Контрольная работа по «Информатика». 3

Министерство сельского хозяйства РФ Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего профессионального образования «Пермская государственная сельскохозяйственная академия имени академика Д.Н. Прянишникова»                                                                     Кафедра информатики

Контрольная работа по дисциплине «Информатика»

Выполнила: студентка 1 курса факультета заочного обучения направления подготовки «Землеустройство и кадастры»                                         гр. 13 «Б»                                                        Шифр Змб-11-4935                                                                   Галиева Юлия Данифовна       Проверил: ст. преподаватель Серебренникова Т.И.

Пермь 2012

Содержание

1. Понятия. Назначения баз данных                                                            3                             
2. Понятия. Применения баз знаний                                                           5                                     
3. Основные модели хранения данных; их достоинства и недостатки   6  
4. Основные модели хранения знаний; их достоинства и недостатки   8  
5. Реляционная модель данных                                                                 10
6. Проектирование модели данных                                                           11
7. Нормализации баз данных                                                                    12
8. Список литературы                                                                                 14          

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. База данных (БЗ)

База данных (БЗ) – это совокупность информации по определенной теме (по определенной предметной области). Это файл специального формата, содержащий определённым образом структурированную информацию. Это совокупность взаимосвязанных, хранящихся вместе данных во внешней памяти и используемых в качестве входной информации для решения задач.

Базы данных должны обеспечивать:

1. Лёгкую, быструю и дешевую разработку приложений, многократное использование данных;
2. Гибкость использования данных, возможность применения различных методов доступа к ним;
3. Высокую производительность, достоверность и секретность данных, их защиту от искажения и уничтожения.

При создании базы данных используются различные типы данных:

1. Числовые;
2. Символьные данные переменной длины;
3. Типы даты;
4. Гиперссылки;

Существует несколько различных структур информационных моделей и соответственно различны типов баз данных:

1)табличные,

2)иерархические,

3)сетевые.

Каждая строка такой таблицы называется записью, а каждый столбец называется полем. Над  этой моделью базы данных удобно производить следующие действия:

1. сортировку данных (по алфавиту);
2. выборку данных по группам (по датам рождения или по фамилии);
3. поиск записей (по фамилиям).

Типы данных

При работе с базой данных  допустимы следующие типы данных:

• Текстовый;
• Поле MEMO;
• Числовой
• Дата/время
• Денежный
• Счетчик
• Логический
• Поле объекта OLE

Характеристика типов данных:

1)     Текстовый – одна строка текста до 255 символов

2)     Поле MEMO – текст, состоящий из нескольких строк, которые затем можно будет просмотреть при помощи полос прокрутки (до 65 535 символов).

3)     Числовой – число любого типа (целое, вещественное и т.д.).

4)     Дата/время – поле, содержащее дату или время.

5)     Денежный – поле, выраженное в денежных единицах (рубли, доллары и т.п.)

6)     Счетчик – поле, которое вводится автоматически с вводом каждой записи.

7)     Логический – содержит одно из значений TRUE(истина) или FALSE(ложно) и применяются в логических операциях.

8)     Поле объекта OLE – содержит рисунки, звуковые файлы, таблицы EXCEL, документ Word и т.д.

 

 

 

2. База знаний

База знаний — это особого рода база данных, разработанная для управления знаниями (метаданными), то есть сбором, хранением, поиском и выдачей знаний. Раздел искусственного интеллекта, изучающий базы знаний и методы работы со знаниями, называется инженерией знаний. Наиболее важным свойством информации, хранящейся в базах знаний, является достоверность конкретных и обобщенных сведений в базе данных и релевантности информации, получаемой с использованием правил вывода, заложенных в базу знаний. В ответах на простейшие запросы к базам знаний системы логического программирования Пролог, выдает значения «истина» и «ложь» в зависимости от наличия соответствующих фактов. Обобщенные сведения в языке Пролог задаются с помощью правил логического вывода, выполняющих роль определения понятий, а также логических процедур, состоящих из наборов правил логического вывода. Достоверность обобщенных сведений зависит от наличия необходимых фактов и достоверности данных в базах знаний.

Наиболее важный параметр БЗ — качество содержащихся знаний. Лучшие БЗ включают самую релевантную, достоверную и свежую информацию, имеют совершенные системы поиска информации и тщательно продуманную структуру, и формат знаний.

Применение баз знаний

Простые базы знаний могут использоваться для создания экспертных систем и хранения данных об организации: документации, руководств, статей технического обеспечения. Главная цель создания таких баз — помочь менее опытным людям найти существующее описание способа решения какой-либо проблемы предметной области.

Онтология может служить для представления в базе знаний иерархии понятий и их отношений. Онтология, содержащая еще и экземпляры объектов не что иное, как база знаний.

База знаний — важный компонент интеллектуальной системы. Наиболее известный класс таких программ — экспертные системы. Они предназначены для построения способа решения специализированных проблем, основываясь на записях БЗ и на пользовательском описании ситуации.

                                       3.Модели описания баз данных 
Основное различие между моделями описания баз данных состоит в характере описания взаимосвязей и взаимодействия между объектами и атрибутами базы данных. 
Иерархическая модель. В ней связи между данными можно представить и описать в виде упорядоченного графа (дерева). При программировании для описания структуры иерархической базы данных используется тип данных «дерево». Достаточно небольшое количество СУБД построено на иерархической модели данных. 
Достоинства модели:

1. Эффективно используется память ЭВМ;
2. Высокая скорость выполнения операций над данными;
3. Удобство работы с иерархически упорядоченной информацией.

Недостатки модели: 
1.  Модель становится громоздкой, особенно если приходится обрабатывать информацию со сложными логическими связями; 
2.  Обычным пользователям бывает трудно понять принципы функционирования модели. 
Сетевая модель. Описывает данные и отношения между ними в виде ориентированной сети. В основу модели положены сетевые структуры, в которых каждый элемент может быть информационно связан с любым другим элементом. Примером является сетевая структура, в которой между объектами присутствуют два вида взаимосвязей: «один ко многим» и «многие к одному». Её можно рассматривать как развитие и обобщение иерархической модели данных. В этой модели могут описываться многообразные взаимосвязи между данными в виде произвольного графа. 
Достоинства модели: 
1.  Эффективное использование памяти ЭВМ; 
2.  Высокая скорость выполнения операций над данными; 
3.  Возможно описание произвольных связей. 
Недостатки модели: 

1.  Высокая сложность и жесткость схемы базы данных, построенной на основе этой модели;

2.  При добавлении новых вершин или установлении новых связей возникают проблемы выгрузки данных из базы данных и загрузки их в базу, возникает вероятность утери данных при обратной загрузке;  

3.  Трудность для понимания и выполнения операций обработки. 
СУБД, построенные на основе этой модели, также не получили широкого распространения в практике. 
Реляционная модель. Её разработал сотрудник фирмы IBM Э.Кодд. В основе модели лежит понятие отношения (таблицы). Большинство СУБД построены на основе этой модели данных. 
Достоинства модели:                 

1.  Простота построения; 
2.  Гибкость структуры; 
3.  Независимость данных; 
4.  Данные представляются в простой, понятной и удобной форме; 
5.  Удобно реализовать такую базу данных на ЭВМ. 
Недостатки модели: 
1.  Отсутствуют стандартные средства для идентификации отдельных записей; 
2.  Низкая производительность по сравнению с иерархической и сетевой моделями;                      

3.  Избыточность, сложность программного обеспечения.

 

4. Модели представления знаний.

Логическая модель представления знаний.

Логическая модель представления знаний — модель в представлении знаний.

Основная идея подхода при построении логических моделей представления знаний — вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность фактов и утверждений, которые представляются как формулы в некоторой логике. Знания отображаются совокупностью таких формул, а получение новых знаний сводится к реализации процедур логического вывода.

