26.2.4 Построение инфологической модели

26.2.4.1 Архитектура субд

Базы данных и программные средства их создания и ведения (СУБД) имеют многоуровневую архитектуру (рис. 26.5).

Различают концептуальный, внутренний и внешний уровни представления данных баз данных, которым соответствуют модели аналогичного назначения.

Концептуальный уровень соответствует логическому аспекту представления данных предметной области в интегрированном виде. Концептуальная модель состоит из множества экземпляров различных типов данных, структурированных в соответствии с требованиями СУБД к логической структуре базы данных.

Внутренний уровень отображает требуемую организацию данных в среде хранения и соответствует физическому аспекту представления данных. Внутренняя модель состоит из отдельных экземпляров записей, физически хранимых во внешних носителях.

Внешний уровень поддерживает частные представления данных, требуемые конкретным пользователям. Внешняя модель является подмножеством концептуальной модели. Возможно пересечение внешних моделей по данным. Частная логическая структура данных для отдельного приложения (задачи) или пользователя соответствует внешней модели или подсхеме БД. С помощью внешних моделей поддерживается санкционированный доступ к данным БД приложений (ограничен состав и структура данных концептуальной модели БД доступных в приложении, а также заданы допустимые режимы обработки этих данных: ввод, редактирование, удаление, поиск).

Рисунок 26.5

Пример: Соотношение между концептуальной и внешними моделями базы данных приведено на схеме, находящейся ниже:

К Внешние модели. Онцептуальная модель

Появление новых или изменение информационных потребностей существующих приложений требуют определения для них корректных внешних моделей, при этом на уровне концептуальной и внутренней модели данных изменений не происходит. Изменения в концептуальной модели, вызванные появлением новых видов данных или изменением их структур, могут затрагивать не все приложения, т.е. обеспечивается определенная независимость программ от данных. Изменения в концептуальной модели должны отражаться на внутренней модели, и при неизменной концептуальной модели возможна самостоятельная модификация внутренней модели БД с целью улучшения ее характеристик (время доступа к данным, расхода памяти внешних устройств и др.). Таким образом, БД реализует принцип относительной независимости логической и физической организации данных.

26.2.4.2 Понятие информационно-логической модели

Проектирование базы данных состоит в построении комплекса взаимосвязанных моделей данных.

Рисунок 26.6 – Этапы процесса проектирования базы данных.

Важнейшим этапом проектирования базы данных является разработка инфологической (информационно-логической) модели предметной области, не ориентированной на СУБД. В инфологической модели средствами структур данных в интегрированном виде отражают состав и структуру данных, а также информационные потребности приложений (задач и запросов).

Информационно-логическая (инфологическая) модель предметной области отражает предметную область в виде совокупности информационных объектов и их структурных связей.

Инфологическая модель предметной области строится первой. Предварительная инфологическая модель строится еще на предпроектной стадии и затем уточняется на более поздних стадиях проектирования баз данных. Затем на ее основе строятся концептуальная (логическая), внутренняя (физическая) и внешняя модели.

Раздел 4 Информационные технологии

Лекция 27 Экспертные системы

Основные понятия и определения. Предметные области для экспертных систем

Классификация экспертных систем

Структура экспертных систем. Средства построения экспертных систем

27.1 Основные понятия и определения. предметные области для экспертных систем

27.1.1 Основные понятия и определения

Экспертная система – это направление исследований в области искусственного интеллекта по созданию вычислительных систем, умеющих принимать решения, схожие с решениями экспертов в заданной предметной области. Экспертная система достигает более высокой эффективности за счет перебора большого числа альтернатив при выборе решения, опираясь на высококачественный опыт группы специалистов. Анализирует влияние большого объема новых факторов, оценивая их при построении стратегий, добавляя возможности прогноза.

Известны три основные разновидности исполнения экспертных систем:

Экспертные системы, выполненные в виде отдельных программ, на некотором алгоритмическом языке, база знаний которых является непосредственно частью этой программы. Как правило, такие системы предназначены для решения задач в одной фиксированной предметной области. При построении таких систем применяются как традиционные процедурные языки PASCAL, C и др., так и специализированные языки искусственного интеллекта LISP, PROLOG.

Оболочки экспертных систем - программный продукт, обладающий средствами представления знаний для определенных предметных областей. Задача пользователя заключается не в непосредственном программировании, а в формализации и вводе знаний с использованием предоставленных оболочкой возможностей. Недостатком этих систем можно считать невозможность охвата одной системой всех существующих предметных областей. Примером могут служить ИНТЕРЭКСПЕРТ, РС+, VP-Expert.

Генераторы экспертных систем – мощные программные продукты, предназначенные для получения оболочек, ориентированных на то или иное представление знаний в зависимости от рассматриваемой предметной области. Примеры этой разновидности - системы KEE, ART и др.

Характерными чертами экспертной системы являются:

четкая ограниченность предметной области;

способность принимать решения в условиях неопределенности;

способность объяснять ход и результат решения понятным для пользователя способом;

четкое разделение декларативных и процедурных знаний (фактов и механизмов вывода);

способность пополнять базу знаний, возможность наращивания системы;

результат выдается в виде конкретных рекомендаций для действий в сложившейся ситуации, не уступающих решениям лучших специалистов;

ориентация на решение неформализованных (способ формализации пока неизвестен) задач;

алгоритм решения не описывается заранее, а строится самой экспертной системой;

отсутствие гарантии нахождения оптимального решения с возможностью учиться на ошибках.