Тема 2.3. Програмні засоби презентацій та основи офісного програмування

Тема 2.4.

2.4.11. Навчальна база даних із головною кнопковою формою "Training_students" - Завантажити

Системи управління базами даних та експертні системи

2.4. Системи управління базами даних та експертні системи

2.4.10. Експертні та навчальні системи

Експертні системи є одним із основних додатків штучного інтелекту. Штучний інтелект – це один із розділів інформатики, в якому розглядаються завдання апаратного та програмного моделювання тих видів людської діяльності, Які вважаються інтелектуальними.

Результати досліджень з штучного інтелекту використовуються в інтелектуальних системах, які здатні вирішувати творчі завдання, що належать до конкретної предметної області, знання про яку зберігаються в пам'яті (базі знань) системи. Системи штучного інтелекту орієнтовані рішення великого класу завдань, яких ставляться звані частково структуровані чи неструктуровані завдання (слабко формализуемые чи неформализуемые завдання).

Інформаційні системи, що використовуються для вирішення частково структурованих завдань, поділяються на два види:

1. Створюють управлінські звіти (що виконують обробку даних: пошук, сортування, фільтрацію). Прийняття рішення складає основі відомостей, які у цих звітах.
2. Розробні можливі альтернативи рішення. Ухвалення рішення зводиться до вибору однієї із запропонованих альтернатив.

Інформаційні системи, які розробляють альтернативи рішень, можуть бути модельними або експертними:

1. Модельні інформаційні системи надають користувачеві моделі (математичні, статистичні, фінансові тощо), які допомагають забезпечити вироблення та оцінку альтернатив рішення.
2. Експертні інформаційні системи забезпечують вироблення та оцінку можливих альтернатив користувачем за рахунок створення систем, що ґрунтуються на знаннях, отриманих від фахівців - експертів.

Експертні системи - це програми для комп'ютерів, що акумулюють знання фахівців - експертів у конкретних предметних галузях, які призначені для отримання прийнятних рішень у процесі обробки інформації. Експертні системи трансформують досвід експертів у будь-якій галузі знань у форму евристичних правил і призначені для консультацій менш кваліфікованих фахівців.

Відомо, що знання існують у двох видах: колективний досвід, особистий досвід. Якщо предметна область представлена ​​колективним досвідом (наприклад, вища математика), то ця предметна область не потребує експертних систем. Якщо у предметній області більша частина знань є особистим досвідомфахівців високого рівня і ці знання є слабоструктурованими, то така галузь потребує експертних систем. Сучасні експертні системи знайшли широке застосування у всіх галузях економіки.

База знань є ядром експертної системи. Перехід даних до знань є наслідком розвитку інформаційних систем. Для зберігання даних застосовуються бази даних, а зберігання знань – бази знань. У базі даних зазвичай зберігаються великі масиви даних з відносно невеликою вартістю, а в базах знань зберігаються невеликі за обсягом, але дорогі інформаційні масиви.

База знань – це сукупність знань, що описані з використанням обраної форми їх подання. Наповнення бази знань є однією з самих складних завдань, що з вибором знань їх формалізацією та інтерпретацією.

Експертна система складається з:

• бази знань (у складі робочої пам'яті та бази правил), призначеної для зберігання вихідних та проміжних фактів у робочій пам'яті (її ще називають базою даних) та зберігання моделей та правил маніпулювання моделями в базі правил;
• вирішувача завдань (інтерпретатора), який забезпечує реалізацію послідовності правил для вирішення конкретної задачі на основі фактів та правил, що зберігається в базах даних та базах знань;
• підсистеми пояснення дозволяє користувачу отримати відповіді на запитання: «Чому система прийняла таке рішення?»;
• підсистеми набуття знань, призначеної як додавання до бази знань нових правил, і модифікації наявних правил;
• інтерфейсу користувача, комплексу програм, що реалізують діалог користувача із системою на стадії введення інформації, та отримання результатів.

Експертні системи відрізняються від традиційних системобробки даних тим, що в них зазвичай використовується символьний спосіб подання, символьний висновок і евристичний пошук рішень. Для вирішення слабко формалізованих або неформалізованих задач перспективнішими є нейронні мережі або нейрокомп'ютери.

Основу нейрокомп'ютерів становлять нейронні мережі – ієрархічні організовані паралельні сполуки адаптивних елементів – нейронів, які забезпечують взаємодію Космосу з об'єктами реального світу як і, як і біологічна нервова система.

Великих успіхів використання нейромереж досягнуто під час створення самонавчальних експертних систем. Мережа налаштовують, тобто. навчають, пропускаючи через неї всі відомі рішення та домагаючись отримання необхідних відповідей на виході. Налаштування полягає у доборі параметрів нейронів. Часто використовують спеціалізовану програму навчання, яка займається навчанням у мережі. Після навчання система готова до роботи.

Якщо в експертну систему її творці попередньо закладають знання у певній формі, то в нейронних мережах невідомо навіть розробникам, як формуються знання у її структурі у процесі навчання та самонавчання, тобто. мережа є «чорний ящик».

Нейрокомп'ютери як системи штучного інтелекту є досить перспективними і можуть нескінченно вдосконалюватися у своєму розвитку.

В даний час системи штучного інтелекту у формі експертних систем та нейронних мереж знаходять широке застосування при вирішенні фінансово-економічних проблем.

Реферат на тему:

Зміст

Створення звіту як об'єкта бази даних

Способи створення звіту

Створення звіту

Експертні та навчальні системи

Створення звіту як об'єкта бази даних

Звіт - це форматоване представлення даних, яке виводиться на екран, у друк чи файл. Вони дозволяють витягти з бази потрібні відомості та подати їх у вигляді, зручному для сприйняття, а також надають широкі можливості для узагальнення та аналізу даних.

Під час друку таблиць та запитів інформація видається практично у тому вигляді, в якому зберігається. Часто виникає необхідність подати дані у вигляді звітів, які мають традиційний вигляд та легко читаються. Докладний звіт включає всю інформацію з таблиці або запиту, але містить заголовки та розбитий на сторінки із зазначенням верхніх та нижніх колонтитулів.

Структура звіту у режимі Конструктора

Microsoft Access відображає дані з запиту або таблиці у звіті, додаючи до них текстові елементи, які спрощують його сприйняття.

До таких елементів относятся:

Заголовок. Цей розділ друкується лише у верхній частині першої сторінки звіту. Використовується для виведення даних, таких як текст заголовка звіту, дата або частина тексту документа, що констатує, які слід надрукувати один раз на початку звіту. Для додавання або видалення області заголовка звіту необхідно вибрати в меню Вигляд команду Заголовок/примітка звіту.

Верхній колонтитул. Використовується для виведення даних, таких як заголовки стовпців, дати або номери сторінок, що друкуються зверху на кожній сторінці звіту. Щоб додати або видалити верхній колонтитул, необхідно вибрати в меню Вигляд команду Колонтитули. Microsoft Access додає верхній та нижній колонтитули одночасно. Щоб приховати один із колонтитулів, потрібно задати для його властивості Висота значення 0.

Область даних, розташована між верхнім та нижнім колонтитулами сторінки. Містить основний текст звіту. У цьому розділі з'являються дані, що роздруковуються для кожного з записів у таблиці або запиті, на яких заснований звіт. Для розміщення в області даних елементів керування використовують список полів та панель елементів. Щоб приховати область даних, потрібно задати властивості розділу Висота значення 0.

Нижній колонтитул. Цей розділ з'являється у нижній частині кожної сторінки. Використовується для виведення даних, таких як підсумкові значення, дати або номери сторінки, що друкуються знизу на кожній сторінці звіту.

Примітка. Використовується для виведення даних, таких як текст висновку, загальні підсумкові значення або підпис, які слід надрукувати один раз наприкінці звіту. Незважаючи на те, що в режимі Конструктора розділ "Примітка" звіту знаходиться внизу, він друкується над нижнім колонтитулом сторінки на останній сторінці звіту. Для додавання або видалення області приміток звіту необхідно вибрати в меню Вигляд команду Заголовок/примітка звіту. Microsoft Access одночасно додає та видаляє області заголовка та приміток звіту.

Способи створення звіту

У Microsoft Access можна створювати звіти у різний спосіб:

Конструктор

Майстер звітів

Автозвіт: у стовпець

Автозвіт: стрічковий

Майстер діаграм

Поштові наклейки

Майстер дозволяє створювати звіти з групуванням записів і є найпростіший спосібстворення звітів. Він поміщає вибрані поля у звіт та пропонує шість стилів його оформлення. Після завершення роботи Майстра отриманий звіт можна доопрацювати у режимі Конструктора. Скориставшись функцією Автозвіт, можна швидко створювати звіти, а потім вносити деякі зміни.

Для створення Автозвіту необхідно виконати такі дії:

У вікні бази даних натисніть вкладку Звіти, а потім натисніть кнопку Створити. З'явиться діалогове вікно Новий звіт.

Виділити у списку пункт Автозвіт: у стовпець або Автозвіт: стрічковий.

У полі джерела даних клацнути на стрілці і вибрати як джерело даних таблицю чи запит.

Клацніть на кнопку ОК.

Майстер автозвіту створює автозвіт у стовпець або стрічковий (на вибір користувача), і відкриває його в режимі Попереднього перегляду, який дозволяє побачити, як виглядатиме звіт у роздрукованому вигляді.

Зміна масштабу відображення звіту

Для зміни масштабу відображення користуються покажчиком – лупою. Щоб побачити всю сторінку повністю, необхідно натиснути будь-де звіту. На екрані з'явиться сторінка звіту у зменшеному масштабі.

Знову натисніть на звіті, щоб повернутися до збільшеного масштабу. У збільшеному режимі подання звіту точка, на якій ви клацнули, опиниться в центрі екрана. Для прогортання сторінок звіту користуються кнопками переходу внизу вікна.

Друк звіту

Для друку звіту необхідно виконати таке:

У меню Файл натисніть команду Друк.

В області Друкувати клацнути на варіанті Сторінки.

Щоб надрукувати лише першу сторінку звіту, введіть 1 у полі "з" та 1 у поле "по".

Клацніть на кнопку ОК.

Перш ніж друкувати звіт, доцільно переглянути його в режимі Попереднього перегляду, щоб перейти до якого в меню Вигляд потрібно вибрати Попередній перегляд.

Якщо під час друку наприкінці звіту з'являється порожня сторінка, переконайтеся, що параметр Висота для приміток звіту має значення 0. Якщо під час друку порожні проміжні сторінки звіту, переконайтеся, що сума значень ширини форми або звіту та ширини лівого та правого полів не перевищує ширину аркуша паперу. в діалоговому вікні Параметри сторінки (меню Файл).

Під час розробки макетів звіту керуйтеся наступною формулою: ширина звіту + ліве поле + праве поле<= ширина бумаги.

Щоб підігнати розмір звіту, необхідно використовувати такі прийоми:

змінити значення ширини звіту;

зменшити ширину полів або змінити орієнтацію сторінки.

Створення звіту

1. Запустіть програму Microsoft Access. Відкрийте базу даних (наприклад, навчальну базу даних "Деканат").

2. Створіть Автозвіт: стрічковий, використовуючи як джерело даних таблицю (наприклад, Студенти). Звіт відкривається в режимі Попереднього перегляду, який дозволяє побачити, як виглядатиме звіт у роздрукованому вигляді.

3. Перейдіть у режим Конструктора та виконайте редагування та форматування звіту. Щоб перейти з режиму попереднього перегляду в режим конструктора, натисніть кнопку Закрити на панелі інструментів вікна програми Access. На екрані з'явиться звіт у режимі Конструктора.

Редагування:

1) видаліть поля код студента у верхньому колонтитулі та області даних;

2) перемістіть вліво всі поля у верхньому колонтитулі та області даних.

3) Змініть напис у заголовку сторінки

У розділі Заголовок звіту виділити напис Студенти.

Помістіть покажчик миші праворуч від слова Студенти, щоб вказівник набув форми вертикальної риси (курсора введення), і клацніть у цій позиції.

Введіть НТУ "ХПІ" та натисніть Enter.

4) Перемістіть напис. У нижньому колонтитулі виділити поле =Now () і перетягнути його в Заголовок звіту під назвою Студенти. Дата відображатиметься під заголовком.

5) На панелі інструментів Конструктор звітів натисніть кнопку Попередній перегляд, щоб переглянути звіт.

Форматування:

1) Виділіть заголовок Студенти НТУ "ХПІ"

2) Змініть гарнітуру, зображення та колір шрифту, а також колір заливки фону.

3) На панелі інструментів Конструктор звітів натисніть кнопку Попередній перегляд, щоб переглянути звіт.

Зміна стилю:

Щоб змінити стиль, виконайте таке:

На панелі інструментів Конструктора звітів натисніть кнопку Автоформат, відкриється діалогове вікно Автоформат.

У списку Стилі об'єкта "звіт - автоформат" клацнути на пункті Строгий, а потім клацнути на кнопці ОК. Звіт буде відформатовано у стилі Строгий.

Перемикається в режим Попередній перегляд. Звіт з'явиться у вибраному стилі. Надалі всі звіти створені за допомогою функції Автозвіт матимуть стиль Строгий, доки ви не задасте інший стиль у вікні Автоформат.

Експертні та навчальні системи

Експертні системи є одним із основних додатків штучного інтелекту. Штучний інтелект - це один із розділів інформатики, в якому розглядаються завдання апаратного та програмного моделювання тих видів людської діяльності, які вважаються інтелектуальними.

Результати досліджень із штучного інтелекту використовуються в інтелектуальних системах, які здатні вирішувати творчі завдання, що належать до конкретної предметної галузі, знання про яку зберігаються в пам'яті (базі знань) системи. Системи штучного інтелекту орієнтовані рішення великого класу завдань, яких ставляться звані частково структуровані чи неструктуровані завдання (слабко формализуемые чи неформализуемые завдання).

Інформаційні системи, що використовуються для вирішення частково структурованих завдань, поділяються на два види:

Створюють управлінські звіти (що виконують обробку даних: пошук, сортування, фільтрацію). Прийняття рішення складає основі відомостей, які у цих звітах.

Експертна система для навчання - Це програмна система, що реалізує функцію навчання на основі знань експертів.

Можливості ЕОС:

• Мережеве подання навчальних курсів

• Моделі учнів

• Генерація контрольних питань та даних для аналізу відповідей на них

• Можливість нарощування баз знань, умінь та навичок

Завдання експертної системи:

• надати учню чіткі критерії досягнення навчальних цілей (система контролю),

• допомогти йому збудувати оптимальний індивідуальний графік навчання.

• зберегти результати попередніх консультацій.

• Експертна система з вирішення завдань у предметній галузі, що вивчається.

• Експертна система з діагностики помилок учня

• Експертна система з планування процесу управління вченням

1. Вчення

1. Вчення . Створення середовища набуття знань.

2. Навчання. Виконання функцій викладача щодо пред'явлення матеріалу, контролю його засвоєння та діагностики помилок

3. Контроль та діагностика . Надання тестових питань, оцінка відповідей та виявлення помилок.

4. Тренування . Створення середовища, яке дозволяє набувати та закріплювати необхідні навички та вміння.

Експертна оболонка

Експертна оболонка призначена для організації навчання в режимі комп'ютер-студент. Навчання у складі інформаційно-освітнього середовища «Chopin» відбувається за індивідуальним навчальним планом та в індивідуальному темпі. Експертна оболонка в середовищі виконує роль порадника, який на основі реальних досягнень учня, зафіксованих у базі даних результатів тестування та навчання, будує план навчання та приймає рішення про досягнення учням деякого рівня знань про предметну область. VIPES – гібридна оболонка

VIPES призначений для роботи в мережі. Ця оболонка є розрахована на багато користувачів. У цій системі використовується графічний інтерфейс користувача. Предметні фахівці та викладачі здатні самостійно створювати та редагувати бази знань для оболонки VIPES.

• Оболонка тестування

• Консоль аналізу даних

• Оболонка багатользувальної ЕС із візуальним інтерфейсом

• База даних навчання та тестування

• Файлова система даних тестів та навчальних курсів

• Оболонка навчання

• Службовий модуль

Тестування вихідних даних

Тестування вихідних даних включає перевірку фактографічної інформації, що є основою щодо експертизи.

Логічне тестування бази знань полягає у виявленні логічних помилок у системі продукцій, які не залежать від предметної області; пропущені та перетинаються правила; неузгоджувані та термінальні клаузи (неузгоджені умови).

Концептуальне тестування проводиться для перевірки загальної структури системи та обліку в ній всіх аспектів розв'язуваної задачі.

1. Простота вирішення вихідної задачі побудови системи.

2. Можливість доповнення системи тестування в процесі використання.

3. Досить проста схема практичного використання.

4. Привабливість для користувача за рахунок часу та зусиль, що витрачаються на перевірку знань.

пропозиція кількох варіантів відповідей опосередковано стимулює користувача аналізувати різні рішення, глибше досліджувати поставлене завдання.

Рецензуюча експертна система.

Один із шляхів вирішення проблеми проблема інтенсифікації процесу освіти – використання новітніх інформаційних технологій під час навчання та стажування молодих спеціалістів.

Для вирішення цієї проблеми розроблено проект зі створення рецензуючої експертної системи, яка виконує функції експерта – консультанта та педагога одночасно.

Експертна система – програма, призначена у тому, щоб моделювати людський інтелект, досвід, процес пізнання.

З експертною системою, що ґрунтується на рецензуючому підході, користувач надає більший обсяг даних, а також власний варіант рішення або план дій.

Система оцінює план користувача та забезпечує критичний аналіз.

Критичний аналіз включає альтернативи, пояснення, виправдання, попередження та додаткову інформацію для розгляду.

Рецензуюча експертна система реалізує два типи здібностей:

• Система може функціонувати подібно до звичайної експертної системи

• Система може аналізувати будь-який із можливих планів, запропонованих користувачем, у контексті сценарію можливих дій, та проводити практичний критичний аналіз.

1. користувач вводить інформацію щодо поточної дії та надає свій операційний план або набір дій.

2. проводиться аналіз введеного

3. користувач отримує потрібний результат.

4. якщо користувач поставив план дій як невідомий, рецензуюча експертна система функціонуватиме як звичайна експертна система і видасть план, що рекомендується експертом.

Усі експертні системи виконують різні функції, але вони мають одну єдину мету – порівняти це завдання з наявною інформацією базі даних і виконати ту функцію, яку виконує дана експертна система.

• Що таке експертно – навчальна система?

• Які 3 аспекти виділяють у тестуванні експертних систем?

• Експертні системи є одним із основних додатків штучного інтелекту. Штучний інтелект – це з розділів інформатики, у якому розглядаються завдання апаратного і програмного моделювання тих видів людської діяльності, які вважаються інтелектуальними.

  Результати досліджень із штучного інтелекту використовуються в інтелектуальних системах, які здатні вирішувати творчі завдання, що належать до конкретної предметної галузі, знання про яку зберігаються в пам'яті (базі знань) системи. Системи штучного інтелекту орієнтовані рішення великого класу завдань, яких ставляться звані частково структуровані чи неструктуровані завдання (слабко формализуемые чи неформализуемые завдання).

  Інформаційні системи, що використовуються для вирішення частково структурованих завдань, поділяються на два види:

  Створюють управлінські звіти (що виконують обробку даних: пошук, сортування, фільтрацію). Прийняття рішення складає основі відомостей, які у цих звітах.

  Розробні можливі альтернативи рішення. Ухвалення рішення зводиться до вибору однієї із запропонованих альтернатив.

  Інформаційні системи, які розробляють альтернативи рішень, можуть бути модельними або експертними:

  Модельні інформаційні системи надають користувачеві моделі (математичні, статистичні, фінансові тощо), які допомагають забезпечити вироблення та оцінку альтернатив рішення.

  Експертні інформаційні системи забезпечують вироблення та оцінку можливих альтернатив користувачем за рахунок створення систем, що ґрунтуються на знаннях, отриманих від фахівців - експертів.

  Експертні системи - це програми для комп'ютерів, що акумулюють знання фахівців - експертів у конкретних предметних галузях, які призначені для отримання прийнятних рішень у процесі обробки інформації. Експертні системи трансформують досвід експертів у будь-якій галузі знань у форму евристичних правил і призначені для консультацій менш кваліфікованих фахівців.

  Відомо, що знання існують у двох видах: колективний досвід, особистий досвід. Якщо предметна область представлена ​​колективним досвідом (наприклад, вища математика), то ця предметна область не потребує експертних систем. Якщо в предметній галузі більшість знань є особистим досвідом фахівців високого рівня і ці знання є слабоструктурованими, то така галузь потребує експертних систем. Сучасні експертні системи знайшли широке застосування у всіх галузях економіки.

  База знань є ядром експертної системи. Перехід даних до знань є наслідком розвитку інформаційних систем. Для зберігання даних застосовуються бази даних, а зберігання знань – бази знань. У базі даних зазвичай зберігаються великі масиви даних з відносно невеликою вартістю, а в базах знань зберігаються невеликі за обсягом, але дорогі інформаційні масиви.

  База знань – це сукупність знань, що описані з використанням обраної форми їх подання. Наповнення бази знань є одним із найскладніших завдань, яка пов'язана з вибором знань їхньою формалізацією та інтерпретацією.

  Експертна система складається з:

  бази знань (у складі робочої пам'яті та бази правил), призначеної для зберігання вихідних та проміжних фактів у робочій пам'яті (її ще називають базою даних) та зберігання моделей та правил маніпулювання моделями в базі правил

  вирішувача завдань (інтерпретатора), який забезпечує реалізацію послідовності правил для вирішення конкретної задачі на основі фактів та правил, що зберігається в базах даних та базах знань

  підсистеми пояснення дозволяє користувачу отримати відповіді на запитання: «Чому система прийняла таке рішення?».

  підсистеми набуття знань, призначеної як додавання до бази знань нових правил, і модифікації наявних правил.

  інтерфейсу користувача, комплексу програм, що реалізують діалог користувача із системою на стадії введення інформації, та отримання результатів.

  Експертні системи відрізняються від традиційних систем обробки даних тим, що в них зазвичай використовується символьний спосіб подання, символьний висновок і евристичний пошук рішень. Для вирішення слабко формалізованих або неформалізованих задач перспективнішими є нейронні мережі або нейрокомп'ютери.

  Основу нейрокомп'ютерів становлять нейронні мережі – ієрархічні організовані паралельні сполуки адаптивних елементів – нейронів, які забезпечують взаємодію Космосу з об'єктами реального світу як і, як і біологічна нервова система.

  Великих успіхів використання нейромереж досягнуто під час створення самонавчальних експертних систем. Мережа налаштовують, тобто. навчають, пропускаючи через неї всі відомі рішення та домагаючись отримання необхідних відповідей на виході. Налаштування полягає у доборі параметрів нейронів. Часто використовують спеціалізовану програму навчання, яка займається навчанням у мережі. Після навчання система готова до роботи.

  Якщо в експертну систему її творці попередньо закладають знання у певній формі, то в нейронних мережах невідомо навіть розробникам, як формуються знання у її структурі у процесі навчання та самонавчання, тобто. мережа є «чорний ящик».

  Нейрокомп'ютери як системи штучного інтелекту є досить перспективними і можуть нескінченно вдосконалюватися у своєму розвитку. В даний час системи штучного інтелекту у формі експертних систем та нейронних мереж знаходять широке застосування при вирішенні фінансово-економічних проблем.

  "