НЕФТЬ-ГАЗ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

Теперь на нашем сайте можно за 5 минут создать свежий реферат или доклад

Скачать книгу целиком можно на сайте: www.nglib.ru.

<< Экспертные системы и искусственный интеллект <<

Корнеев В.В. Базы данных интеллектуальная обработка информации

Скачать книгу здесь
Автор: Корнеев В.В.
Название: Базы данных интеллектуальная обработка информации
Год издания: 2000
УДК: 004.62
Число страниц: 353
Содержание книги:
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. Базы данных в фактографических системах
1.1. Документальные и фактографические информационные системы
1.2. Системы управления базами данных
1.3. Модели данных
1.4. Операции над отношениями реляционных БД
1.5. Нормализация отношений
1.6. Средства ускорения доступа к данным
1.7. Язык запросов
Глава 2. Системы обработки транзакций
2.1. Системы OLTP и OLAP
2.2. Обработка транзакций в OLTP-системах
2.3. Тиражирование данных
2.4. Средства восстановления после сбоев
2.5. Мониторы транзакций
Глава 3. Принципы построения систем, ориентированных на анализ данных
3.1. Хранилища данных
3.2. Модели данных, используемые для построения хранилищ
3.3. Многомерная модель хранилища
3.4. Реляционная модель хранилища данных
3.5. Комбинация многомерного и реляционного подхода: киоски данных
3.6. Построение систем на основе ХД
3.7. Доставка данных в хранилище
3.8. Метаданные
3.9. Методы аналитической обработки данных в хранилище
Глава 4. Документальные системы
4.1. Назначение и основные понятия
4.2. Общая функциональная структура документальных информационно-поисковых систем
4.3. Проблема формального представления смыслового содержания текста
4.3.1. Недостатки естественного языка
4.3.2. Информационно-поисковые языки
4.4. Обработка входящей текстовой информации
4.4.1. Лингвистический анализ текста
4.4.2. Автоматическое индексирование
4.4.3. Автоматическое рубрицирование
4.4.3.1. Методы автоматическогорубрицирования, основанные на знаниях
4.4.3.2. Методы, основанные на обучении по примерам
4.5. Поиск текстовой информации
4.5.1. Модели поиска текстовой информации
4.5.2. Методы введения обратной связи с пользователем
4.6. Оценка качества документальных информационно-поисковых систем
Глава 5. Семантическое моделирование в базах данных
5.1. Основные подходы к моделированию в базах данных
5.2. Предметная область и семантика предметной области
5.3. Концептуальные средства описания предметной области
5.3.1. Понятие типа
5.3.2. Отношения между типами
5.3.3. Операции над типами
5.3.4. Ограничения целостности
5.4. ER-модель
ПО в схему БД
5.6. Средство автоматизированного проектирования баз данных ERwin
5.6.1. Общие сведения
5.6.2. Структура процесса моделирования в ERwin
5.6.3. Создание логической модели БД
5.6.3.1. Сущности и атрибуты
5.6.3.2. Связи
5.6.4. Создание физической модели и генерация схемы БД
5.6.6. Интерфейс ERwin
5.6.7. Пример разработки модели БД с помощью ERwin
5.6.7.1. Постановка задачи
5.6.7.2. Создание логической модели БД
5.6.7.3. Создание физической модели БД и генерация схемы БД
Глава 6. Системы, основанные на знаниях
6.1. Знания и их представление
6.1.1. Знания
6.1.2. Проблема представления знаний
6.1.3. Логическая модель представления знаний
6.1.4. Продукционная модель представления знаний
6.1.5. Фреймовая модель представления знаний
6.1.6. Семантические сети
6.2. Экспертные системы
6.2.1. Определение и базовая структура экспертной системы
6.2.2. Типы экспертных систем
6.2.3. Методология разработки экспертных систем
6.2.4. Инструментальные средства разработки экспертных систем
6.3. Инструментальное средство разработки экспертных систем CLIPS
