19. Базовые информационные процессы. Обработка информации. Методы, используемые для решения задач в экспертных системах.

Обработка информации состоит в получении одних “информационных объектов” из других “информационных объектов”.

На самом верхнем уровне можно выделить числовую и нечисловую обработку. При числовой обработке используются такие объекты как переменные, векторы, матрицы, многомерные массивы, константы и т.д. При нечисловой обработке объектами могут быть файлы, записи, поля, иерархии, сети, отношения и т.д. при числовой обработке содержание данных не имеет большого значения. При нечисловой обработке нас интересуют непосредственно сведения об объектах, а не их совокупность в целом.

В настоящее время выделяют 3 вида обработки информации:

• последовательная обработка, применяемая в традиционной фоннеймоновской архитектуре ЭВМ, располагающей одним процессором;

• параллельная обработка, применяемая при наличии нескольких процессоров в ЭВМ;

• конвейерная обработка, связанная с использованием в архитектуре ЭВМ одних и тех же ресурсов для решения различных задач, причём, если эти задачи тождественны, то это последовательный конвейер, если задачи одинаковые – векторный конвейер.

Для решения задач в экспертных системах используют:

• метод логического вывода, основанный на технике доказательств, называемой резолюцией и использующей опровержение отрицания;

• метод структурной индукции, основанный на построении дерева принятия решений для определения объектов из большого числа данных на входе;

• метод эвристических правил, основанных на основе опыта экспертов, а не на абстрактных правилах формальной логики;

• метод машинной аналогии, основанный на представлении информации о сравниваемых объектах в удобном виде. Например, в виде структуры данных, называемых фреймами.

20. Базовые информационные процессы. Обработка информации. Основные компоненты поддержки принятия решений.

Обработка информации состоит в получении одних “информационных объектов” из других “информационных объектов”.

На самом верхнем уровне можно выделить числовую и нечисловую обработку. При числовой обработке используются такие объекты как переменные, векторы, матрицы, многомерные массивы, константы и т.д. При нечисловой обработке объектами могут быть файлы, записи, поля, иерархии, сети, отношения и т.д. при числовой обработке содержание данных не имеет большого значения. При нечисловой обработке нас интересуют непосредственно сведения об объектах, а не их совокупность в целом.

В настоящее время выделяют 3 вида обработки информации:

• последовательная обработка, применяемая в традиционной фоннеймоновской архитектуре ЭВМ, располагающей одним процессором;

• параллельная обработка, применяемая при наличии нескольких процессоров в ЭВМ;

• конвейерная обработка, связанная с использованием в архитектуре ЭВМ одних и тех же ресурсов для решения различных задач, причём, если эти задачи тождественны, то это последовательный конвейер, если задачи одинаковые – векторный конвейер.

Для поддержки принятия решения обязательным является наличие следующих компонент:

1) обогащающего анализа;

2) прогнозирования;

3) ситуационного моделирования.

21. Базовые информационные процессы. Обработка информации. Системы поддержки принятия решений.

Обработка информации состоит в получении одних “информационных объектов” из других “информационных объектов”.

На самом верхнем уровне можно выделить числовую и нечисловую обработку. При числовой обработке используются такие объекты как переменные, векторы, матрицы, многомерные массивы, константы и т.д. При нечисловой обработке объектами могут быть файлы, записи, поля, иерархии, сети, отношения и т.д. при числовой обработке содержание данных не имеет большого значения. При нечисловой обработке нас интересуют непосредственно сведения об объектах, а не их совокупность в целом.

В настоящее время выделяют 3 вида обработки информации:

• последовательная обработка, применяемая в традиционной фоннеймоновской архитектуре ЭВМ, располагающей одним процессором;

• параллельная обработка, применяемая при наличии нескольких процессоров в ЭВМ;

• конвейерная обработка, связанная с использованием в архитектуре ЭВМ одних и тех же ресурсов для решения различных задач, причём, если эти задачи тождественны, то это последовательный конвейер, если задачи одинаковые – векторный конвейер.

В настоящее время принято выделять два типа ИС поддержки принятия решений:

1. Системы DDS (Decision Support System) осуществляют отбор и анализ данных по различным характеристикам и включают средства:

• доступа к базам данных;

• извлечение данных из разнородных источников;

• моделирование правил и стратегии деловой деятельности;

• деловой графики для представления результатов анализа;

• анализа “если что”;

• искусственного интеллекта на уровне экспертных систем.

2. Системы оперативной аналитической обработки OLAP (Online Analysis Processing) для принятия решений используют средства:

• мощную многопроцессорную технику в виде специальных OLAP – серверов;

• специальные методы многомерного анализа;

• специальные хранилища данных Data Warehouse.

22. Базовые информационные процессы. Хранение информации. Классификация БД по характерным признакам.

Хранение и накопление являются одними из основных действий, осуществляемых над информацией.

База данных может быть определена как совокупность взаимосвязанных данных, используемых несколькими пользователями и хранящихся с регулируемой избыточностью. По наиболее характерным признакам базы данных можно классифицировать следующим образом:

1. по способу хранения информации:

• интегрированные;

• распределённые;

1. по типу пользователя:

• многопользовательские;

• монопользовательские;

1. по характеру использования данных:

• прикладные;

предметные.

23. Базовые информационные процессы. Хранение информации. Сформулировать подходы к проектированию баз данных. Интеграция и распределение данных.

Хранение и накопление являются одними из основных действий, осуществляемых над информацией.

В настоящее время при проектировании БД используют два подхода. Первый основан на стабильности данных, что обеспечивает наибольшую гибкость и адаптируемость к используемым приложениям. Второй подход базируется на стабильности процедур запросов к БД и является предпочтительным при жёстких требованиях к эффективности функционирования, особенно это касается быстродействия. Другим важным аспектом проектирования баз данных является проблема интеграции и распределения данных. Распределение данных по месту их использования может осуществляться различными способами:

1. Копируемые данные. Одинаковые копии данных хранятся в различных местах использования, так как это дешевле передачи данных. Модификация данных контролируется централизованно.

2. Подмножество данных. Группы данных, совместимые с исходной базой данных, хранятся отдельно для местной обработки.

3. Реорганизованные данные. Данные в системе интегрируются при передаче на более высокий уровень.

4. Секционированные данные. На различных объектах используются одинаковые структуры, но хранятся разные данные.

5. Данные с отдельной подсхемой. На различных объектах используются различные структуры данных, объединяемые в интегрированную систему.

6. Несовместимые данные. Независимые базы данных, спроектированные без координации, требующие объединения.

24. Что такое СУБД и каковы ее стандарты?

Для работы с базами данных используется специальный обобщённый инструментарий в виде СУБД, предназначенный для управления базами данных и обеспечения интерфейса пользователя.