Система, основанная на знаниях, представляет собой программную систему, состоящую из трех элементов: базы знаний, механизма (машины) логического вывода и рабочей памяти.
База данных предназначена для генерации и поддержания динамической модели знаний. Возможны продукционные, сетевые и фреймовые модели.
Машина логического вывода реализует анализ поступающей в ЭС и имеющейся в ней информации и формирование на ее основе новых заключений (суждений) в ответ на запрос к системе.
Рабочая память предназначена для информационного обеспечения работы механизма логического вывода, прежде всего в части хранения и обработки поступающих фактов, суждений и промежуточных результатов логического вывода.
Лингвистический процессор предназначен для обеспечения комфортного общения пользователя с ЭС. В нем реализуются процедуры морфологического, синтаксического и семантического контроля поступающих в систему запросов и приведение их к виду, понятному компьютеру. При выдаче ответной информации осуществляется обратная операция - заключение переводится на язык, понятный пользователю.
Компонент приобретения знаний предназначен для обеспечения работы инженера знаний (администратора ЭС) по поддержанию модели знаний, адекватной реальной предметной области: созданию и пополнению базы знаний, ее тестировании и т.п.
Компонент объяснений позволяет пользователю получать не только окончательное заключение, но и промежуточные рассуждения, что повышает доверие к результату.
ЭС можно классифицировать по различным признакам: по степени сложности различают поверхностные и глубинные ЭС, по степени связности правил их делят на связные и малосвязные, по типу предметной области выделяют статические, динамические ЭС и ЭС реального времени. Разработка ЭС продолжается долго, поэтому определенный интерес представляет классификация ЭС по стадиям разработки:
· демонстрационный прототип (база знаний содержит 10 - 100 правил);
· исследовательский прототип (200 - 500 правил);
· действующий прототип (500 - 1000 правил);
· промышленный образец (1000 - 1500 правил);
· коммерческий образец (1500 - 3000 правил).
Разработка ЭС - сложный, дорогостоящий и длительный процесс, и перед ее началом должны быть обоснованы возможность создания, целесообразность и ожидаемый эффект. Основные этапы разработки ЭС и решаемые при этом задачи:
· Идентификация: как охарактеризовать важные аспекты знания;
· Концептуализация: какие понятия необходимы для решения;
· Формализация: как формально представить знания;
· Реализация: какие правила воплощают знания;
· Тестирование: решение задач с известными ответами.
1. Приведите пример создания OLAP -куба
2. Что такое Pivot Table Service
3. Как используется Pivot Table Service
4. Как создать и просмотреть OLAP-куб с использованием Visual Basic и Excel
5. Идеология Клиент-сервер
6. Заполнение хранилища данных OLAP с помощью DTS
7. Что такое OLAP-куб и цель его создания
8. Описание источников данных OLAP с помощью DTS.
9. Что такое OLAP -кубы и цель их создания.
10. Технологии доступа к аналитическим службам OLAP из клиентских приложений.
11. Что хранится в многомерной базе данных OLAP?
12. Что представляют собой аналитические службы OLAP?
13. Обращение к OLAP-кубам из MS Office.
14. Что такое Analysis Server?
15. Использование предложения Create Cube для создания OLAP куба.
16. Использование предложения Insert Into для заполнения OLAP куба.
17. Структура хранилища данных OLAP.
18. Что такое OLE DB for OLAP и АDO MD.
19. Как создать и просмотреть OLAP-куб с использованием Visual Basic и Excel?
20. Что хранится в многомерной базе данных OLAP?
Контрольные вопросы по интеллектуальным ИС
1. Классификация интеллектуальных ИС
2. Суть проблемы распознавания образов
3. Что такое искусственный интеллект
4. Этапы разработки экспертных систем
5. Что такое интеллектуальные роботехнические системы
6. Назначение лингвистического процессора
7. Принцип работы нейрокомпьютера
8. Классификация знаний
9. Особенности использования экспертных систем
10. Классификация экспертных систем
11. Что такое фреймы и фреймовые модели
Литература
1. Codd E. F., Codd S. B., Salley C. T. Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. - E. F. Codd & Associates, 1993.
2. 2.Федоров А.,. Елманова Н. Введение в OLAP. Компьютер Пресс № 4 – 12, 2001.
3. Хрусталёв Е.М. Агрегация данных в OLAP-кубах. http://www.olap.ru/
4. Бизунок В.К., Горчинская О.Ю., Ладыженский Г.М. Системы поддержки принятия решений для банков. http://www.olap.ru/
5. Щавелёв Л.В. Оперативная аналитическая обработка данных: концепции и технологии. http://www.olap.ru/
6. Уткин В.Б., Балдин К.В. Информационные системы в экономике. М.- Academia, 2004.
Содержание
1. Способы аналитической обработки данных................................................. 4
2. Основы Оперативной аналитической обработки данных OLAP................. 7
3. Классификация продуктов OLAP по способу представления данных........ 9
4. Основные понятия многомерной модели данных...................................... 12
Архитектура OLAP-приложений....................................................... 15
Технические аспекты многомерного хранения данных.................... 16
5. OLAP и многомерные базы данных............................................................ 16
Создание многомерных баз данных и Аналитические службы SQL Server............................................................................................................. 17
Создание OLAP-кубов........................................................................ 19
6. Microsoft Excel как OLAP-клиент................................................................ 20
Создание сводной таблицы с данными OLAP-кубов........................ 21
7. Основы построения и использования интеллектуальных информационных систем........................................................................................................................... 24
Классификация интеллектуальных информационных систем.......... 24
Интеллектуальный анализ данных.................................................... 25
Интеграция OLAP и ИАД................................................................... 27
Знания и их свойства.......................................................................... 28
Экспертные системы........................................................................... 29