6.3.1. Общие сведения о CLIPS
6.3.2. Программирование в CLIPS
6.3.2.1. Основные элементы программирования
6.3.2.2. Факты
6.3.2.3. Правила
6.3.2.4. Переменные
6.3.2.5. Дополнительные средства
6.3.3. Интерфейс CLIPS
6.3.3.1. Интерфейс командной строки
6.3.3.2. GUI-интерфейс 6.3.3.3. Интерфейс встроенного редактора 6.3.4. Пример решения задачи с помощью CLIPS
6.3.4.1. Постановка задачи
6.3.4.2. Алгоритм решения
6.3.4.3. Решение задачи в CLIPS 6.3.4.4. Запуск CLIPS 6.3.4.5. Ввод программы 6.3.4.6. Загрузка и запуск программы
6.3.4.7. Работа программы
6.3.4.8. Сохранения протокола работы Глава 7. Нейросетевые системы 7.1. Проблемная специализация нейросетевых вычислительных систем 7.2. Основные понятия теории искусственных нейронных сетей 7.2.1. Типы нейросетей 7.2.2. Основы построения алгоритмов обучения нейросетей 7.2.3. Организация функционирования нейросети 7.2.4. Алгоритмы обучения многоуровневых персептронных сетей 7.2.5. Алгоритмы обучения сетей с радиусными базисными функциями 7.2.6. Замечания по поводу формирования нейронной сети 7.3. Нейросетевые пакеты 7.4. Прогнозирование с использованием нейросетей Глава 8. Генетические алгоритмы 8.1 Эволюционные вычисления и традиционные методы оптимизации 8.2 Основы теории генетических алгоритмов 8.3 Примеры решения задач 8.4 Эффективность применения генетических алгоритмов и средства ее повышения 8.5 Примеры программного обеспечения Глава 9. Нечеткая логика и ее применение в экспертных системах 9.1. Предпосылки возникновения нечеткой логики 9.2. Основы нечеткой логики 9.3. Экспертные системы, основанные на нечеткой логике 9.4. Пакеты нечеткой логики для IBM PC 9.5. Создание нечеткой экспертной системы в пакете CubiCalc Глава 10. Параллельные базы данных 10.1. Современное состояние работ по машинам баз данных 10.1.1. Модели машин баз данных 10.1.2. Структуры аппаратных платформ распределенных и параллельных реляционных баз данных 10.1.3. Интерфейс между базой данных и вычислительной системой 10.2. Реализации операций реляционных баз данных на параллельных системах с интерфейсом передачи сообщений 10.2.1. Основные распараллеливаемые операции 10.2.2. Виды параллельной обработки в базах данных 10.2.3. Основные свойства параллельных и распределенных БД 10.2.4. Параллельное выполнение операций 10.2.5. Построение параллельных баз данных 10.3. Реализация баз данных на системах с разделяемой памятью 10.3.1. Факторы, способствующие появлению систем с данными, размещаемыми в оперативной памяти 10.3.2. Особенности систем с данными, размещаемыми в оперативной памяти 10.3.3. Примеры одноуровневых СУБД 10.4. Единый системный образ 10.4.1. Аппаратно-программные платформы информационных систем 10.4.2. Подходы к реализации систем хранения данных 10.4.3. Готовность систем хранения данных 10.4.4. Промежуточное программное обеспечение middleware System (FRS) кластеров 10.4.6. Масштабируемая среда для распределенных вычислений TOP END 10.4.7. Требования к реализации ЕСО в параллельных системах 10.4.8. Организация контрольной точки 10.4.8. Примеры ПО среднего уровня для вычислительных систем 10.5. Аппаратные средства систем хранения данных 10.5.1. Пути совершенствования систем хранения данных Содержание устройствами 10.5.3. Шины 10.5.4. Интерфейсы систем хранения данных 10.5.5. Каналы ввода-вывода 10.5.5.1. Особенности применения каналов ввода-вывода 10.5.5.2. Изменение структуры компьютеров фирмы SGI 10.5.6. Типы устройств хранения данных 10.5.7. Дисковые системы 10.5.7.1. Технология построения отказоустойчивых дисковых систем большой емкости 10.5.7.2. Варианты построения RAID 10.5.7.3. Примеры дисковых массивов 10.5.7.4. Технология дискового кэширования 