Сase-средства для моделирования данных. Назначение и функциональные возможности ERwin.

CASE-средства (от Computer Aided Software/System Engineering) позволяют проектировать любые системы на компьютере. Необходимый элемент системного и структурно-функционального анализа, CASE-средства позволяют моделировать бизнес-процессы, базы данных, компоненты программного обеспечения, деятельность и структуру организаций. Применимы практически во всех сферах деятельности. Результат применения CASE-средств - оптимизация систем, снижение расходов, повышение эффективности, снижение вероятности ошибок.

Понятие СУБД. Архитектура СУБД.

Система управления базами данными (СУБД) – это совокупность языковых и программных средств, предназначенных для создания, ведения и совместного использования БД многими пользователями. Функции СУБД – это: описание данных, манипулирование данными, использование данных.

Язык запросов обеспечивает доступ к данным и извлечение их по запросам пользователей

Архитектура системы – это представление о совокупности функциональных компонентов системы и их взаимосвязях.

Все функции можно разделить на 3 основные

- ф-я определения

- ф-ии обработки данных (позволяет обрабатыват данные,сортировать,вводить новые,удалять ненужные)

- ф-ции управления данными (обеспечивает организацию ввода обработки и хранения данных)

Возможности, предоставляемые СУБД пользователям. Производительность СУБД.

Программные средства СУБД обеспечивают работу с физической БД и выполнение всех ее функций.

Функциональные возможности СУБД обширны. СУБД имеют эффективные средства для:

- создания БД, в которой интегрированы данные многих пользователей с целью удовлетворения их информационных потребностей;

- обновления хранящихся в ней данных;

- быстрого извлечения из БД необходимых данных по запросам пользователей;

- выполнения вычислений над данными;

- вывода данных из базы в отчетах в виде, удобном для восприятия пользователями;

- разработки приложений;

- экспорта данных в другие БД и импорта данных их других БД;

- публикации данных в Internet.

Эти средства ориентированы на непрофессиональных пользователей.

СУБД обеспечивают также управление БД, а именно:

- поддержку целостности БД с помощью механизма транзакций. Транзакция – это совокупность операций с БД, которые должны быть выполнены обязательно до конца, чтобы БД оказалась в непротиворечивом состоянии;

- защиту данных от несанкционированного доступа, от сбоев в работе компьютерной системы;

- восстановление БД в случае ее повреждения.

Благодаря своим развитым функциональным возможностям СУБД используются в качестве мощногоинструментального средства для создания и ведения информационной БД автоматизированных информационных систем, позволяющего сокращать сроки их разработки, экономить трудовые, материальные и финансовые ресурсы.

Классификация СУБД. Режимы работы пользователя в СУБД.

Классифицировать СУБД можно, используя различные признаки классификации

· иерархические. Первой иерархической СУБД была система IMS (Information Management System) компании IBM, коммерческое распространение которой началось в 1968 г.;

· сетевые. Первой сетевой СУБД считается система IDS (Integrated Data Store), разработанная компанией GeneralElectric немного позже системы IMS;

· реляционные. Первые коммерческие реляционные СУБД от компаний IBM, Oracle Corporation, Relation Technology Inc. и других поставщиков появились в начале 80-х годов.

По степени универсальности различают СУБД общего и специального назначения.

Режимы работы пользователя в СУБД:

- через меню системы

- командный режим – интерактивный режим

- программный режим(обеспечивает организацию доступа к данным и управление ими из прикладных программ.

 

Функции СУБД.

-управление данными во внешней памяти (на дисках);

-управление данными в оперативной памяти с использованием дискового кэша;

-журнализация изменений, резервное копирование и восстановление базы данных после сбоев;

-поддержка языков БД (язык определения данных, язык манипулирования данными).

Обычно современная СУБД содержит следующие компоненты:

ядро, которое отвечает за управление данными во внешней и оперативной памяти, и журнализацию,

процессор языка базы данных, обеспечивающий оптимизацию запросов на извлечение и изменение данных и создание, как правило, машинно-независимого исполняемого внутреннего кода,

подсистему поддержки времени исполнения, которая интерпретирует программы манипуляции данными, создающие пользовательский интерфейс с СУБД

а также сервисные программы (внешние утилиты), обеспечивающие ряд дополнительных возможностей по обслуживанию информационной системы.

 

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

Несмотря на свою многолетнюю историю, БД являются одной из широко востребованных информационных технологий, которые используются в разработках различных информационных систем и продолжают активно развиваться. На ранних этапах развития СУБД основное внимание уделялось организации,хранению, анализу традиционных типов данных,числовые данные и строки символов.в конце 90-х было ясно что СУБД должна позволять отображать и другие данные (графика,аудио,видео)

Комбинирование веб-технологий и технологий БД открывает возможность публикации БД. Это размещение ее на веб- сервере для совместного ее использования.. В основе веб-технологии лежит создание веб-док-ов с использованием языка разметки НТМL

Общий успех СУБД в сочетании с информационными потребностями менеджмента и исследованиями искусственного интеллекта привели к росту заинтересованности в превращении СУБД в системы управления базами знаний, что может рассматриваться как тенденция развития СУБД.

 

Знания, их виды. Базы знаний. Экспертные системы.

Знания — информация о мире, включающ. в себя информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, правилах исполь. этой информации для принятия решений. Правила использования включают систему причинно-следственных связей. Ответ на вопрос «Как?».

Знания м.б .: 1)декларативные (о структуре нек.понятий), 2)процедурные (редставл.о ср-вах,путях получения новых знаний); 1)научные (эмпирические, теоретические) и 2)вненаучные (паранаучные, псевдоначные,антинаучные, повседневно-обыденные, личностные); 1)явные (на дисках,в книгах) и 2)неявные (в голове у человека).

База знаний – это один или несколько специальным образом организованных файлов, хранящих систематизированную совокупность понятий, правил и фактов, относящихся к некоторой предметной области. Содержимое баз знаний оформляется, связывается между собой и представляется таким образом, чтобы на его основе можно было с помощьюспециальных программ осуществлять рассуждения и делать выводы, получая сведения, которые в явном виде могут не присутствовать в базах знаний.

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

В искусственном интеллекте основными универсальными моделями представления знаний являются: семантические сети, фреймы, продукционные системы и логические модели.

Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие). Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием — действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).

Семантические сети. Виды отношений. Пример семантической сети. Функциональные возможности редактора онтологий Protege.

Семантические сети

Термин семантическая означает смысловая, а сама семантика — это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, т.е. наука, определяющая смысл знаков.

Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а дуги — отношения между ними.

Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения — это связи типа: "это" ("is"), "имеет частью" ("has part"), "принадлежит", "любит". Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:

• класс — элемент класса;

• свойство — значение;

• пример элемента класса.

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

Фрейм - структура знаний для восприятия пространственных сцен. Эта модель, как и семантическая сеть, имеет глубокое психологическое обоснование.

Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреимы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на основе поступающих данных.

Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:

• фреймы-структуры, для обозначения объектов и понятий (заем, залог,

• фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);

• фреимы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);

• фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.

Важнейшим свойством теории фреймов является заимствованное из теории семантических сетей наследование свойств. И во фреймах, и в семантических сетях наследование происходит по АКО-связям (A-Kind-Of = это). Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, т.е. переносятся, значения аналогичных слотов.

 

43. Формальные логические модели. Их примеры (исчисление высказываний и исчисление предикатов)

Формальные логические модели

Традиционно в представлении знаний выделяют формальные логические модели, основанные на классическом исчислении предикатов I порядка, когда предметная область или задача описывается в виде набора аксиом. Мы же опустим описание этих моделей по следующим причинам. Исчисление предикатов I порядка в промышленных экспертных системах практически не используется. Эта логическая модель применима в основном в исследовательских "игрушечных" системах, так как предъявляет очень высокие требования и ограничения к предметной области.