Базы данных

Среди основных приложений с использованием интегральной системы управления базой данных находятся вопросно-ответные системы. Вопросно-ответная система позволяет одному или более потребителям задавать вопросы к ее базе данных, в которой хранимая информация представляет собой модель самых разных фрагментов действительности. Предполагается, что система отвечает на эти вопросы. Отсюда очевидна важность ясного понимания вопросно-ответного отношения при конструировании таких систем. Необходимыми компонентами вопросно-ответных систем являются очень сложные машинные программы, дорогостоящие при создании и эксплуатации, и каждое исследование, которое дает возможность проникнуть в суть процесса проектирования таких систем и их управления и в результате которого удается улучшить функционирование и снизить стоимость систем, крайне желательно. [c.147]

Мы особо выделяем здесь то обстоятельство, что функционирование вопросно-ответных систем не зависит от решения проблемы перевода естественно-языковых вопросов на некоторый формальный язык. Это чрезвычайно сложная проблема, особенно если иметь в виду, что такой перевод должен выполняться автоматически. Ни одна из существующих в настоящее время вопросно-ответных систем вне стен лабораторий, на практике, не имеет подсистемы перевода. Есть много стилизованных формальных языков, которые в противовес базам данных используются для записи запросов, и часть из них претендует на [c.147]

Из сведений, относящихся к истории вопроса, мы должны сообщить, что в то время, когда эти исследования только начинались (1961 г.), едва ли можно было предвидеть, сколь широкую сферу возможных приложений будут иметь системы управления базами данных и вместе с ними вопросно-ответные системы. Мы тогда знали просто о некоторых новых интересных экспериментах, которые проводились в различных лабораториях и которые были связаны с использованием компьютеров в качестве вопросно-ответных устройств. В то время никто не представлял себе, какое большое распространение получат в наши дни огромные интегральные системы управления базами данных. Дело, однако, обстояло таким образом, что главным стимулом в развитии таких систем был интерес к проблеме взаимодействия человека и машины, соотношения вопроса и ответа. [c.149]

M a p T и H Д Ж. Организация баз данных в вычислительных системах. Мир , 1978. [c.269]

Ц а л е н к о М. Ш. Философия и математика моделирования процессов обработки информации (на примере реляционных моделей баз данных).— Семиотика и информатика, 1979, 13, с. 150—183. [c.269]

Б о р щ е в В. Б. Логический подход к описанию баз данных реляционного типа.— Семиотика и информатика, 1981, 16. [c.269]

Бениаминов Е. М. Алгебраический подход к мо делям баз данных реляционного типа. Там же, 44—80 [c.278]

Логико-лингвистические модели. В дополнение к математическим моделям, широко используемым в информатике, в теории искусственного интеллекта получили интенсивное развитие логико-лингвистические модели (ЛЛМ), которые дали мощный импульс в становлении новой информационной технологии и индустрии интеллектуальных систем. В отличие от математических ЛЛМ носят смысловой семантический характер. Появление ЛЛМ обеспечило возможность сформировать базы знаний наряду с базами данных. Необходимо отметить, что еще до того, как стало утверждаться представление с ЛЛМ, они уже были использованы Д. А. Поспеловым в 60-х годах в задачах ситуационного управления [26, 27]. [c.41]

Знания и данные. Функционирование интеллектуальной системы обеспечивается интеллектуальным банком данных, который является ее обязательным компонентом и условно разделяется на базу знаний (БЗ) и базу данных (БД). Четкой границы между понятиями знание и данные нет. Например, данные несут в себе определенные знания. Можно сказать, что БЗ есть совокупность сведений о свойствах предметной области (ПО), а БД — о состоянии ПО. В отличие от данных, которые всегда пассивны, для знаний характерны активность и связность. Активность про- [c.41]

Разработка новой архитектуры ЭВМ. Для ЭВМ новой архитектуры требуется обработка не только и не столько числовой, сколько символьной информации. Для этого предусматривается создание целого ряда системных программ и, как следствие, появление машин баз данных, машин баз знаний, лингвистических процессоров и т. п. Создание новой архитектуры ЭВМ связано с отечественными и зарубежными программами разработки ЭВМ новых поколений [37]. [c.44]

Структура экспертной системы включает следующие подсистемы подсистема общения база знаний база данных решающий блок подсистема накопления знаний подсистема объяснений, объясняющая пользователю, как и почему получен тот или иной вывод (рис. 1.4) [22]. [c.45]

База знаний База данных [c.46]

При работе со структурными базами данных каталитически систем искусственного интеллекта, помимо вопросов ввода/выв( [c.96]

База данных по моделирующим блокам [c.268]

Вся информация, отражающая состояние технологического объекта и органов управления им, а также данные, необходимые для реализации функций управления, содержатся в общесистемной базе данных (ОВД). [c.339]

Подсистема управления базами знаний содержит в себе информацию, используемую всеми подсистемами, т. е. отражает в своем представлении способы и приемы организации диалога, распознавания ситуаций, выработки и принятия решений, обучения, генерации программного обеспечения, методы доступа к базам данных. [c.345]

Создание базы данных, алгоритма расчета и пакета программ для решения задач, связанных с определением [c.238]

Для многих газов и жидкостей свойства систематизированы в виде баз данных [16]. [c.29]

В связи с тем, что авторы книги понимают эротетическую логику как грамматику и семантику вопросов, они развивают теорию вопросно-ответных отношений на базе описанного ими формального языка L и неформального метаязыка, в котором формулируются семантические характеристики вопросов и ответов. Однако возможны пути синтаксического определения различных вопросно-ответных предикатов в рамках формального метаязыка ML, содержащего L (с.м. прим. 3). Целесообразность изучения конструкций подобного рода вызвана тем, что корректное определение вопросов к информационным системам (и базам данных как их частному случаю) требует обогащения выразительной силы L (т. е. введения переменных новых сортов и специальных металогических предикатов). Весьма перспективным было бы такое определение вопросно-ответных предикатов в ML, которое бы допускало извлечение из них программ (см. в этой связи Непейвода H.H. [c.10]

Наша общая точка зрения на все эти примеры заключается в том, что мы не хотим отстаивать предлагаемые нами конкретные осмысления вопросительных предложений естественного языка на том основании, что такие предложения чаще содержат неоднозначные субъекты, чем однозна-ные причем особенно часто неоднозначность возникает из-за возможности разных категорных условий. Мы хотим только отметить плодотворность наших понятий и систем обозначений, точно и гибко формулируя предлагаемые прочтения вопросов. Стоит, видимо, особо подчеркнуть, что если вопросно-ответная информационная база данных четко сформулирована, то сама юрмулировка, как правило, служит адекватной категоризацией, почти неизбежно приводящей к адекватному множеству категорных условий. [c.43]

В искусственных вопросно-ответных системах требование различения может быть учтено, а может и не быть. Так, можно было бы как предусмотреть, так и не предусматривать в базе данных системы в качестве фоновой информации, что Питтсбургские пираты и Лос-анжелосские хитрецы обозначают разные объекты. Точно так же можно было бы кгк снабдить, та и ке снабжать систему средствами распознаванйя того, что матч между командами Пираты — Хитрецы 24 июля 1968 г. тот же самый, что и матч Хитрецы — Пираты 24 июля-1968 г. Именно все эти соображения навели нас на мысль, что вопрос о том, должны ответы выражать требование различения или кет, следует оставить открытым. [c.74]

Основная, и растущая сфера применения обработки информации — это системы управления базами данных [Жардин, 1974]. Больше половины практических исследований в области обработки информации возникает в процессе установки таких систем. Интегральная система управления базой данных — это комплекс вычислительных машин и программ, предназначенных для накопления и хранения постоянной и переменной информации, а также для обеспечения управляемого поиска и модификации запрашиваемых сведений. Эти системы большие и сложные. Следует соблюдать огромную осторожность при про- [c.146]

В результате недавно проведенного исследования было разработано обобщенное архитектоническое описание систем баз данных в области управления, которое дает возможность с вполне приемлемой точностью отметить точки соприкосновения вопросов и других аспектов таких систем [Стил, 1975]. Эта работа раскрывает также природу глубинной ассерторической логики и ряд важных свойств релевантной эротетической логики. Положения, которые были выдвинуты нами в настоящей работе, совместимы с результатами, полученными в области обработки информации. Тот факт, что пропасть, лежащая между формальными теоретическими разработками и практикой ad ho , как нам кажется, довольно быстро уменьшается, вселяе в нас надежду. [c.148]

Мы исследовали практические приложения эротетической логики несколько более глубоко, чем это обычно принято в работах типа нашей, по двум причинам. Во-первых, в ряде случаев выбор методики и системы обозначений, произвольный с чисто логической точки зрения, был сделан с учетом возможных приложений строящейся логики. По всей вероятности, выбор, который, как нам казалось, производился произвольно, был часто подсознательно мотивирован. Во-вторых, в то время как формальный аппарат строится по возможности для бесконечного универсума, каждое конкретное приложение этого аппарата к решению задач, связанных с обработкой информации, основано по необходимости на конечном универсуме (базе данных). В конечном случае многие сложные и нерешенные вопросы, естественно, отпадают, и мы настоятельно рекомендуем читателю, интересующемуся указанными выше практическими приложениями, иметь это в виду. В своем изложении мы в явном виде не решали задачу применения построенного формального аппарата к процессу обработки информации. [c.152]

Программа. Дальнейший материал этой статьи делится на три части. В части I описывается ситуация, когда компьютер воспринимает только атомарную информацию. Это сильное ограничение, но оно порождает сравнительно простую ситуацию, в которой удобно развить некоторые ключевые идеи. В части II компьютеру разрешается воспринимать информацию, выраженную функционально составными предложениями. В этом случае я предлагаю в качестве нового типа значений некоторых формул отображения эписте-мических состояний в эпистемические состояния. В части III компьютеру разрешено также воспринимать импликации, рассматриваемые как правила для улучшения базы данных. [c.213]