10.5.7.5. Дисковый массив DS3000 фирмы NEC Литература Алфавитный указатель SSA GeneHunter GTO TOP END IDEF1X USB (АИС Адаптивные генетические алгоритмы Алгоритм обратного распространения ошибки Алгоритм обучения нейронной сети Альтернативный ключ База данных (БД Блочная передача отношений Взаимоблокировка транзакций Внешний ключ Временной ряд Выявление аномалий Двухстадийная фиксация транзакций Двухуровневая память Демос ДИПС Документальная БД Документальная система Домен Задача коммивояжера Знания Иерархическая модель данных Инверсный вход Инженерия знаний Интеллектуальный анализ данных (НАД Информационная потребность Информационный запрос Информационный поиск Искусственный нейрон Канал ввода-вывода Киоск данных Кластерный анализ Контрольная точка Коэффициент полноты Коэффициент точности Критерий останова Критерий смыслового соответствия (КСС Ландшафт Логическая модель данных Логическая модель представления знаний Локальная транзакция Машины баз данных Механизм логического вывода Многомерная модель хранилища данных Многоуровневая персептронная сеть Модель данных Модель поиска текстовой информации Модель представления знаний Монитор транзакций Морфологический анализ Мультииндекс Нейронная сеть Нейронная сеть с радиусными базисными функциями Нейросетевая парадигма Неформализованные задачи Нечеткая логика Нечеткое подмножество Нечеткое правило Нормализация отношений Нормализация слов и словосочетаний Нормальная форма Оболочка ЭС Образ системы обработки данных Обратная связь с пользователем Одноуровневая память Одноуровневая СУБД Оператор отбора Оператор разнообразия Оператор скрещивания Операции нечеткой логики Оптимизатор запросов Особь Откат транзакции Отношение COMPONENT-OP Отношение INSTANCE-OP Отношение IS-A Параллельные БД Пертинентность Поиск оптимального решения Поисковое предписание (ПП Поисковый образ документа (ПОД Поколение Популяция Представление типа Распределенная транзакция Распределенные БД Расщепление запроса Релевантность Реляционная модель данных Реляционная модель хранилища данных Репликатор Репозитарий метаданных Рубрикатор Семантика предметной области Семантическая сеть Семантическое моделирование Сериализация транзакций Сетевая модель данных СетьМАЗ Сеть SAN СетьХопфилда Синтаксический анализ Система операционной обработки данных Система поддержки принятия решений (СППР Система реального времени Система, основанная на знаниях Скаляризация Слот Ссылочная целостность СУБД Суперпозиция Тезаурус Тело транзакции Термин Тип Транзакция Трансляционная передача отношений Уникальный идентификатор Условие различимости объектов Фактографическая система Фенотип Физическая модель данных Фиксация транзакции ФИПС Формализованные задачи Фрагментация Фрейм Фреймовая модель представления знаний Функциональная зависимость Функция активации нейрона Функция принадлежности нечеткому множеству Функция состояния нейрона Хранилище данных Хэш-функция Эволюционные вычисления Эволюционные стратегии Эвристика Элитизм Эффективность генетических алгоритмов Язык представления знаний
Глоссарий:
а б в г д е ж з и к л м н о п р с т у ф х ц ч ш э я
Смотреть страницы:
2 3 38 72 106 140 174 208 242 276 310 344 352 353
Полнотекстовый поиск по книге:
Введите слово или фразу для поиска:
Близкие по содержанию книги:
Компьютерные технологии обработки информации
Информатика, вычислительная техника >> Прикладное программное обеспечение
Искусственные нейронные сети
Информатика, вычислительная техника >> Экспертные системы и искусственный интеллект

Просмотреть оригинальные страницы книг в формате djvu можно на сайте: www.nglib.ru.


Главный редактор проекта: Мавлютов Р.Р.
oglib@mail.ru