. База знаний включает порядка 100 распространенных заболеваний