- •1. Общее представление о базе данных. Примеры.
- •2. Назначение и основные элементы бд.
- •3. Назначение, основные функции и понятие субд.
- •4. Логическая структура субд.
- •5. Трёхуровневая архитектура бд.
- •6. Жизненный цикл базы данных.
- •7. Архитектура субд, как комплекса программ.
- •8. Краткий обзор dbf–ориентированных локальных субд.
- •9. Краткий обзор серверов баз данных. Informix, Sybase, ms sql, Oracle.
- •10. Модель субд типа «Файл–Сервер». Распределение функций.
- •11. Модель субд типа «Клиент/Сервер». Распределение функций.
- •12. Двухуровневая архитектура «Клиент/Сервер». "Толстый" и "тонкий" клиенты.
- •13. Трехуровневая архитектура «Клиент/Сервер». Api–компонент системы.
- •14. Типы моделей бд. Иерархическая и сетевая модели данных.
- •15. Реляционная модель данных. Структура. Общее представления.
- •16. Понятие домена.
- •17. Отношения, атрибуты и кортежи.
- •18. Формализация отношений в виде таблиц. Сравнение отношений и таблиц.
- •19. Единство трёхуровневой структуры бд.
- •20. Потенциальные ключи. Первичные и альтернативные ключи.
- •21. Null–значения. Целостность сущностей.
- •22. Внешние ключи. Ссылочная целостность. Родительские и дочерние отношения.
- •23. Индексные файлы. Сортировка файлов бд.
- •24. Поиск записей в файле бд. Индексные ключи. Алгоритмы поиска.
- •25. Стратегии ссылочной целостности.
- •26. Основы реляционной алгебры. Операции «Объединение», «Пересечение», «Вычитание», «Де–картово произведение». Примеры.
- •27. Специальные реляционные операции: «Выборка», «Проекция», «Соединение», «Деление». Примеры.
- •28. Понятие о sql и pl/sql. Типы команд sql.
- •29. Типы данных в sql.
- •30. Команды языка определения данных. Create table.
- •31. Команда select. Примеры. Формальное описание.
- •32. Предложение union.
- •33. Предложения where, having, group by
- •34. Команды insert, update, delete.
- •35. Команды управления доступа к данным. Grant, revoke, set role.
- •36. Управление транзакциями с помощью sql.
- •37. Процедурное расширение sql. Структура программы в pl/sql.
- •38. Типы данных определяемые пользователем record и table.
- •39. Предложение into для присваивания переменным значений бд.
- •40. Курсоры.
- •41. Операторы управления if. . . Then. . . , go to.
- •42. Циклы loop, while, for.
- •43. Обработка ошибок в pl/sql. Встроенные исключительные ситуации.
- •44. Процедура Raise_Application_Error.
- •45. Исключительные ситуации, определяемые пользователем.
- •46. Анонимные блоки pl/sql. Процедуры, функции и пакеты.
- •47. Триггеры базы данных. Операторные и строчные триггеры. Примеры.
- •48. Представления.
- •49. Снимки.
- •50. Последовательности.
- •51. Библиотечные функции sql. Числовые функции.
- •52. Библиотечные функции sql. Функции символьного типа.
- •53. Библиотечные функции sql. Функции для работы с датой и временем.
- •54. Библиотечные функции sql. Функции преобразования типов.
- •55. Библиотечные функции sql. Групповые функции.
- •56. Теория проектирования реляционных баз данных. Избыточность. Аномалии обновления, включения и удаления.
- •57. Функциональные зависимости. Примеры.
- •58. Аксиомы Армстронга функциональных зависимостей.
- •59. Замыкания множества зависимостей. Примеры.
- •60. Замыкания множества атрибутов. Примеры
- •61. Неприводимое множество зависимостей.
- •62. Понятие нормальной формы. Иерархия нф.
- •63. Первая нормальная форма. Примеры.
- •64. Декомпозиция без потерь. Теорема Хеза.
- •65. Вторая нормальная форма. Примеры.
- •66. Третья нормальная форма. Примеры.
- •67. Сохранение зависимостей.
- •68. Нормальная форма Бойса–Кодда. Примеры.
- •69. Многозначные зависимости.
- •70. Четвертая нормальная форма. Примеры.
- •71. Зависимости соединения.
- •72. Пятая нормальная форма. Примеры.
- •73. Итоговая схема процедуры нормализации.
- •74. Альтернативные нормальные формы.
- •75. Основные понятия семантического моделирования. Er–диаграммы. Сущность.
- •76. Экземпляр, атрибут, ключ и связи сущностей. Определения и обозначения.
- •77. Пример проектирования простой er–модели.
- •78. Концептуальные и физические er–модели. Примеры.
- •79. Понятие экспертной системы (эс), как специального типа информационной системы.
- •80. Обобщенная модель экспертной системы.
- •81. Основные характеристики эс.
- •82. Базовые функции эс. Приобретение знаний. Представление знаний.
- •83. Управление процессом поиска решений. Разъяснение принятого решения.
- •84. Понятие знания. Основные признаки знания.
- •85. Типы эс.
- •86. Представление знаний в эс. Сетевое представление знаний.
- •87. Представление знаний в эс. Фреймовая модель представление знаний.
- •88. Представление знаний в эс. Продукционная модель знаний. Стратегия управления
- •89. Методология разработки эс.
- •90. Понятие объектно – ориентированной бд.
- •91. Языки программировния ообд.
- •92. Языки запросов ообд.
82. Базовые функции эс. Приобретение знаний. Представление знаний.
1. приобретение знаний. Под приобретением знаний понимается передача потенциального опыта, решения конкретной проблемы от некоторого источника знаний и преобразуя его в вид, позволяющий использовать эти знания в ЭС. Очевидно что в процессе передачи знаний участвуют несколько звеньев и этот процесс может быть достаточно длительным как в пространственном так и временном смысле. По существующим оценкам можно выделить от 2 и до 10 звеньев на этапе приобретения знаний. Основные: 1. звено специалисты, эксперты в узкой предметной области. Это звено часто характеризуется собственным жаргоном, что существенно затрудняет процесс приобретения знаний. 2. факты и принципы, лежащие в основе специфических областей знаний.3. обобщение знаний экспертов, фактов, принципов, закономерностей, теорем и формирование высшего уровня знаний в том числе и метазнаний.
2. представление знаний. Т е формирование механизма, интерфейса, структур данных для хранения знаний является самой сложной функцией ЭС. Все модели представления знаний, рассматриваемые выше имеют символическую базу и используют символическую арифметику. Огромное значение придается формализации представления знаний. Сложность функции представления знаний объясняется не только необходимостью хранения знаний, но и их последующей обработки, использования. Например: в области искусственного интеллекта проводится целенаправленная работа по созданию специальных языков представления знаний. Под этим термином понимаются компьютерные языки, ориентированные на организацию и описание знаний. В этих языках основным критерием формирования знания доступа к ним является логическая адекватность, эвристическая мощность и ограниченность нотации. Логическая адекватность означает что данное представление знаний должно обладать способностью распознавать все отличия (оттенки), которые вкладываются в исходную сущность. Эвристическая мощность означает, что наряду с наличием самого представления знаний, должно существовать некоторое средство использования этого представления, интерпретации. Естественность нотации следует рассматривать как следование жесткой формализации и возможность использования данного представления знаний машиной вывода.
83. Управление процессом поиска решений. Разъяснение принятого решения.
1. Управление процессом поиска решений При проектировании ЭС необходимо учесть не только как осуществляется доступ к знаниям, но и степень (глубину) их использования, т е знания о той или иной ситуации а так же алгоритм их использования является важнейшей функцией ЭС. Т е метазнания нужны активно участвуют в процессе управления поиска решений. Как правило ЭС должна поддерживать несколько режимов управления, от простого к сложному.
2. Разъяснение принятого решения. Т к ЭС является особым типом ис, ей присущи все те достоинства и недостатки, которыми обладают ИС и информационные модели. Поэтому ЭС в силу своей критичности обязательно должны реализовать функцию разъяснения принятого решения. Оказывается, что знания о поведении ЭС важно по многим причинам: 1. конечные пользователи непосредственно работающие с ЭС постоянно нуждаются в подтверждении того факта, что решение, которая приняла программа в основном корректно. 2. инженеры по знаниям, которые фактически формируют базы знаний должны быть уверены в том, что новые сформулированные ими знания представлены корректно в том числе и в случае когда уже существует прототип данного знания. 3. эксперты в узкой предметной области должны постоянно отслеживать ход рассуждений машины вывода и соответствие полученных решений истинным знаниям. 4. разъяснение важно программистам, которые разрабатывают и сопровождают данную систему.
Функцию разъяснения принятого решения часто называют прозрачностью ЭС, точнее насколько успешно реализована эта функция, настолько прозрачной будет ЭС.
