5fan_ru_Информационные системы. Курс лекций. Лекция 2 Модели жизненного цикла информационных систем 8 Основные процессы жизненного цикла 9 Вспомогательные процессы 9
 Скачать 496.5 Kb.
|
Типовая организация современной СУБДЕстественно, организация типичной СУБД и состав ее компонентов соответствует рассмотренному нами набору функций. Напомним, что мы выделили следующие основные функции СУБД: управление данными во внешней памяти; управление буферами оперативной памяти; управление транзакциями; журнализация и восстановление БД после сбоев; поддержание языков БД. Логически в современной реляционной СУБД можно выделить наиболее внутреннюю часть - ядро СУБД (часто его называют Data Base Engine), компилятор языка БД (обычно SQL), подсистему поддержки времени выполнения, набор утилит. В некоторых системах эти части выделяются явно, в других - нет, но логически такое разделение можно провести во всех СУБД. Ядро СУБД отвечает за управление данными во внешней памяти, управление буферами оперативной памяти, управление транзакциями и журнализацию. Соответственно, можно выделить такие компоненты ядра (по крайней мере, логически, хотя в некоторых системах эти компоненты выделяются явно), как менеджер данных, менеджер буферов, менеджер транзакций и менеджер журнала. Как можно было понять из первой части этой лекции, функции этих компонентов взаимосвязаны, и для обеспечения корректной работы СУБД все эти компоненты должны взаимодействовать по тщательно продуманным и проверенным протоколам. Ядро СУБД обладает собственным интерфейсом, не доступным пользователям напрямую и используемым в программах, производимых компилятором SQL (или в подсистеме поддержки выполнения таких программ) и утилитах БД. Ядро СУБД является основной резидентной частью СУБД. При использовании архитектуры "клиент-сервер" ядро является основной составляющей серверной части системы. Основной функцией компилятора языка БД является компиляция операторов языка БД в некоторую выполняемую программу. Основной проблемой реляционных СУБД является то, что языки этих систем (а это, как правило, SQL) являются непроцедурными, т.е. в операторе такого языка специфицируется некоторое действие над БД, но эта спецификация не является процедурой, а лишь описывает в некоторой форме условия совершения желаемого действия (вспомните примеры из первой лекции). Поэтому компилятор должен решить, каким образом выполнять оператор языка прежде, чем произвести программу. Применяются достаточно сложные методы оптимизации операторов, которые мы подробно рассмотрим в следующих лекциях. Результатом компиляции является выполняемая программа, представляемая в некоторых системах в машинных кодах, но более часто в выполняемом внутреннем машинно-независимом коде. В последнем случае реальное выполнение оператора производится с привлечением подсистемы поддержки времени выполнения, представляющей собой, по сути дела, интерпретатор этого внутреннего языка. Наконец, в отдельные утилиты БД обычно выделяют такие процедуры, которые слишком накладно выполнять с использованием языка БД, например, загрузка и выгрузка БД, сбор статистики, глобальная проверка целостности БД и т.д. Утилиты программируются с использованием интерфейса ядра СУБД, а иногда даже с проникновением внутрь ядра. Лекция 4. Экспертные системыСистему искусственного интеллекта, построенную на основе высококачественных специальных знании о некоторой предметной области (полученных от экспертов - специалистов этой области), называют экспертной системой. Экспертные системы - один из немногих видов систем искусственного интеллекта получили широкое распространение и практическое применение. Существуют экспертные системы по военному делу, геологии, инженерному делу, информатике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельскому хозяйству, управлению, физике, химии, электронике, юриспруденции и т.д. И только то, что экспертные системы остаются весьма сложными, дорогими, а главное, узкоспециализированными программами, сдерживает их еще более широкое распространение. От других программ экспертные системы отличаются по следующим признакам: компетентность - в конкретной предметной области экспертная система должна достигать того же уровня, что и эксперты - люди, при этом она должна пользоваться теми же эвристическими приемами, также глубоко и широко отражать предметную область; символьные рассуждения - знания, на которых основана экспертная система, представляют в символьном виде понятия реального мира, рассуждения также происходят в виде преобразований символьных наборов; глубина - экспертиза должна решать глубокие, нетривиальные задачи, отличающиеся сложностью либо в плане сложности знаний, которые экспертная система использует, либо в плане их обилия, это не позволяет использовать полный перебор вариантов как метод решения задачи и заставляет прибегать к эвристическим, творческим, неформальным методам; самосознание - экспертная система должна включать в себя механизм объяснения того, каким образом она приходит к решению задачи. Экспертные системы, выполняющие интерпретацию, как правило, используют информацию от датчиков для описания ситуации. Например, это может быть интерпретация показаний измерительных приборов на химическом заводе для определения состояния процесса. Интерпретирующие системы имеют дело не с четкими символьными представлениями проблемной ситуации, а непосредственно с реальными данными. Они