Достоинства логических моделей представления знаний

В качестве «фундамента» здесь используется классический аппарат математической логики, методы которой достаточно хорошо изучены и формально обоснованы.

Существуют достаточно эффективные процедуры вывода, в том числе реализованные в языке логического программирования Пролог, использующие механизмы автоматического доказательства теорем для поиска и логически осмысленного вывода информации

В базах знаний можно хранить лишь множество аксиом, а все остальные знания получать из них по правилам вывода, а также Данные, факты и другие сведения о людях, предметах, событиях и процессах.

Семантическая модель, её достоинства и недостатки.

Семантика – наука определяющая смысл знаков.

Семантическая сеть – ориентированный граф. Вершины – понятия, дуги – связи между этими понятиями.

Требования: одно направленность, связи между понятиями могут быть могут и не быть, в графе должны отсутствовать петли и циклы

Требования к содержанию: должны присутствовать типы отношений класс-элемент, свойства элемента, пример элемента.

Классификация 1 по типам отношений однородные и неоднородные, 2 по количеству типов отношений бинарные и Nарные.

Достоинства: легко разобраться, понять, высокая степень структуризации

Недостатки: сложность разработки алгоритмов, трудность предоставления и обработки неточных и противоречивых знаний.

Продукционная модель, достоинства, недостатки.

ПМ- набор выражений вида ЕСЛИ (условие, факты: истинные, ложные, правдоподобные), ТО (вывод: промежуточный, конечный)

Сопоставление фактов с условиями правила порождает цепочку вывода, а сам механизм сопоставление называется механизмом вывода. Механизм вывода: прямой, обратный, двунаправленный.

Достоинства: простота представления знаний и организации логического вывода.

Недостатки: низкая эффективность обработки информации при необходимости решений сложных задач.

Фреймовая модель.

Фрейм – некий образ стереотипного восприятия действительности.

Структура фрейма: ИМЯ фрейма (служит для идентификации понятия)-имя слота(для идентификации основных свойств)-значение слота

Значение слота может быть: константой, таблицей, формулой, процедурой, текстом, имя другого слота, имя другого фрейма.

Если процедура активизируется по спец. запросу, то она называется случайной

Если процедура активизируется автоматически, то она называется демон

Три вида демонов: по требованию (значение слота не было определено)

По добавлению ( изменение значения слота, т.е было определено, нужно изменить)

По удалению (есть значение слота, его нужно удалить)

Достоинства: естественность, наглядность представления.

Недостаток: высокая сложность, которая проявляется в снижении скорости работы.

5. Реляционная модель данных

Понятие реляционный (англ. relation — отношение) связано с разработками известного американского специалиста в области систем баз данных Е. Кодда.

Эти модели характеризуются простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования формального аппарата алгебры отношений и реляционного исчисления для обработки данных.

Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц. Каждая реляционная таблица представляет собой двумерный массив и обладает следующими свойствами:

• каждый элемент таблицы — один элемент данных;
• все столбцы в таблице однородные, т.е. все элементы в столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьный и т.д.) и длину;
• каждый столбец имеет уникальное имя;
• одинаковые строки в таблице отсутствуют;
• порядок следования строк и столбцов может быть произвольным.

Отношения представлены в виде таблиц, строки которых соответствуют кортежам или записям, а столбцы — атрибутам отношений, доменам, полям.

Поле, каждое значение которого однозначно определяет соответствующую запись, называется простым ключом (ключевым полем). Если записи однозначно определяются значениями нескольких полей, то такая таблица базы данных имеет составной ключ.

Чтобы связать две реляционные таблицы, необходимо ключ первой таблицы ввести в состав ключа второй таблицы (возможно совпадение ключей); в противном случае нужно ввести в структуру первой таблицы внешний ключ — ключ второй таблицы.

6. Проектирование модели данных

Предметная область - часть реального мира, подлежащая изучению с целью организации управления и, в конечном счете, автоматизации. Предметная область представляется множеством фрагментов, например, предприятие - цехами, дирекцией, бухгалтерией и т.д. Каждый фрагмент предметной области характеризуется множеством объектов и процессов, использующих объекты, а также множеством пользователей, характеризуемых различными взглядами на предметную область.

В теории проектирования информационных систем предметную область (или, если угодно, весь реальный мир в целом) принято рассматривать в виде трех представлений:

• представление предметной области в том виде, как она реально существует
• как ее воспринимает человек (имеется в виду проектировщик базы данных)
• как она может быть описана с помощью символов.

Т.е. говорят, что мы имеем дело с реальностью, описанием (представлением) реальности и с данными, которые отражают это представление.

Данные, используемые для описания предметной области, представляются в виде трехуровневой схемы (так называемая модель ANSI/SPARC):

Внешнее представление (внешняя схема) данных является совокупностью требований к данным со стороны некоторой конкретной функции, выполняемой пользователем. Концептуальная схема является полной совокупностью всех требований к данным, полученной из пользовательских представлений о реальном мире. Внутренняя схема - это сама база данных.

Отсюда вытекают основные этапы, на которые разбивается процесс проектирования базы данных информационной системы:

Концептуальное проектирование - сбор, анализ и редактирование требований к данным. Для этого осуществляются следующие мероприятия:

- обследование предметной области, изучение ее информационной структуры;

- выявление всех фрагментов, каждый из которых характеризуется пользовательским представлением, информационными объектами и связями между ними, процессами над информационными объектами;

- моделирование и интеграция всех представлений.

По окончании данного этапа получаем концептуальную модель, инвариантную к структуре базы данных. Часто она представляется в виде модели «сущность-связь».

Логическое проектирование - преобразование требований к данным в структуры данных. На выходе получаем СУБД-ориентированную структуру базы данных и спецификации прикладных программ. На этом этапе часто моделируют базы данных применительно к различным СУБД и проводят сравнительный анализ моделей.

Физическое проектирование - определение особенностей хранения данных, методов доступа и т.д.

7. Нормализации баз данных

Нормализация — это формальный аппарат ограничений на формирование таблиц (отношений), который позволяет устранить дублирование, обеспечивает непротиворечивость хранимых данных и уменьшает трудозатраты на ведение (ввод, корректировку) базы данных.

Главная цель нормализации базы данных — устранение избыточности и дублирования информации. В идеале при нормализации надо добиться, чтобы любое значение хранилось в базе в одном экземпляре, причем значение это не должно быть получено расчетным путем из других данных, хранящихся в базе.

Первая нормальная форма:

• запрещает повторяющиеся столбцы (содержащие одинаковую по смыслу информацию)
• запрещает множественные столбцы (содержащие значения типа списка и т.п.)
• требует определить первичный ключ для таблицы, то есть тот столбец или комбинацию столбцов, которые однозначно определяют каждую строку.

Вторая нормальная форма:

Вторая нормальная форма требует, чтобы не ключевые столбцы таблиц зависели от первичного ключа в целом, но не от его части. Маленькая ремарочка: если таблица находится в первой нормальной форме и первичный ключ у нее состоит из одного столбца, то она автоматически находится и во второй нормальной форме.

Третья нормальная форма

Чтобы таблица находилась в третьей нормальной форме, необходимо, чтобы не ключевые столбцы в ней не зависели от других не ключевых столбцов, а зависели только от первичного ключа. Самая распространенная ситуация в данном контексте — это расчетные столбцы, значения которых можно получить путем каких-либо манипуляций с другими столбцами таблицы. Для приведения таблицы в третью нормальную форму такие столбцы из таблиц надо удалить. 
 
   

 

Список литературы

Бешенков С.А., Ракитина Е.А. Информатика.

Угринович Н.Д. Информатика и информационные технологии.

Симонович С.В. Санкт-Петербург 2010., 640 стр. Информатика. Базовый курс. 2 издание.