Наше предположение требует, чтобы система, использующая четырехзначную логику, кодировала каждое атомарное предложение, представленное в ее базе данных, вместе с указанием на то, какое из четырех значений это предложение имеет на данном этапе. Отсюда следует, что компьютер не может задать некоторый класс простым перечислением его элементов, предполагая, что неперечислен-ные элементы не принадлежат данному классу. Действительно, поскольку имеется четыре значения, то существует четыре функциональных состояния каждого элемента компьютеру может быть не сообщено ни одного, а может быть сообщено одно или каждое из утверждений в классе и не в классе . Сами собой возникают две процедуры. Первая должна помечать каждое из сообщений одним из значений Т, F или Both, если про них компьютеру нечто [c.214]

В силу сказанного теорию вопросов и ответов можно формулировать в языке многосортной логики предикатов. Следует отметить, что модели баз данных [2, 3] и информационно-поисковых систем естественным образом строятся в языке многосортной логпки предикатов [4, 5, 6]. Отметим, что в реляционных моделях баз данных [2, 3] категорным условиям соответствуют так называемые атрибуты. [c.269]

Авторы справедливо отмечают, что в настоящее время omputer s ien e находится в долгу перед потребностями практики использования ЭВМ. Однако следует отдать дань несомненным успехам этой науки, а также достижениям смежной G ней дисциплины — исследованиям по искусственному интеллекту. Весьма интенсивно в настоящее время развиваются исследования по алгоритмическим языкам, работы по синтезу программ и по проверке правильности программ, которые проводятся на базе логических исчислений имеются также некоторые успехи в развитии общей теории информационных систем и моделей баз данных. Ниже мы приводим (далеко не полный) перечень ссылок на работы, информирующие читателей об упомянутых проблемах. [c.277]

Приписывание истины и лжи всем возможным атомарным формулам, содержащим лишь индивидные константы и не содержащим индивидных переменных, равносильно формированию базы данных Н, 21. Нестандартность конструкции Н. Белнапа состоит в том, что атомарным формулам приписываются четыре истинностных значения F, 7, None, Both, что делает возможным ответы на вопросы в противоречивых ситуациях, которые бракуются в стандартном случае применения двузначной логики. Следует здесь, однако, подчеркнуть, что интеллектуально развитый [c.279]

База данных по По технологиче- Раздел конст- Раздел техноло- Автоматизация [c.268]

Задача выбора оптимального варианта решалась на базе СКДИ ADAR с использованием алгоритма оптимизации с учетом факторов неопределенности [31, 32]. Как уже упоминалось, СКДИ ADAR является многоцелевым программным комплексом интеллектуального типа, предоставляющим исследователю достаточно широкие возможности. При решении задачи использовались все основные прикладные подсистемы СКДИ 1) база данных по физико-химическим свойствам индивидуальных веществ и их смесей (БФХС) 2) база данных по моделирующим блокам (БМВ) 3) автоматизированная подсистема подготовки исходной информации 4) подсистемы технологического и 5) конструкционного проектирования. [c.275]

База данных по физико-химическим свойствам веществ и их смесей содержит информацию о физико-химических константах и коэффициентах зависимостей, аппроксимирующих свойства веществ от параметров состояния, а также включает в себя комплекс программ обработки экспериментальных данных и расчета значений физико-химических свойств. Концептуальная модель, заложенная в основу построения БФХС, такова, что практически полностью обеспечивает физическую и логическую независимость данных программного обеспечения. Пользователю системы предоставляется возможность получения разнообразной справочной информации как непосредственно на экране терминала, так и вывода печатных документов в форме ЕСКД. [c.275]

База данных по моделирующим блокам содержит необходимую для расчета технологических аппаратов и узлов информацию (например, количество связанных потоков, число и назначение алгоритмов расчета, количество параметров оборудования, их физический смысл и т. д.), а также собственно программное обеспечение для расчета аппаратов — моделирующие блоки [31, 32]. Используемые в системе моделирующие блоки являются муль-тивариантными (реализуют несколько как правило, все допустимые — вариантов расчета) и позволяют наилучшим образом сочетать достоинства глобального и декомпозиционного подходов к моделированию агрегата. Так же, как и в БФХС, в БМБ существуют широкие сервисные возможности для работы пользователей. [c.275]

Подсистема обучения ориентирует всю систему на конкретную область управления за счет пополнения базы знаний и данных. Имеющийся набор человеко-машинных процедур обучения позволяет организовать доступ к базам данных и знаний. В первом случае эти процедуры позволяют организовать работу по наполнению базы данных элезгентамп, описывающими предметную область, во втором случае — наполнить базу знаний методами распознавания, классификации, поиска, т. е. информацией, необходимой для выработки и принятия решений. [c.345]

Подсистема управления базами данных организует хранение всей информации о предметной об.тасти управления, [c.345]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология