ДИСЦИПЛИНА
«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ»
Фатхулин Тимур Джалилевич к.т.н., доцент кафедры МК и ИТ
СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Лекции
Лабораторные занятия
Практические занятия
Доклады с презентациями
Вид промежуточной аттестации: зачет
Итоговая аттестация: экзамен
ТЕМАТИКА ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ
Лабораторная работа № 1. Проектирование базы данных с использованием ER-технологии
Лабораторная работа № 2. Создание и связывание таблиц базы данных в среде MySQL
Лабораторная работа № 3. Вставка, удаление и обновление данных
Лабораторная работа № 4. Создание простых запросов на выборку
Лабораторная работа № 5. Создание сложных запросов на выборку
Лабораторная работа № 6-10. Использование нейросетевых методов работе с ИБД
ТЕМАТИКА ЛЕКЦИЙ (1)
Основные понятия и модели баз данных
Особенности современных информационных распределенных систем
Реляционная модель данных
Основы программирования реляционных данных на языке SQL
Системные принципы построения интеллектуальных баз знаний
Языковые средства представления знаний
Технологии представления знаний
Нейросетевые методы представления знаний
Типовые методы поиска решений в интеллектуальных базах знаний
Методы оценки качества интеллектуальных баз знаний
Основы управления проектами по созданию интеллектуальных баз знаний
Технология Data Mining
Этапы в процессе интеллектуального анализа данных
ТЕМАТИКА ЛЕКЦИЙ (2)
Компоненты систем интеллектуального анализа, области применения, виды получаемых паттернов
Элементы теории информации: энтропия, Теорема сложения энтропий.
Классификация с обучением, деревья решений, нейронные сети и Байесовская классификация
Поиск ассоциативных правил
Кластерный анализ
Введение в теорию нечетких множеств
Особенности проектирования ИБД
Интеллектуальные системы и технологии в инженерии знаний
ЛИТЕРАТУРА
Балан В.П., Душкин А.В., Новосельцев В.И., Сумин В.И. Введение в системное проектирование интеллектуальных баз знаний / Под ред. В.И. Новосельцева – М.: Горячая линия – Те- леком, 2016. – 107 с.
Малков О. Б., Девятерикова М. В. Работа с СУБД MySQL: Учебное пособие по выполнению лабораторных работ. Омск: Изд-во ОмГТУ, 2010. – 80 с.
Малков О.Б., Гегечкори Е.Т. Базы данных: Методические указания к выполнению лабораторных работ. – Омск: Изд-во ОмГТУ, 2007. – 112 с.
Степанов Р.Г. Технология Data Mining: Интеллектуальный Анализ Данных. – Казань: Изд-во Казанского Государственного Университета им. В.И.Ульянова-Ленина, 2008. – 57 с.
Интеллектуальные системы / А.В. Остроух. – Красноярск: Научно-инновационный центр, 2015. – 110 с.
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ
Базу данных (БД) можно определить как унифицированную совокупность данных, совместно используемую различными приложениями в рамках некоторой единой автоматизированной информационной системы.
Программное обеспечение, осуществляющее операции над БД, получило название СУБД – система управления базами данных.
Запрос – специальным образом описанное требование, определяющее состав производимых над БД операций по выборке или модификации хранимых данных.
Для подготовки запросов чаще всего используют структурированный язык запросов – SQL (Structured Query Language). Этот язык стал фактическим стандартом языка работы с реляционными БД. Он является непроцедурным языком и не содержит операторов управления, организации подпрограмм, ввода-вывода и т. д. Поэтому SQL автономно не используется, а обычно погружен в среду встроенного языка
программирования СУБД или процедурного языка (типа C++ или
Pascal).
КАТЕГОРИИ SQL-ЗАПРОСОВ:
определение данных (Data Definition Language, DDL) – SQL-запросы, позволяющие пользователям создавать и модифицировать структуру объектов БД (таблицы, представления и индексы); команды DDL влияют на контейнеры, содержащие данные, а не на данные;
запросы данных (Data Query Language, DQL) – включает выражения SQL для получения данных из базы;
манипуляции с данными (Data Manipulation Language, DML) – SQL- запросы, позволяющие пользователю добавлять и удалять данные (в форме строк), а также модифицировать имеющиеся в БД;
контроль данных (Data Control Language, DCL) – SQL-запросы, позволяющие администраторам контролировать доступ к данным в базе и использовать различные системные привилегии СУБД;
контроль транзакций – набор команд, которые пользователь применяет для того, чтобы вся транзакция либо была успешно выполнена, либо нет; команды контроля транзакций не вполне соответствуют синтаксису SQL- запросов, но положительно влияют на выполнение запросов, включенных в транзакцию.
ПРОЕКТИРОВАНИЕ РЕЛЯЦИОННЫХ БАЗ ДАННЫХ
УРОВНИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ (1)
БД отражает информацию об определенной предметной области – части реального мира, представляющей интерес для данного исследования. При проектировании БД организацию данных принято рассматривать на трех уровнях:
информационно-логическом (инфологическом, или концептуальном);
даталогическом;физическом.
Этим уровням соответствуют инфологическая, даталогическая и физическая модели предметной области.
Процесс создания БД начинается с определения концептуальных требований будущих пользователей, которые интегрируются в обобщенном представлении, называемом концептуальной моделью
ПРОЕКТИРОВАНИЕ РЕЛЯЦИОННЫХ БАЗ ДАННЫХ
УРОВНИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ (2)