- •1.Три основные пути разработки по для автоматизации предприятий, их достоинства и недостатки.
- •2. Особенности информационного обеспечения систем управления, виды информации, правовое обеспечение информационных технологий.
- •3. Системы управления базами данных, примеры субд, история развития субд
- •4. Функции и состав субд.
- •5. Информационная безопасность, ее аспекты и основные программно-технические меры обеспечения.
- •6. Классификация субд
- •7. Реляционная база данных и основные её понятия.
- •8. Понятие о языке sql (Structured Query Language - структурированный язык запросов).
- •9. Операторы sql.
- •10. Основы проектирования баз данных, уровни моделирования.
- •11. Шаги проектирования базы данных
- •12.Шестой шаг проектирования базы данных (нормализация отношений)
- •13.Понятия oltp- и olap-систем (примеры).
- •14. Инфологическое проектирование базы данных.
- •15. Основные понятия модели Entity-Relationship.
- •16. Сложные элементы er-диаграмм, получение реляционной схемы из er-схемы.
- •17. Разработать er-диаграмму (отличную от примера в лекциях, с количеством сущностей не менее пяти).
- •18. Проектирование внутренней схемы базы данных (привести пример отличный от примера в лекциях с числом отношений не менее трех).
- •19. Параллельная обработка данных, понятия о конвейерности и параллелизме.
- •20. Транзакции и параллелизм, понятия смеси транзакций и графика запуска набора транзакций.
- •21.Проблемы параллельной работы транзакций. Проблема потери результатов обновления.
- •22.Проблемы параллельной работы транзакций. Проблема незафиксированной зависимости (чтение "грязных" данных, неаккуратное считывание).
- •23. Проблемы параллельной работы транзакций. Проблема несовместимого анализа (три вида).
- •24. Конфликты между транзакциями (типа w-w, r-w, w-r). Понятия последовательного, чередующегося, эквивалентного и верного (сериализуемого) графика запуска набора транзакций.
- •25. Понятия X- и s-блокировок, протокол доступа к данным с использованием этих типов блокировок.
- •27. Использование X- и s-блокировок блокировок при решении проблем параллельной работы транзакций. Решение проблем несовместимого анализа.
- •28. Понятие о тупиковых ситуациях, общий вид возникновения тупика, два принципиальных подхода к обнаружению тупиковой ситуации.
- •29. Понятие о преднамеренных блокировках. Is-, IX- и six-блокировки. Протокол доступа к данным с использованием преднамеренных блокировок
- •31. Метод временных меток для сериализации транзакций.
- •31) Метод временных меток для сериализации транзакций
- •32) Механизм выделения версий данных при параллельной работе транзакций
- •33) Основные понятия баз знаний
- •34) Структура статической экспертной системы, ее основные элементы
- •35) Структура динамической экспертной системы, ее основные элементы.
- •36. Разработка экспертной системы (условия возможности и целесообразности разработки, этапы разработки).
- •37. Знания, необходимые для функционирования экспертной системы.
- •38. Понятия об erp,mrp(II) – системах, их основные подсистемы, понятия хранилища данных.
- •39. Основные направления развития субд.
33) Основные понятия баз знаний
Понятие системы баз знаний
Аналогично БД (база данных) существует понятие база знаний (БЗ). Чаще всего БЗ используются в экспертных системах, обеспечивающих создание и использование баз знаний экспертов и системах искусственного интеллекта.
В англоязычной литературе кроме понятия Artificial Intellect используется также термин - Knowledge Based Systems (KBS) - системы, базирующиеся на знаниях (СБЗ).
Таким образом, СБЗ - система, дающая возможность использовать подходящим образом представленные знания с помощью компьютера.
Компоненты СБЗ:
база знаний
механизм получения решений
интерфейс
Самая характерная черта СБЗ - использование базы знаний. Общепринятого определения базы знаний нет.
Структура и функции системы баз знаний
Знания в БЗ можно разделить на алгоритмические и неалгоритмические.
алгоритмические (процедурные) знания - это алгоритмы (программы, процедуры), вычисляющие функции, выполняющие преобразования, решающие точно определенные конкретные задачи. Пример: любая библиотека программ.
неалгоритмические знания - состоит из объектов, называемых понятиями. Понятие обычно имеет имя, определение, структуру (составные элементы), связано с другими понятиями и входит в какую-то систему понятий. Другие неалгоритмические знания - это связи между понятиями или утверждения о свойствах понятий и связях между ними.
На практике во многих экспертных системах и СБЗ содержимое базы знаний подразделяют на "факты" и "правила". Факты - элементарные единицы знания (простые утверждения о характеристиках объекта), правила служат для выражения связей, зависимостей между фактами и их комбинациями. Таким образом, классификацию знаний можно представить следующим образом:
понятия (математические и нематематические)
факты
правила, зависимости, законы, связи
алгоритмы и процедуры
Прямое использование знаний из базы знаний для решения задач обеспечивается механизмом получения решений (inference engine - машина вывода) - процедурой поиска, планирования, решения. Механизм решения дает возможность извлекать из базы знаний ответы на вопросы, получать решения, формулируемые в терминах понятий, хранящихся в базе. Примеры запросов:
найти объект, удовлетворяющий заданному условию;
какие действия нужно выполнить в такой ситуации и т.д.
Интерфейс - обеспечивает работу с базой знаний и механизмом получения решений на языке высокого уровня, приближенном к профессиональному языку специалистов в той прикладной области, к которой относится СБЗ.
Для создания СБЗ могут использоваться:
Традиционные языки программирования - C, Basic, Pascal, Lisp и др. Особо в этом ряду стоит выделит язык функционального программирования Lisp. Его основные свойства: данные представляются в виде списков, для получения решений используется рекурсия.
Языки представления знаний (такие как Prolog) - имеют специфические средства описания знаний и встроенный механизм поиска вывода.
Пустые оболочки экспертных систем - содержат реализации некоторого языка представления знаний и средства организации интерфейса пользователя. Позволяют практически полностью исключить обычное программирование при создании прикладной экспертной системы.