- •19.0. Введение
- •19.1. Моделирование как метод познания
- •20.1. Формы представления моделей
- •20.2. Классификация математических моделей
- •21.1. Математическая модель системы (объекта)
- •21.2. Методы математического моделирования
- •3 Этап. Формализация постановки задачи: формальное описание целей и задач моделирования, формулировка требований.
- •21.3. Технология математического моделирования системы (объекта)
- •1 Этап. Формулирование целей и задач моделирования, выявление проблем, описание объекта исследования.
- •2 Этап. Изучение априорной информации об объекте исследования.
- •4 Этап. Стратегическое и тактическое планирование эксперимента с объектом.
- •5 Этап. Экспериментирование с объектом.
- •6 Этап. Идентификация объекта.
- •7 Этап. Оценка адекватности модели, ее свойств, устойчивости, областей применения.
- •8 Этап. Решение задач моделирования, подведение итогов.
- •21.4. Контрольные вопросы и задания
- •22.1. Понятие информационной модели
- •22.2. Этапы моделирования
- •22.3. Типовые информационные модели
- •Графы, сети, деревья
- •23.1. Понятие алгоритма
- •23.2. Свойства алгоритма
- •23.3. Данные алгоритмов
- •23.4. Элементарные алгоритмические действия
- •23.5. Способы записи алгоритмов
- •24.0. Введение
- •25.0. Введение
- •26.0. Введение
- •27.0. Введение
- •28.1. Вычисление конечных и бесконечных сумм и произведений
- •28.2. Решение уравнений итерационными методами
- •28.3. Расчет таблиц функциональных зависимостей
- •28.4. Подсчет числа положительных, отрицательных и нулевых элементов массивов
- •28.5. Расчет модуля вектора и нормы матрицы
- •28.6. Расчет среднего и дисперсии элементов в массивах
- •28.7. Поиск минимальных или максимальных значений в массивах
- •28.8. Алгоритмы упорядочивания элементов в массивах
- •28.9. Умножение матрицы на вектор и матрицы на матрицу
- •28.10. Возведение квадратной матрицы в целую степень
- •28.11. Исключение элементов массивов
- •28.12. Расчет определителя квадратной матрицы
- •28.13. Транспонирование матриц
- •29.1. Что такое язык программирования?
- •29.2. Низкоуровневые языки программирования
- •29.3. Языки высокого уровня
- •Навигация по разделам:
- •29.3.1. Процедурные языки программирования
- •29.3.2. Функциональные языки программирования
- •29.3.3. Логические языки программирования
- •30.0. Введение
- •31.0. Введение
- •31.1. Постановка и формализация задачи
- •31.2. Разработка алгоритмов решения задачи
- •31.2. Разработка алгоритмов решения задачи
- •31.4. Анализ результатов
- •31.5. Сопровождение программ
- •32.0. Введение
- •33.1. Технология структурного программирования
- •33.2. Структурные методы анализа и проектирования по
- •33.3. Модульное программирование
- •Навигация по разделу
- •33.3.1. Hipo - диаграмма
- •33.3.2. Метод нисходящего проектирования
- •33.3.3. Метод расширения ядра
- •33.3.4. Метод восходящего проектирования
- •33.4. Базовые управляющие структуры структурного программирования
- •33.5. Проектирование и тестирование программы
- •33.6. Подпрограммы, процедуры и функции
- •Навигация по разделу:
- •33.6.1. Основные понятия и терминология
- •33.6.2. Локальность
- •33.6.3. Параметры процедуры
- •34.1. Методология объектно-ориентированного программирования
- •34.2. Объектно-ориентированные методы анализа и проектирования по
- •34.3. Основные принципы построения объектной модели
- •34.4. Основные элементы объектной модели
- •34.5. Пример разработки консольного приложения в технологии объектно-ориентированного подхода
- •Навигация по разделу:
- •34.5.1. Диаграмма прецендентов uml
- •34.5.2. Диаграмма последовательности uml для прецедента
- •34.5.3. Диаграмма классов uml для прецендента «перевести р-ичную строку в число»
- •34.5.4. Текст приложения на языке Object Pascal
- •35.0. Введение
- •35.1. История развития бд
- •35.2. Классификация бд
- •Навигация по разделу:
- •35.2.1. Основные функции субд
- •36.1. Основные понятия бд
- •36.2. Основные понятия реляционной модели бд
- •36.3. Предпроектное обследование предметной области. Связи таблиц
- •36.4. Нормализация отношений
- •36.5. Общие сведения о ms Access
- •36.6. Приложение
- •36.6. Приложение
- •37.2. Связь между таблицами и целостность данных
- •37.3. Создание запросов в ms access
- •Навигация по разделу:
- •37.3.1. Запросы на выборку
- •37.2.3. Запросы с вычислениями
- •37.2.4. Итоговые запросы
- •37.2.5. Перекрестные запросы
- •37.4. Формы
- •37.3.2. Запросы с параметрами
- •37.5. Отчеты
- •38.0. Введение
- •38.1. Различные подходы к построению систем ии
- •38.2. Экспертные системы
- •Методы, основанные на правилах.
- •Методы, основанные на фреймах.
37.5. Отчеты
|
← 37.4. Формы |
38.0. Введение → |
Отчет – это особая форма представления данных, предназначенная для вывода на печать. Как правило, для формирования отчета создают запрос, в котором собирают данные из разных таблиц, с включением вычисляемых полей, группировкой, условиями отбора (любая из этих операций необязательна). Далее, по общим правилам MS ACCESS, на базе такого запроса проектируют отчет, который позволяет:
представить данные в удобной для чтения и анализа форме,
сгруппировать записи (по нескольким уровням) с вычислением итоговых и средних значений,
включить в отчет и напечатать графические объекты (например, диаграммы).
Отчет можно создать с помощью мастера, открыв предварительно вкладку «Отчеты» в окне БД.

Рисунок 37.13 Пример отчета, созданного с помощью мастера, для таблицы «Стоимость товаров»
|
← 37.4. Формы |
38.0. Введение → |
38.0. Введение
|
← 37.5. Отчеты |
38.1. Различные подходы к построению систем ИИ → |
Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus — что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) — ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.
Будем называть интеллектом способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.
В этом определении под термином "знания" подразумевается не только та информация, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Дело в том, что объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно "целенаправленно преобразовываться". При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит "в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам".
Мы употребили термин интеллектуальная задача. Для того, чтобы пояснить, чем отличается интеллектуальная задача от просто задачи, необходимо вспомнить термин "алгоритм" — один из краеугольных терминов кибернетики.
Под алгоритмом понимают точное предписание о выполнении в определенном по-рядке системы операций для решения любой задачи из некоторого данного класса (множества) задач. Задачи, связанные с отысканием алгоритма решения класса задач определенного типа, будем называть интеллектуальными.
Что же касается задач, алгоритмы решения которых уже установлены, то, как отмечает известный специалист в области ИИ М. Минский, "излишне приписывать им такое мистическое свойства, как "интеллектуальность". В самом деле, после того, как такой алгоритм уже найден, процесс решения соответствующих задач становится таким, что его могут в точности выполнить человек, вычислительная машина (должным образом запрограммированная) или робот, не имеющие ни малейшего представления о сущность самой задачи. Требуется только, чтобы лицо, решающее задачу, было способно выполнять те элементарные операции, их которых складывается процесс, и, кроме того, чтобы оно педантично и аккуратно руководствовалось предложенным алгоритмом.
Поэтому представляется совершенно естественным исключить из класса интеллектуальных такие задачи, для которых существуют стандартные методы решения. Примерами таких задач могут служить чисто вычислительные задачи: решение системы линейных алгебраических уравнений, численное интегрирование дифференциальных уравнений и т. д. В противоположность этому для широкого класса интеллектуальных задач, таких, как распознавание образов, игра в шахматы, доказательство теорем и т. п., напротив формальное разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги часто оказывается весьма затруднительным, даже если само их решение несложно.
Деятельность мозга (обладающего интеллектом), направленную на решение интеллектуальных задач, мы будем называть мышлением, или интеллектуальной деятельностью. Интеллект и мышление органически связаны с решением таких задач, как доказательство теорем, логический анализ, распознавание ситуаций, планирование поведения, игры и управление в условиях неопределенности. Характерными чертами интеллекта, проявляющимися в процессе решения задач, являются способность к обучению, обобщению, накоплению опыта (знаний и навыков) и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения задач. Благодаря этим качествам интеллекта мозг может решать разно-образные задачи, а также легко перестраиваться с решения одной задачи на другую. Таким образом, мозг, наделенный интеллектом, является универсальным средством решения широкого круга задач (в том числе неформализованных) для которых нет стандартных, заранее известных методов решения.
|
← 37.5. Отчеты |
38.1. Различные подходы к построению систем ИИ → |
