Вопрос 17. Olap-технология. Определение. Требования к olap-системам (тест fasmi). Многомерный анализ (гиперкуб).

OLAP-технология (Online Analyses Processing) – технология анализа многомерных данных. OLAP противоположны OLTP, устраняет информационную избыточность.

1993г разработаны требования к OLAP системе (FASMI)

Fast (быстрый) – анализ производится одинаково быстро по всем аспектам информации (время отклика – 5 с или менее).

Analysis (анализ) – имеется возможность осуществлять основные типы числового и статистического анализа или приложения, определяемого пользователем.

Shared (разделяемой) – доступ к данным имеет множество пользователей (контроль доступа к конфиденциальной информации).

Multidimensional (многомерной) – это основная, наиболее существенная характеристика OLAP.

Information (информации) – приложение должно иметь возможность обращаться к любой нужной информации, независимо от ее объема и места хранения

Многомерный анализ – одновременный анализ по нескольким измерениям

Измерение Исполнитель («предприятие − подразделение − отдел − служащий»)

Измерение Время («год − квартал − месяц − день» и «неделя – день»)

Анализ данных производится по ГИПЕРКУБУ. (оси: время, данные, меры)

Вопрос 18. Экспертные системы Определение. Области использования. Основные компоненты и их характеристика

ЭС – компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил.

Имеют элементы искусственного интеллекта. Используются как системы-советчики, когда специалисты сомневаются.

ЭС используются при решении задач, связанных:

с принятием решений в условиях неопределенности (неполноты)

для распознавания образов,

в прогнозировании,

диагностике,

планировании,

управлении,

конструировании и т.д.

Основные компоненты:

Решатель (интерпретатор) – формирует последовательность правил (условие и действие), которые приводят к решению задачи

БД (рабочая память) - хранение исходных и промежуточных данных

БЗ (базы знаний), - хранение данных и правил, описывающих преобразования данных этой области.

компонентов приобретения знаний – позволяет пополнять БЗ

объяснительного и диалогового компонентов - объясняет, как получено решение, и какие знания использовались; обеспечивает диалог между ЭС и пользователем

Вопрос 19. История развития экспертных систем. Классификация по способу формирования решения, способу учета временного признака, виду используемых знаний, числу источников знаний

История:

 1)Экспертные системы первого поколения. Решение хорошо структурированных задач при небольшом объеме эмпирических знаний (классификационные задачи и задачи выбора из имеющегося набора вариантов.)

2)  Оболочки ЭС. Имеют механизм ввода-вывода, но Б3 пустая. Знания приобретаются в процессе функционирования ЭС, способной к самообучению.

3)  Гибридные ЭС. Решение различных задач с использованием Б3 (использование методов системного анализа, исследования операций, математической статистики, обработки информации).

4)  Сетевые ЭС. Связь нескольких ЭС. Результаты решения одной из них являются исходными данными для другой системы. Эффективны при распределенной обработке информации.

По способу формирования решения:

Аналитические (выбор из множества вариантов)

Синтетические (неизвестные решения)

По способу учета временного признака:

Статические

Динамические (изменение данных и знаний)

По виду используемых знаний:

Детерминированные (четко определенные)

Неопределенные (не точно определенные)

По числу источников знаний:

Один источник

Множество источников

Вопрос 20. Виды знаний в эс (понятийные, конструктивные, процедурные, фактографические) и способы их формализованного представления

Виды знаний:

Понятийные (набор понятий, а также свойства и взаимосвязи этих понятий)

Конструктивные (знания о структуре и взаимодействии частей различных объектов)

Процедурные (методические правила решения различных задач)

Фактографические (включают в себя количественные и качественные характеристики объектов, явлений и их элементов)

Способы их формализованного представления: