Модель предметная

Построение модели предметной области [c.152]

Создание базы данных, удовлетворяющей текущим и перспективным информационным потребностям пользователя (системы), связано с необходимостью выполнения нескольких этапов проектирования. Сюда относятся разработка концептуальной модели предметной области, отображение концептуальной модели на логическую модель данных, создание физической модели базы данных. Эффективность функционирования БД в равной степени зависит от оптимальности решения задач на каждом из этапов. [c.209]

При разработке САПР многофункционального назначения перерабатываемая информация может быть самой разнородной, часто повторяющейся по ряду элементов для различных подсистем. Поэтому после сбора последней необходимо провести ее структуризацию, т. е. устранить дублирование собственно данных и взаимосвязей, выявить и исключить неоднозначность взаимосвязей между элементами данных и их атрибутами. По аналогии с реляционным представлением модели данных упорядочивание информации осуществляется (на этапе разработки концептуальной модели предметной области) нормализацией отношений, состоящей в группировке данных в ряде отношений. [c.210]

Концептуальная модель предметной области описание СУБД Концептуальная модель предметной области описание СУБД внешняя модель базы вычислительная среда Концептуальная модель предметной области описание СУБД внешняя и внутренняя модели базы размещение базы в памяти вычислительной среды параметры предметной области, СУБД и вычислительной среды [c.212]

Концептуальная модель предметной области атрибуты и связи между ними, состав, частота и структура запросов к базе Внешняя модель базы (иерархическая, сетевая или реляционная) Размещение базы данных в иерархической памяти вычислительной среды, оценка производительности БД [c.212]

Во всех фрагментах тип Литературный источник является одним и тем же типом данных и поэтому должен быть выделен из всех содержащих его фрагментов. Результирующая структура информационной модели предметной области изображена на рис. 7.35. [c.408]

Работа генерирующих АОС основана на модели предметной [c.346]

Генерирующие системы автоматически генерируют обучающую программу или ее компоненты на основе машинной модели предметной области (модели представления знаний). [c.346]

Большинство указанных выше задач решается не изолированно, а взаимосвязанно. Они интегрированы, т. е. объединены в систему САПР-Трубопровод. Возможность и целесообразность интеграции различных задач определяется рядом факторов [18], таких как связь потоков входной и выходной информации интегрируемых систем наличие большого объема общей информации в базах данных эквивалентность концептуальных моделей предметной области в месте стыковки двух подсистем наличие большого объема общей информации в исходных данных решение различных задач для одного и того же объекта проектирования единство системного программного обеспечения — языка программирования, операционной системы, системы управления базами данных. [c.8]

Концептуальная модель описывает все элементы данных, подлежащих хранению в базе данных, а также все связи между элементами. Она отражает обобщенную модель предметной области (объектов реального мира), для которой создавалась база данных. Концептуальная модель является моделью логического уровня и не зависит от особенностей используемой СУБД. Чаще всего на этапе концептуального проектирования используют модель сущность—связь (ER-модель). [c.144]

Рис. 8.11. Концептуальная модель предметной области

Знания, представляемые с помощью алгебры множеств, допускают использование в качестве принципиальной основы такого языка концептуальную модель предметной области и удовлетворяют приведенным выше условиям [1]. [c.146]

Правилами словообразования (вывода) языка являются отношения множеств для представления иерархической структуры концептуальной модели предметной области и отношений ее компонентов. [c.147]

Для предварительных расчетов и реализации данных информационных потоков необходимы их количественные значения. Это достигается путем декомпозиции модели с помощью известных технологий системного анализа (например, функционально-целевой технологии). При этом каждый элемент гпу матрицы М будет представлен также в виде матрицы, где источники и потребители получены в результате декомпозиции -го источника и ]-го потребителя информации матрицы М. При необходимости процесс декомпозиции повторяется далее, что приводит к известным задачам анализа иерархических древовидных структур. Для задач с древовидными моделями предметной области справедливо,что [c.163]

При приобретении знаний важную роль играет так называемое поле знаний, в котором содержатся основные понятия, используемые при описании предметной области, и свойства всех отношений, используемых для установления связей между понятиями. Поле знаний связано с концептуальной моделью предметной области, в которой не учтены ограничения, которые неизбежно возникают при представлении знаний в виде алгоритмов моделей системной динамики. [c.167]

Перечисленные пять особенностей информационных единиц определяют ту грань, за которой данные превращаются в знания, а базы данных перерастают в базы знаний. В настоящее время не существует баз знаний, в которых в полной мере были бы реализованы внутренняя интерпретируемость, структуризация, связность, введена семантическая мера и обеспечена активность знаний. Поэтому идея о максимальном соответствии состава и структуры базы знаний концептуальной модели предметной области видится авторами вполне целесообразной. [c.171]

Формирование концептуальной модели предметной области. Построение концептуальной модели -это синтез из множества деревьев, построенных разными экспертами, единого дерева декомпозиции глобальной задачи (рис. 4.11). Альтернативные варианты декомпозиции глобальной задачи или ее подзадач, созданные различными экспертами, образуют классы эквивалентности. Выбор из класса эквивалентности одного представителя осуществляется по алгоритму, представленному в третьей главе книги (раздел 3.5). [c.207]

Для качественного обеспечения требуемой информацией необходимо организовать функционирование информационных систем на всех стадиях обработки информации от обработки статистических наборов данных до создания междисциплинарных (например, предметно-экологических) экспертных систем, аккумулирующих знания соответствующей предметной области. Такие системы строятся на формализованных моделях предметных областей, накопленных знаниях и индивидуальном опыте многих специалистов. [c.258]

На уровне информационной модели предметной области в системе АВОГАДРО определен комплекс инструментальных расчетных, сервисных, диалоговых и графических функциональных средств, реализованный на стандартном общедоступном программном обеспечении. [c.260]

Современная тенденция разработки теории и практики систем состоит в придании им способности принятия решений. Это находиг выражение в разработке некоторых моделей принятия решений человеческим интеллектом. В непосредственной связи с этой проблемой (проблемой искусственного интеллекта ) в середине 60-х годов начало развиваться направление, получившее название Представление знаний и связанное с разработкой моделей предметной области, адекватно отображающих понимание человеком реального мира [62]. Правильно выбранный способ представления знаний обеспечивает не только эффективность системы, но и част саму возможность создания такой системы. [c.152]

На решение проблемы информационного обеспечения физикохимическими данными направлена разработка системы автоматизированного обеспечения физико-химической газовой динамики рекомендациями с оценками достоверности (система АВОГАДРО) [7]. В основу такой разработки положено представление о физической, математической и информационной моделях предметной области, включающей определенные разделы физики молекулярных, атомных и электронных столкновений, физико-химической кинетики, спектроскопии, кинетической теории газов и газовой динамики. При этом физическая модель формируется в виде образов, представлений и допущений нри описании того или иного явления математическая модель включает набор переменных для онисания состояния исследуемых объектов и уравненш с коэффициентами, замыкающими соотношениями, начальными и граничными условиями, что [c.8]

Задание на проектирование тепловой изоляции выдается автоматически после переработки данных, хранящихся в системе СТРУНА, и передается на вход системы АПРИЗ. Сложность разработки связи между двумя системами автоматизированного проектирования определяется степенью эквивалентности концептуальных моделей предметной области для каждой из систем. В рассматриваемом случае реализация связи между системами СТРУНА и АПРИЗ облегчается тем, что структура информации одинаковая. [c.63]

Основной проблемой моделирования сложных систем, а ими являются все социально-экономические системы, при недостаточной и размытой информации об их функционировании является обеспечение адекватности создаваемой модели объекту моделирования. Задача такого моделирования выходит за рамки формальных постановок и требует применения экспертных методов решения. Основой каадой системы, использующей экспертные знания, является концептуальная модель предметной области. Кокцепгуальная модель необходима для перехода от ментальных моделей экспертов к их формальному описанию, допускающему единственную интерпретацию. Несмотря на сложную структуру процессов, протекающих в социально-экономических системах, концептуальную модель данной предметной области возможно и целесообразно разрабатывать иерархической древовидной структуры, поскольку при создании концептуальной модели решается проблема представления знаний о предметной области, а не моделирования процессов. [c.107]

Одним из таких подходов к созданию концептуальной модели предметной области является функциональноцелевой подход, развитый для класса задач с древовидными моделями предметной области. Функциональноцелевой подход предложен В. А. Путиловым в начале 1980-х годов [14] для решения проблем управления сложными распределенными объектами. Этот подход развивался в разнообразных приложениях от задач синтеза ме- [c.137]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология