Экономическая информация, ее виды, структурные единицы

1. Поддержка транзакций

Транзакция  – набор действий, выполняемых  пользователем или программой с  целью изменения содержимого  БД так, чтобы та не находилась в  противоречивом состоянии.

Транзакция  – последовательность операций над БД (с целью доступа или изменения содержимого), рассматриваемая СУБД как единое целое.

Изменения в  БД фиксируются только при полном выполнении транзакций.

 Виды 

-простые (добавление, удаление, обновление сведений о  некоем объекте)

-сложные (внесение  в БД нескольких изменений).

 Транзакции  необходимы для поддержания логической  целостности БД.

2. Восстановление БД после сбоев

Журнализация  – «ведение» журнала изменений  в БД. Обеспечивает надежность хранения данных во внешней памяти (призвано сохранять промежуточное состояние БД, необходимое для отката транзакций после сбоя)

Сбои:

- мягкие (незавершение  работы одной транзакции)

- жесткие (потеря  информации во внешней памяти)

Журнал –  часть БД, недоступная пользователям  СУБД и поддерживаемая с особой тщательностью(иногда поддерживаются 2 копии журнала, расположенные на разных физических дисках), в которую поступают записи обо всех изменениях основной части БД.

При журнализации поддерживается стратегия «упреждающей»  записи в журнал: запись об изменении  любого объекта БД должна попасть в журнал раньше, чем измененный объект попадет во внешнюю память основной части БД.

Методы восстановления БД с использованием журнала транзакций

1. Накат – внесение изменений в сохраненную копию БД результатов всех завершенных транзакций согласно записям в журнале.
2. Откат – отмена изменений, произведенными в БД ошибочно или  незавершенными транзакциями. Далее повторно запуск транзакции, которая выполнялась на момент сбоя.
3. Контроль доступа к данным
4. Поддержка  индивидуальной работы
5. Поддержка распределения обработки данных (в сети)
6. Поддержка целостности данных
7. Поддержка независимости от данных (независимость программ от структуры данных)
8. Вспомогательные функции для: администрирования БД, импорта, экспорта БД, статистического анализа.
9. Управление данными во внешней памяти. Включает наличие необходимых структур внешней памяти для хранения данных БД и служебной информации.

10.Управление  буферами оперативной памяти.

Причины буферизации данных в оперативной памяти:

-объем БД обычно значительно  больше объема оперативной памяти

-если постоянно обращаться  ко внешней памяти, то и СУБД  будет работать со скоростью  устройства внешней памяти.

Существуют  отдельные направления развития СУБД, которые ориентированы на постоянное присутствие в оперативной памяти всей  БД.

 

38. Направления  развития СУБД: расширение множества  типов обрабатываемых данных, интеграция  технологий БД и web-технологий, превращение СУБД в системы управления базами знаний.

 Направления  развития:

1. Расширение множества типов обрабатываемых данных.

Работа не только с алфавитно-цифровым типом данных, но и графикой и звуком (подготовка мультимедийного объекта).

Объединение объектно-ориентированного и реляционного подхода:

-гибридные СУБД (должны представляться в виде  объекта, но механизмы работы  с ними реляционные).

-расширенный  реляционный (реляционные механизмы  управления данными расширяются  объектно-ориентированными возможностями).

2. Интеграция  технологий БД и web-технологий.

Web-мастера становятся фактически администраторами БД.

Многие web-узлы представляют собой аналоги приложений БД. Развивается архитектура клиент-сервер.

Осуществляют  распределенное хранение информации и  распределенную обработка данных.

Эти технологии формируют основу для создания новой  платформы, которая ориентирована  на доступ из любой точки.

Упрощается  доступ к БД, экономятся время и  деньги.

Упрощается  создание новых услуг и т.д.

3.- Превращение  СУБД в системы управления  базами знаний.

База знаний - один или несколько специальным  образом организованных файлов, хранящих систематизированную совокупность понятий, правил и фактов, относящихся к некоторой предметной области.

Для построения БЗ применяются  методы искусственного интеллекта, специальные  языки описания знаний и интеллектуальный интерфейс. БЗ являются основной содержательной частью интеллектуальных систем: информационных, обучающих, систем программирования, экспертных систем, где с их помощью представляются навыки и опыт экспертов-специалистов в данной предметной области.

 

39. Знания, их виды. Базы знаний. Экспертные системы

Знания-форма существования и систематизации рез-тов познават деят-сти человека.; субъект образ объект реальности, т.е. адекват отражение внеш и внутр мира в созн чел-ка в форме предст-ний, понятий, суждений, теорий. З. в шир. См. – сов-сть понятий, теор. построенй и представл. Знания в узк см. – данные, информация.Виды: 1. научн / вненаучн 2 неявн/скрыт, формализов, декларативные/процедурные.  Св-ва: 1.внутр интерпретир-сть 2 структур-сть (кажд 1 может включаться в состав любой другой инфо. м\у отд 1-ми можно установить отношения: часть-целое, род-вид, элемент-класс) 3 связность (устан связи различн типа) 4 семантич метрика (находить знания, близкие уже к найденным) 5 активность (декларативная часть –пассивная, процедурная часть – активная, соединяем их _ знания активные). БЗ – 1 или неск спец образом организов файлов, хранящих систематиз сов-сть понятий, правил и фактов,(относ к предм обл) построение на основ инфо эксперта (исхдим из специфики знаний): 1. опис предм области; 2. выбор способа и модели представл знаний; 3. приобретение знаний.Модели представл знаний: 1.продукционн; 2. семантич сети; 3. фреймовая структ; 4. форм. логич модели.

 

40. Продукционные  модели. База фактов. База правил. Работа машины вывода.

 Модели  представл знаний: 1.продукционн 2 семантич сети 3 фреймовая структ 4 форм. логич модели.Продукционн – продукц инфо явно выделена и описыв иными ср-вами, чем декларат инфо. В таких моделях осуществ вывод на знаниях. Модель позволяет представлять знания в виде предложений типа:Если (условие), то (действие). Записываются в виде: ЕСЛИ А1,А2,…,Аn ТО В.

В кач-ве условий: любая сов-сть суждений, объедин  логич связями типа и/или.Условие=посылка.Дейст=вывод, закл. Условия А1, А2,…, Аn обычно называют фактами.

Описание предм  обл строится на предпол об устр-ве предм обл: 1. ПО может быть описана в виде мн-ва фактов и правил; 2. правила описывают прич-следтв связи м\у фактами; 3. могут отражать след типы отнош-й: сит-действ, посылка-заключ, причина-следств.  В продукционных системах используются 2 основн.способа реализации механизма вывода: прям. вывод, (от данных); обрат вывод (от цели).В 1-м случае идут от извест. данных и на каждом шаге вывода к этим фактам прим-ют все возм. правила, кот.порождают нов.факты, и так пока не будет порожден факт-цель. Во2ом случае вывод идет в обр направлении – от поставленной цели. Если цель согласуется с заключением правила, то посылку правила приним-т за подцель или гипотезу, и этот процесс повт-ся пока не будет получено совпадение подцели с известными фактами. «+»: 1. возм-сть построения на их основе информ систем модульной структуры 2 простота модификации 3 простота восприятия чел-ком 4 спос-сть к самообъясн-ю.«-»: 1. трудность сосставл продукц правил 2.труд-ть записи из-за констр типа ЕСЛИ, ТО.

 

41. Семантические  сети. Виды отношений. Пример семантической сети.

Семантика-это  наука, устанавл отношение между  символами и объектами,кот они  обозначают,т.е. наука,определяющая смысл  знаков.Термин семантическая значит «смысловая», а семант сеть предстваляет собой ориентированыый граф, вершины кот. есть понятия, а дуги (ребра) – отношения между ними. В кач-ве понятий обычно выступают абстракт или конкр объекты, а отношения представляют собой связи типа: АКО-связи(A-Kind-Of=это),«имеет частью»(has part),«принадлежит». В основе конструкция, назыв семант сетью. Сеть модели формально можно задать в виде: H=<I, C1, C2….Cn, G>     I – мн-во информац единиц C1….Cn – сно-во связей м\у единицами G – задает отношения м\у информ единицами и связями. Семант модели по типам связей: 1. классификац сети 2 функцион сети 3 сценарии связанных с типами отн между понятиями. По типам отн: бинарные, в кот отн связывают два объекта, и N-арные, в кот есть спец отн, связывающие более двух понятий. По кол-ву типов отн: однородные (с единств типом отн) и неоднородные (с разл типами отн) семант сети. «+» Данная модель лучше других соответсвует соврем представлениям об орг-ции долговременной памяти чел. «-» сложность орг-ции процедуры поиска вывода на семент сети. В семантических сетях часто используются также следующие отношения:функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет»…); количественные (больше меньше, равно…); пространственные (далеко от, близко от, за, под, над…); временные (раньше, позже, в течение…); атрибутивные (иметь свойство, иметь значение); логические (И, ИЛИ, НЕ); лингвистические…                    Пример сем.сети:

 

42.Фреймы, их виды, структура. Сети фреймов.  Примеры фреймов.

Фреймовая модель (ФМ).

Фиксируется жёсткая  структура информационных единиц, называемая протовреймом.

Фрейм (англ. frame – рамка, каркас) – структура данных для представления некоторого концептуального объекта. Информация, относящаяся к фрейму, содержится в составляющих его слотах.

Слот - может быть терминальным (листом иерархии) или представлять собой фрейм нижнего уровня.

В общем виде он выглядит след. образом

(имя фрейма:

Имя слота1 (знач. слота 1)

……

Имя слота k (знач. cлота k))

Прим. (Список раб-ов:

              Фамилия (знач. слота 1)

      Год рожд. (зн.сл. 2)

      Специальность (зн.сл. 3)

      Стаж (зн.сл.4))

Фреймовое представл-ие данных позволяет отображать знания с помощью:

• Фрейм-структур(для обознач. объектов и понятий)
• Фрейм-ролей (для обознач.ролевых обяз-ей)
• Фрейм-сценариев(для обознач. поведения)
• Фрейм-ситуации(для обознач.режимов деятельности,состояний)

В качестве знач. слота могут выступать имя  др. фрейма,что позволяет объединять фреймы в сеть.

Св-ва фреймов  наследуются сверху вниз через АКО  связи. Слот с именем АКО указывает на имя фрейма более высокого уровня иерархии.

В слоте могут храниться процедуры и правила:

- процедуры-демоны - запуск-ся автоматически при  вып-нии некот.усл-ия

- процедуры-слуги  – активиз-тся только по специальному  запросу

Различают две сист. фрейма:

• Статич. (не м.б. изменены в процессе реш. зад.)
• Динамич. (это допустимо)

Спец. яз. представл. зн. в сетях фреймов (FRL-frame representation language) позволяют эффективно строить промышл-ые экспертные сист.

Фреймово ориентир-ые экспертные сист. Analyst, МОДИС

 

43.Формальные  логические модели. Их примеры

В основе модели такого типа лежит формальн.сист., задаваемая 4-кой вида:

M=<T, P, A, B>

где Т - мн-во базовых элементов какой-либо природы(слова, буквы, конструктор, детали и т.д.),требующих наличие процедуры, позволяющей определить принадлежность элемента к этому мн-ву.

Р – мн-во синтаксич.правил,с пом-ью кот. из мн-ва базовых эл-ов строятся  т.н. синтакс-и правильн. совок-ти.(из слов предлож-ия,из деталей машина)

А – аксиомы,подмножества синтаксич. правильных конструкций для кот. существ. процедура позв-яя опр-ить принадл. синтаксич.правильн. совок-ти или подмножеству аксиом.

В – мн-во правил вывода, примен-ся к аксиомам для получ. нов. синтакс-ки правильн. совок-ей, к кот. тоже можно применить правило вывода.

Логическая (предикатная)модель

– представл. знаний основано на алгебре высказываний и предикатов,на сист. аксиом этой алгебры и её правилах вывода

В логич.мод. знаний

• Слова,опис-щие сущн-ти предм.обл.-термы(конст-ты,перем-ые, ф-ции)
• Слова,опис-щие отнош-ия сущн-тей предикаты

Предикат  – логическая N-арная пропорцион-ая ф-ция, определенная для предм.обл-ти и приним-ая знач. истинности либо ложности.