Информационные системы и экспертные работы

Импорт таблиц может осуществляться как из другой базы СУБД Access, так и из базы, созданной в другой системе. В зависимости от обстоятельств из импортируемой таблицы может поступить структура: поля, их названия, свойства, а может быть и содержимое базы. Если что-либо импортировалось не так, как надо, то необходимые изменения (например, в свойства) могут быть внесены вручную.

Вручную можно создавать базу данных, используя режимы «Таблицы» и «Конструктор».

Более универсальный «ручной» метод предоставляет режим «Конструктор». В этом режиме можно самостоятельно задать имена полей, выбрать их тип, настроить свойства.

Опытные разработчики чаще пользуются «полуавтоматическим» способом, предполагающим работу с «Мастером  таблиц». Мастер таблиц ускоряет создание базы данных. Он задает вопросы и, руководствуясь полученными ответами, создает автоматически структуру таблицы. Этот режим могут использовать и начинающие пользователи, если они овладели терминологией СУБД.

Запросы

Запросы - специальные объекты, предназначенные  для выборки данных из таблиц базы, а также для выполнения вычислений и других операций с базовыми таблицами, включая их преобразование. В результате запроса образуется результирующая таблица.

Важным условием реализации запросов, является установление связей между  таблицами, точнее, полями различных  таблиц. С помощью таких связей и реализуются запросы, обращенные сразу к нескольким таблицам базы данных.

Существует несколько типов  запросов: запросы на выборку, запросы  по образцу, запросы с параметром, запросы с вычисляемым полем, запросы на изменения, итоговые запросы.

Для создания запросов к  базам данных существует специальный  язык запросов SQL (Strutured Qvery Langauge - структурированный язык запросов). В Access нет особой необходимости его изучать, поскольку существует Мастер создания запросов. Тем не менее, для создания сложных запросов необходимо знание SQL.

Формы

Формы - это объекты, с помощью  которых в базу вносят новые данные, отыскивают, просматривают и редактируют  имеющиеся. Формы представляют собой  некоторые специальные электронные  бланки, в которых имеются четко  выделенные поля, составляющие запись базы данных.

Данные в таблицу можно вносить  и без помощи каких-либо форм. Однако есть несколько достаточно веских причин, которые делают формы незаменимым  средством ввода данных в базу, а именно:

- ввод данных при  использовании форм можно поручить  неквалифицированному специалисту,  не опасаясь, что он нарушит  что-либо в таблицах базы данных;

- разные пользователи  имеют разные права доступа  к информации, хранящейся    в    таблице.     Для    исключения    элементарного  «взаимодействия» между этими  пользователями, каждому из них  предоставляют свои (разные) формы,  хотя данные из этих форм  могут поступать и в одну  таблицу;

- ввод данных в таблицу с   помощью  формы  прост   и  потому позволяет сократить  число ошибок при вводе. К  тому же    с помощью элементов  управления    форм    можно  настроить на автоматическую  первичную проверку вводимых  данных;

- форма может точно повторять  форму бумажного документа, с  которого   вводят   данные   в   базу,   что   позволяет   снизить утомляемость пользователя  и сократить число ошибок при  вводе;

- наконец, в одной форме можно  отображать данные из нескольких  таблиц.

Отчеты

Отчеты - это формы «наоборот». С  их помощью данные из базы выводятся   на   печать в «регламентированном», четко определенном, удобном для  пользователя виде. Кроме привлекательного вида отчеты позволяют   комбинировать   данные   из   нескольких   таблиц,   а   также упорядочивать  записи таблицы на основании данных других таблиц.

Отчеты позволяют получить результаты запросов в наглядной форме в  виде распечатки на принтере. Таким  образом, целью получения отчета является получение бумажного документа.

 

 

 

 

 

ГЛАВА 3. Экспертные системы

3.1. Понятие об экспертных системах

 

В начале 80-х годов в исследованиях  по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название «экспертные системы». По своей сути экспертные системы представляют собой компьютерные программы, предназначенные  для решения не полностью алгоритмизированных  задач. На первых этапах основная цель, которая ставилась перед экспертными  системами – получение решения, которое мог бы получить только высококвалифицированный  эксперт менее квалифицированным  специалистом. Круг задач, которыми ограничивались экспертные системы на этом этапе  их развития, как правило, ограничивался  задачами с высоким уровнем определенности внешних условий, но либо большим  объемом данных, которые необходимо было учесть при поиске решения, либо необходимостью проведения сложных  математических расчетов. Экспертные системы на этом этапе получили распространение  у военных, в медицинской диагностике  и для управления некоторыми производствами. Однако для решения сложных задач  с высоким уровнем неопределенности такие экспертные системы подходили  мало, что привело к кризису  в их развитии. В середине 90-х годов  происходит новый всплеск интереса к экспертным системам. Это связано  с тем, что современные экспертные системы в результате использования  новейших интеллектуальных разработок, в первую очередь нейросетевых технологий и нечеткой логики (или фаззи-логики) позволяют решать гораздо более  широкий круг задач, чем на предыдущем этапе их развития. Теперь они способны с помощью высококвалифицированных  специалистов получать решения не только некоторых, хотя и сложных, но типизированных задач, но и таких задач, эффективное  решение которых не может быть получено без их использования даже высококвалифицированными специалистами.

Значение экспертных систем определяется следующими обстоятельствами:

- технология экспертных систем  существенно расширяет круг практических  задач, решаемых с помощью компьютерных  технологий;

- технология экспертных систем  позволяет значительно повысить  эффективность программирования  и существенно снизить расходы,  связанные с программированием.  Этот вопрос является очень  актуальным, поскольку уже сейчас  стоимость программных продуктов  может в несколько раз превышать  стоимость компьютерного оборудования  и эта тенденция продолжает  усиливаться;

- объединение технологии экспертных  систем с технологией традиционного  программирования добавляет новые  качества программным продуктам  за счет обеспечения динамичной  модификации приложений пользователем,  а не программистом, большей  «прозрачности» экспертной системы,  упрощают обучение и сопровождение  и т.д.

Специалисты  предсказывают, что  экспертные системы уже в недалеком  будущем будут играть важную роль в бизнесе и производстве, в  частности, использоваться во всех фазах  проектирования, разработки, производства, распределения, продажи и оказания услуг.

Экспертные системы предназначены  для решения  частично неформализованных  задач, т.е., таких задач, решение  которых не может быть полностью  представлено в алгоритмическом  виде. При этом экспертные системы  не заменяют подходов, связанных с  использованием формализованных методов, а являются дополнительными к  ним.

Известные специалисты в области  искусственного интеллекта А.Ньюэлл и  М. Саймон считают, что задача является неформализованной, если она обладает хотя бы одной из нижеперечисленных  характеристик:

- задача не может быть задана  в числовой форме;

- цели не могут быть выражены  в терминах точно определенной  целевой функции;

- не существует алгоритмического  решения задачи;

- алгоритмическое решение в  принципе существует, но его нельзя  использовать из-за ограниченности  ресурсов (время или память);

- исходные данные частично ошибочны, неполны, неоднозначны либо противоречивы;

- знания о проблемной области,  к которой относится задача, частично  ошибочны, неполны, неоднозначны  либо противоречивы;

- пространство решений обладает  большой размерностью, т.е., перебор  вариантов при получении решения  очень велик;

данные  и знания динамически изменяются в процессе получения решения.

3.2. Состав и организация экспертных систем

 

Как правило, экспертные системы включают в себя следующие основные компоненты:

- систему вывода решений (интерпретатор);

- область рабочей памяти, называемой  также базой данных;

- базы знаний;

- компоненты приобретения знаний;

- подсистема связи с внешним  миром;

- подсистема моделирования внешнего  окружения;

- объяснительный компонент:

- диалоговый компонент.

База данных (рабочая память) предназначена  для хранения исходных и промежуточных  данных решаемой в текущий момент задачи.

База знаний в экспертных системах предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую  область (в отличие от текущих  данных), и правил, описывающих правила  преобразования данных в этой области.

Система вывода решений (решатель), используя  исходные данные из рабочей памяти и знания из базы данных, формирует  такую последовательность правил, которые, будучи применены к исходным данным, приводят к решению задачи.

Компоненты приобретения знаний автоматизируют процесс наполнения экспертной системы  знаниями в процессе диалога экспертной системы с экспертом-пользователем.

Подсистема связи с внешним  миром необходима в так называемых динамических экспертных системах, осуществляющих, например, управление технологическими процессами через систему показаний  датчиков. В этом случае необходима очень быстрая реакция на происходящие события (время реакции много  меньше одной секунды). Естественно, что за такие короткие промежутки времени система не может осуществить  диалог с экспертом-человеком и  ее выводы опираются на показания  датчиков.

Для динамических экспертных систем также характерна подсистема моделирования  внешнего окружения. Она необходима в тех случаях, когда внешняя  обстановка существенно (критерий существенности определяется необходимой точностью  решения) меняется за период, на который  получается решение экспертной системой. В этом случае в систему получения  решения подставляются уточненные на различные периоды времени  данные из подсистемы моделирования  внешнего окружения.

Диалоговый компонент ориентирован на организацию интерфейса с пользователем  как в ходе решения задачи, так  и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

3.3. Принципы разработки экспертных систем

 

В разработке экспертных систем должны участвовать представители следующих  специальностей:

- эксперт в проблемной области,  задачи которой будет решать  экспертная система;

- инженер по знаниям – специалист  по разработке экспертных систем;

- программист по разработке  инструментальных (программных) средств,  предназначенных для ускорения  разработки экспертных систем.

При этом задача эксперта определить знания (данные и правила), характеризующие  проблемную область и обеспечить полноту и правильность введенных  в экспертную систему знаний.

Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы экспертной системы; осуществляет выбор того программного продукта, который наиболее подходит для данной проблемной области, и  определяет способ представления знаний в этом программном продукте; выделяет и программирует стандартные  функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.

Программист при необходимости  разрабатывает программный продукт, содержащий основные компоненты экспертной системы, либо используя готовый  программный продукт осуществляет его сопряжение с той средой, в  которой будет использоваться экспертная система.

3.4. Классификация экспертных систем

 

По назначению различают специализированные экспертные системы и экспертные системы, разрабатываемые на базе программных  оболочек (shells).

Специализированные экспертные системы  характерны для первоначальных этапов развития экспертных систем, когда  отсутствовала стандартизация программного обеспечения в целом. В настоящее  время их разработка целесообразна  либо в случае уникальности, когда  невозможно использовать стандартные  средства, либо, наоборот, достаточной  простоты предметной области и вследствие высокой стоимости программных  оболочек.

В настоящее время разработка экспертных систем в основном осуществляется путем  разработки программных комплексов, называемых оболочками, способными реализовать  широкий круг задач, и последующей  разработки приложений к данному  программному комплексу для решения  узкоспециализированных задач. Реально  количество приложений к одной программной  оболочке, может составлять сотни  и тысячи специализированных экспертных систем из самых различных областей знания.