сталкиваются с затруднениями, которых нет у систем других типов, потому что им приходится обрабатывать информацию зашумленную, недостаточную, неполную, ненадежную или ошибочную. Им необходимы специальные методы регистрации характеристик непрерывных потоков данных, сигналов пли изображений и методы их символьного представления. Интерпретирующие экспертные системы могут обрабатывать разнообразные виды данных. Например, системы анализа сцен и распознавания речи, используя естественную информацию (в одном случае визуальные образы), анализируют их характеристики и понимают их смысл. Интерпретация в области химии использует данные дифракции спектрального анализа или ядерного магнитного резонанса для определения структуры веществ. Интерпретирующая система в геологии используетa зондирование - измерение проводимости горных пород, чтобы определить подповерхностные геологические структуры интерпретирующие системы используют показания (например, значения температуры, пульса, кровяного давления), диагноз или тяжесть заболевания. Наконец, в военном деле системы используют данные от радаров, радиосвязи и сонарных устройств оценить ситуацию и идентифицировать цели. Экспертные системы, осуществляющие прогноз, определяют вероятностные условия заданных ситуаций. Примерами служат прогноз ущерба урожаю от вида вредных насекомых, оценивание спроса на нефть на мировом рынке прогнозирование места возникновения следующего вооруженного конфликта по данным разведки. Системы прогнозирования иногда используют моделирование, т.е. программы, которые отражают взаимосвязи в реальном мире, чтобы сгенерировать ситуации, которые могут возникнуть при тех или иных входных данных. Экспертные системы выполняют Диагностирование, используя описания ситуации, поведения или знания о конструкции компонентов, чтобы установить вероятные причины неправильно функционирования диагностируемой системы. Примерами служат определение причин заболевания по симптомам, наблюдаемым у пациентов; локализация неисправностей в электронных схемах и определение неисправных компонентов в системе охлаждения ядерных реакторов. Диагностические системы часто являются консультантами, которые не только ставят диагноз, но и помогают в отладке. Они могут взаимодействовать с пользователем, чтобы оказать помощь при поиске неисправностей, а затем предложить порядок действий по их устранению. Медицина представляется вполне естественной областью для диагностирования, и действительно, в медицинской области было разработано больше диагностических систем, чем в любой другой отдельно взятой предметной области. Однако в настоящее время многие диагностические системы разрабатываются для приложений к инженерному делу и компьютерным системам. Экспертные системы, выполняющие проектирование, разрабатывают конфигурации объектов с учетом набора ограничений, присущих проблеме. Примерами могут служить генная инженерия, разработка СБИС и синтез сложных органических молекул. Экспертные системы, занятые планированием, проектируют действия; они определяют полную последовательность действий, прежде чем начнется их выполнение. Примерами могут служить создание плана применения последовательности химических реакций к группам атомов с целью синтеза сложных органических соединений или создание плана воздушного нападения, рассчитанного на несколько дней, с целью нейтрализации определенного фактора боеспособности врага. Экспертные системы, выполняющие наблюдение, сравнивают действительное поведение с ожидаемым поведением системы. Примерами могут служить слежение за показаниями измерительных приборов в ядерных реакторах с целью обнаружения аварийных ситуаций или оценка данных мониторинга больных, помещенных в блоки интенсивной терапии. Наблюдающие экспертные системы подыскивают наблюдаемое поведение, которое подтверждает их ожидания относительно нормального поведения или их предположения о возможных отклонениях. Наблюдающие экспертные системы по самой своей природе должны работать в режиме реального времени и осуществлять зависящую как от времени, так и от контекста интерпретацию поведения наблюдаемого объекта. Экспертные системы, выполняющие обучение, подвергают диагностике, «отладке» и исправлению (коррекции) поведение обучаемого. В качестве примеров приведем обучение студентов отысканию неисправностей в электрических цепях, обучение военных моряков обращению с двигателем на корабле и обучение студентов-медиков выбору антимикробной терапии. Обучающие системы создают модель того, что обучающийся знает и как он эти знания применяет к решению проблемы. Системы диагностируют и указывают обучающемуся его ошибки, анализируя модель и строя планы исправлений указанных ошибок. Они исправляют поведение обучающихся, выполняя эти планы с помощью непосредственных указаний обучающимся. Экспертные системы, осуществляющие управление, адаптивно руководят поведением системы в целом. Примером служит управление производством и распределением компьютерных систем. Управляющие экспертные системы должны включать наблюдающие компоненты, чтобы отслеживать поведение объекта на протяжении времени, но они могут нуждаться и в других компонентах для выполнения любых пли всех из уже рассмотренных типов задач: интерпретации, прогнозирования, диагностики, проектирования, планирования, отладки, ремонта и обучения. Типичная комбинация задач состоит из наблюдения, диагностики, отладки, планирования и прогноза. |