18

Министерство образования и науки РФ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Тульский государственный университет

Кафедра прикладной математики и информатики

Базы данных и экспертные системы

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

по выполнению курсового проекта для студентов направления 010500 «Прикладная математика и информатика»

специальности 010501 «Прикладная математика и информатика» очной формы обучения

Тула 2010

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 3

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ВЫПОЛНЕНИЯ КУРСОВОГО ПРОЕКТА 5

2. ОСНОВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ К КУРСОВОМУ ПРОЕКТУ 5

2.1. Тематика курсового проекта 5

2.2. Задание И исходные данные к курсовому проекту 6

2.З. Объем курсового проекта 6

2.4. выполнение курсового проекта 6

2.5. Защита курсового проекта 7

3. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ К ВЫПОЛНЕНИЮ КУРСОВОГО ПРОЕКТА 8

3.1. Проектирование и реализация моделей баз данных 8

3.2. Разработка экспертных систем 8

3.3. План построения и содержание разделов пояснительной записки к курсовому проекту 13

3.4. Методические указания по выполнению отдельных разделов курсового проекта 13

3.5. Оформление пояснительной записки курсового проекта 14

4. БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 15

ПРИЛОЖЕНИЕ 18

ВВЕДЕНИЕ

Одна из причин широкого применения средств вычислительной техники во многих сферах человеческой деятельности связана с резким увеличением объемов перерабатываемой информации. Информация, данные все чаще рассматриваются как жизненно важные национальные ресурсы, которые должны быть организованы так, чтобы ценность их была, по возможности, максимальной. Научный подход к управлению данными базируется на концепции интеграции данных, использовании соответствующих банков данных и знаний в современных информационных системах различного уровня и типа.

Всякое управление немыслимо без соответствующей информационной технологии и предполагает: 1) наличие управляемого объекта; 2) существование управляющего органа, воздействующего на управляемый объект с целью изменения состояния последнего в желаемом направлении; 3) цель управления; 4) критерий эффективности.

Эффективность управления определяется, в первую очередь, качеством источников исходных данных для принятия решений и гибкостью методов использования этих данных.

Использование автоматизированных банков данных позволяет обеспечить многоаспектный доступ к совокупности взаимосвязанных данных, интеграцию и централизацию управления данными, минимизацию избыточности данных, возможность совмещения различных режимов их обработки.

В настоящее время расширяются исследования по созданию систем искусственного интеллекта на основе соответствующих баз знаний. В частности, актуальны следующие направления исследований.

1. Представление знания. В рамках этого направления решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти интеллектуальной системы (ИС). Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки описания знаний, выделяются различные типы знаний. Изучаются источники, из которых ИС может черпать знания, создаются процедуры и приемы, с помощью которых возможно приобретение знаний для ИС.

2. Манипулирование знаниями. Здесь изучаются способы пополнения знаний на основе их неполных описаний, системы классификации хранящихся в ИС знаний, разрабатываются процедуры обобщения знаний и формирования на их основе абстрактных понятий, создаются методы достоверного и правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний, предлагаются модели рассуждений, опирающихся на знания и имитирующих особенности человеческих рассуждении.

Экспертные системы (ЭС) — это программы ЭВМ, модифицирующие действия эксперта-человека при решении задач в определенной предметной области на основе накопленных знаний. ЭС могут быть отнесены к системам искусственного интеллекта общего назначения, которые не только исполняют заданные процедуры, но на основе метопроцедур поиска генерируют и исполняют процедуры решения новых конкретных задач.

«Базы данных и экспертные системы» — дисциплина цикла «Общепрофессиональные дисциплины направления 010500 «Прикладная математика и информатика». В этом курсе студенты знакомятся с ключевыми понятиями баз данных, современными системами управления базами данных (СУБД), методами создания банков данных, основами экспертных систем.

В результате изучения данного курса студент должен:

1. Знать основные модели данных и их организацию, принципы построения языков запросов и манипулирования данными, методы построения баз данных и баз знаний, принципы построения экспертных систем.

2. Уметь разрабатывать концептуальные модели реальных проблемных областей, реализовывать их на ЭВМ, создавать различные информационные структуры средствами современных СУБД, строить элементы экспертных систем.

Важным фактором углубления знаний и приобретения практического опыта решения соответствующих задач является курсовой проект по курсу «Базы данных и экспертные системы».