Программа дисциплины по кафедре Экономическая кибернетика Базы данных и знаний

Вид материала

Содержание

Пазюк К.Т.
Корнилов А.М.
Зубарев А.Е.
Лысак С.Г.
2 Требования к уровню освоения содержания дисциплины
3 Объем дисциплины и виды учебной работы
4 Содержание дисциплины
5 Лабораторный практикум
Структурированный язык запросов SQL.
Факты и правила.
Арифметика и другие встроенные предикаты.
Графические возможности. Графика образов.
Обработка списков.
6 Контроль знаний студента
7 Контроль самостоятельной работы студентов-заочников
Содержание задания
8 Учебно-методическое обеспечение дисциплины
9 Материально-техническое обеспечение дисциплины
10 Методические рекомендации по организации изучения дисциплины

Подобный материал:

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Тихоокеанский государственный университет

Утверждаю

Проректор по учебной работе

______________ С.В. Шалобанов

“_____” ________________200_ г.

Программа дисциплины

по кафедре Экономическая кибернетика

Базы данных и знаний

Утверждена научно-методическим советом университета для направлений подготовки(специальностей) в области экономики и управления

специальности : «Математические методы в экономике»

Хабаровск 2007 г.

Программа разработана в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта, предъявляемыми к минимуму содержания дисциплины и других стандартов с учетом особенностей региона и условий организации учебного процесса Тихоокеанского государственного университета.

Программу составил (и)

	Серебрякова Т.А.	Ст. преподаватель, кафедра «ЭК»


	Ф.И.О. автора (ов)	Ученая степень, звание, кафедра

Программа рассмотрена и утверждена на заседании кафедры протокол № ______ от «____»__________________ 200_г
Зав.кафедрой__________«__»______200_г			Пазюк К.Т.
Подпись дата			Ф.И.О.

Программа рассмотрена и утверждена на заседании УМК и рекомендована к изданию протокол № ______ от «____»_____________ 200_г
Председатель УМК _______«__»_______ 200_г				Корнилов А.М.
Подпись дата				Ф.И.О.

Директор института _______«__»_______ 200_г	Зубарев А.Е.
(декан факультета) Подпись дата	Ф.И.О.

Директор института _______«__»_______ 200_г	Лысак С.Г.
(декан факультета) Подпись дата	Ф.И.О.

1 Цели и задачи дисциплины

Цель курса - ввести студентов в круг понятий и задач, связанных с использованием баз данных и знаний, с тем, чтобы студенты могли самостоятельно анализировать и решать теоретические и практические задачи, связанные с этой областью знаний.

Дисциплина " Базы данных и знаний " является теоретическим и прикладным фундаментом для изучения дисциплин специальности, связанных с обработкой информации при мониторинге, анализе, прогнозировании и управлении в экономике и юриспруденции. Знания, умения и навыки, полученные студентами при качественном освоении курса " Базы данных и знаний " могут использоваться ими при изучении других учебных дисциплин.

Изложение учебного материала дисциплины, согласно представленного в рабочей программе календарно-тематического плана, учитывает специфику деятельности специалиста в области экономики. Оно ориентировано на то, что работа выпускников по данной специальности будет связанна с выявлением фактов непосредственно из эмпирических данных, накоплением фактов, выявлением причинно-следственных взаимосвязей между ними и использованием этих знаний для решения разнообразных задач идентификации, прогнозирования и выработки рекомендаций по управлению (поддержка принятия управленческих решений). Поэтому при преподавании дисциплины упор делается на прикладные аспекты эффективного применения ими баз данных и интеллектуальных информационных технологий.

В задачу курса входит ознакомление студентов с принципами построения и моделями баз данных и баз знаний, системами управления базами данных, ознакомление с языком SQL, языками логического программирования, задачами искусственного интеллекта и методами построения экспертных систем.

2 Требования к уровню освоения содержания дисциплины

В результате обучения по данной дисциплине студенты должны:

– освоить теоретическую часть курса на уровне, обеспечивающем ориентацию в основных принципах и направлениях развития баз данных и интеллектуальных информационных систем, выбор математических методов и реализующих их программных средств для решения конкретных задач;

– приобрести практические умения и навыки при решении задач.

Перечень дисциплин, усвоение которых студентами необходимо
для изучения данной дисциплины:

Теория вероятностей;
Информатика;
Математическая статистика;
Алгоритмические языки программирования;
Теория систем и системный анализ;
Информационные технологии;

3 Объем дисциплины и виды учебной работы

Таблица 1. Объем дисциплины и виды учебной работы

Наименование	По учебным планам (УП)
Наименование	с максимальной трудоёмкостью	с минимальной трудоёмкостью
Общая трудоёмкость дисциплины по ГОС по УП	68
Изучается в семестрах	6
Вид итогового контроля по семестрам зачёт экзамен курсовой проект (КП) курсовая работа (КР) расчётно-графическая работа (РГР) реферат (РФ) домашние задания (ДЗ)	6
Аудиторные занятия по семестрам Всего В том числе: лекции (Л) лабораторные занятия (ЛР) практические занятия (ПЗ)	34
	17
	17
Самостоятельная работа Общий объем часов (С₂) В т.ч. на подготовку к лекциям на подготовку к лабораторным занятиям на подготовку к практическим занятиям на выполнение КР на выполнение РГР на написание РФ на выполнение ДЗ	34
	17 17

4 Содержание дисциплины

4.1 Разделы дисциплины и виды занятий и работ

Таблица 2. Разделы дисциплины и виды занятий и работ

№	Раздел дисциплины	Л	ЛР	ПЗ	КР	С2
1	Введение в теорию баз данных.	*	*			*
2	Реляционная модель баз данных.	*	*			*
3	Теоретические языки запросов.	*	*			*
4	Общие аспекты проектирования баз данных.	*	*			*
5	Введение в интеллектуальные системы.	*				*
6	Решение задач и ИИ.	*	*			*
7	Представление знаний.	*				*
8	Программное обеспечение работ по ИИ.	*	*			*
9	Экспертные системы.	*				*
10	Обучение в системах ИИ.	*				*
11	Общение человека с системой ИИ.	*				*

4.2. Содержание разделов дисциплины

Тема 1. Введение в теорию баз данных.

Базы данных (БД) и информационно-поисковые системы (ИПС). Системы управления базами данных (СУБД). Типичные функции и архитектура СУБД. Пользователи БД и СУБД. Области применения БД. Технология физического хранения данных и доступа к ним. Применение современной аппаратуры в информационных системах. Модели и типы данных (обзор).

Тема 2. Реляционная модель баз данных.

Элементы реляционной модели. Индексирование. Связывание таблиц. Связи вида "один к одному" и "один ко многим". Контроль целостности связей. Базовые переменные-отношения и представления. Понятие транзакции и ее связь с понятиями целостности базы данных и изолированности пользователей.

Тема 3. Теоретические языки запросов.

Реляционная алгебра, обзор операций. Реляционное исчисление, исчисление кортежей и исчисление доменов. Язык запросов по образцу (QBE). Основные команды структурированного языка запросов SQL и их синтаксис. Средства языка SQL манипулирования данными, управления и изменения схемы БД, определения ограничений целостности, представлений БД, привилегий доступа к данным.

Тема 4. Общие аспекты проектирования баз данных.

Проблемы проектирования. Физический и логический уровни проектирования. Метод нормальных форм отношений.Таблицы сущностей и организация связи сущностей. Метод "сущность-связи". Связи типа "многие ко многим" и "многие к одному". ИС в сетях (модели архитектуры «клиент-сервер»; поддержка соответствия БД вносимым изменениям; ИС в локальных сетях, Интернете и интранете). Использование БД (настройка и администрирование; защита информации; работа с мультимедиа-данными).

Тема 5. Введение в интеллектуальные системы.

Краткая история ИИ, машины и интеллект. Основные направления исследований в области ИИ: представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях; программное обеспечение систем ИИ; разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод; интеллектуальные роботы; обучение и самообучение, искусственные нейронные сети; распознавание образов; игры и машинное творчество; перспективные направления исследований в области ИИ. Моделирование - важнейший метод исследований в области ИИ.

Тема 6. Решение задач и ИИ.

Представление задач в пространстве состояний. Стратегии поиска решения задачи: слепой и эвристический поиск; прямой, обратный и двунаправленный поиск; поиск в глубину и ширину. Редукция задач. Поиск на игровых деревьях: дерево игры, минимаксный алгоритм, альфа-бета алгоритм. Планирование выполнения совокупности задач: неиерархическое, иерархическое, с взаимодействующими подцелями.

Тема 7. Представление знаний.

Представление знаний - центральная проблема ИИ. Модели представления знаний: процедурные представления, формальные логические модели, семантические сети, фреймы, системы продукций. Интегрированные методы представления знаний. Нечеткие знания. Мета- знания в системах ИИ: способы представления, возможности использования. Языки и системы представления знаний. Базы знаний. Связь между БД и БЗ. Представление данных и знаний в Интернете.

Тема 8. Программное обеспечение работ по ИИ.

Требования к программному обеспечению. Языки программирования для решения задач ИИ, примеры языков программирования. Язык Пролог в ИИ. Инструментальные средства для создания систем ИИ.

Тема 9. Экспертные системы.

Области применения ЭС. Архитектура ЭС: база знаний ЭС; механизмы вывода; подсистемы объяснения, общения и приобретения знаний ЭС. Язык Пролог - средство создания ЭС. Жизненный цикл ЭС. Примеры конкретных ЭС.

Тема 10. Обучение в системах ИИ.

Открытость знаний в системах ИИ. Приобретение (извлечение) знаний. Инженерия знаний. Обучение на основе запоминания результатов собственной работы; обучение на примерах; обучение в процессе общения с экспертами. Интегрированные обучающиеся системы ИИ.

Тема 11. Общение человека с системой ИИ.

Модель общения человека с системой ИИ. Искусственный интеллект и естественный язык. Понимание выражений естественного языка. Представление лингвистических знаний. Методы анализа и синтеза текста.

5 Лабораторный практикум

Таблица 3. Лабораторные занятия

№	№ раздела дисциплины	Название лабораторной работы
1	2	3
1	2	Реляционная модель данных
2	3	Структурированный язык запросов SQL
3	6	Факты и правила.
4	7	Арифметика и другие встроенные предикаты
5	8	Рекурсия
6	8	Графические возможности. Графика образов.
7	8	Обработка списков

Краткие характеристики лабораторных занятий

Реляционная модель данных.

Задание:

Согласно предметной области реализовать реляционную модель данных.
Создание таблиц.
Манипулирование данными в таблицах.

Выборка данных (выборка всех строк таблицы).
Выборка данных (ограничения на количество выбираемых строк).
Встроенные функции языка SQL. Однострочные функции. Групповые функции.
Выборка данных из нескольких таблиц.
Выборка данных с помощью подзапросов.

Исполнение: Выявить множество исследуемых объектов и связей между ними, совокупность которых описывает явление или процесс.

Лабораторная установка: Персональный компьютер с ОС Windows, MS Office, СУБД ACCESS

Оценка: Рассматривают содержание направления информатики (базы данных) и особенности его реализации.

Время выполнения работы: 4 часа.

Факты и правила.

Задание:

1. Составьте словарь синонимов русского языка.

Исполнение: Выявить множество исследуемых объектов и связей между ними, совокупность которых описывает явление или процесс. Написать программу, описывающую данные и правил их обработки.

Лабораторная установка: Персональный компьютер с ОС Windows, MS Office, языке Пролог-Д, являющемся учебной версией классического Пролога.

Оценка: Рассматривают содержание нового направления информатики (базы знаний) и особенности его реализации.

Время выполнения работы: 2 часа.

Арифметика и другие встроенные предикаты.

Задание:

1. Составьте базу знаний о своих родственниках с указанием родственных отношений и возраста.

Исполнение: Освоение принципов работы со встроенными арифметическими предикатами и встроенными предикатами сравнения. Написать программу реализующую функции выполнения арифметических операций посредством специальных встроенных предикатов.

Лабораторная установка: Персональный компьютер с ОС Windows, MS Office, языке Пролог-Д, являющемся учебной версией классического Пролога.

Оценка: Рассматривают содержание нового направления информатики (базы знаний) и особенности его реализации.

Время выполнения работы: 2 часа.

Рекурсия.

Задание:

1. Написать на языке Пролог-Д базу знаний, описывающую вычисление факториала.

Исполнение: Написать программу иллюстрирующую рекурсию несколькими примерами построения программ на языке Пролог-Д, как вычислительных, так и логических.

Лабораторная установка: Персональный компьютер с ОС Windows, MS Office, языке Пролог-Д, являющемся учебной версией классического Пролога.

Оценка: Рассматривают содержание нового направления информатики (базы знаний) и особенности его реализации.

Время выполнения работы: 2 часа.

Графические возможности. Графика образов.

Задание:

1. Используя рекурсивное определение, напишите базу знаний, описывающую многоэтажный дом.

Исполнение: Освоение принципов графики в системе Пролог-Д. Написать программу, реализующего функции графических возможностей в системе Пролог-Д.

Лабораторная установка: Персональный компьютер с ОС Windows, MS Office, языке Пролог-Д, являющемся учебной версией классического Пролога.

Оценка: Рассматривают содержание нового направления информатики (базы знаний) и особенности его реализации.

Время выполнения работы: 2 часа.

Обработка списков.

Задание:

1. Напишите базу знаний, описывающую удаление элемента списка.

Исполнение: Написать программу, реализующего функции обработки списков на языке Пролог-Д.

Лабораторная установка: Персональный компьютер с ОС Windows, MS Office, языке Пролог-Д, являющемся учебной версией классического Пролога.

Оценка: Рассматривают содержание нового направления информатики (базы знаний) и особенности его реализации.

Время выполнения работы: 2 часа.

6 Контроль знаний студента

6.1 Входной контроль

Входной контроль осуществляется в форме опроса. Цель входного контроля проверить первоначальных знаний студентов, его системность и глубину.

6.2 Текущий контроль

Текущий контроль знаний осуществляется в процессе выполнения лабораторных заданий путём индивидуального и группового опроса, собеседования; защиты лабораторных работ. Результаты текущего контроля знаний учитываются при промежуточной аттестации и зачёте.

6.3 Выходной контроль

Зачет по дисциплине включает в себя отчет по лекционному материалу, и лабораторным занятиям.

Примерный перечень вопросов к зачету по всему курсу:

Функции СУБД.
Сетевая модель данных. Структура данных.
Иерархическая модель данных. Структура данных.
Реляционная модель данных. Структура данных.
Базовые понятия реляционной модели данных. Свойства отношений.
Целостность реляционных данных.
Операции реляционной алгебры.
Нормальные формы отношений.
Операторы SQL определения схемы БД
Операторы SQL манипулирования данными
Журнализация изменений БД. Восстановление БД после сбоев.
СУБД в архитектуре "клиент-сервер"
Распределенные БД.
Роль и место информационных систем в управлении экономическими объектами.
Новая информационная технология решения задач управления в информационных системах.
Проблемы интерпретации. Интеллектуализация компьютера.
Развитие исследований в области искусственного интеллекта (этапы; области применения; направления исследований; проблемы и перспективы).
Экспертные системы – основная разновидность прикладных интеллектуальных систем. Инженерия знаний. Характеристика ЭС.
Проблема представления знаний.
Представление знаний в виде фреймов.
Семантические сети.
Продукционные модели. Пример продукционной системы.
Исчисление предикатов.
Основы нейронных сетей (архитектура, модель технического нейрона, многослойный персептрон).
Архитектура ИИС.
Характерные задачи, решаемые экспертами при работе в различных предметных областях.
Характеристика основных функциональных модулей ИИС: база знаний (БЗ), механизм вывода, объяснение, обоснование и прогнозирование, верификация, интерфейс.
Разработка и этапы проектирования БЗ, представление знаний в базах данных.
Соотношение методов представления знаний в БД и ИИС. СУБД и СУБЗ.
Этапы проектирования ИИС и стадии существования ИИС.
Работа инженера знаний при разработке ИИС.
Инструментальные средства ИИС. Выбор инструментария.
Интеллектуальная система при интегрированном автоматизированном управлении экономическими объектами.

7 Контроль самостоятельной работы студентов-заочников

Целью контрольной работы является формирование и контроль знаний по данной дисциплине на основе современных подходов. Студенту рекомендуется, руководствуясь предлагаемой программой и используя литературу, самостоятельно изучить ряд вопросов и примеров. Затем следует выполнить задание.

Содержание задания:

1.Задание:

Согласно предметной области реализовать реляционную модель данных.

Создание таблиц.
Манипулирование данными в таблицах.

2.Задание:

Согласно предметной области реализованной реляционной модель данных произвести:

Выборка данных (выборка всех строк таблицы).
Выборка данных (ограничения на количество выбираемых строк).
Встроенные функции языка SQL. Однострочные функции. Групповые функции.
Выборка данных из нескольких таблиц.
Выборка данных с помощью подзапросов.

Выявить множество исследуемых объектов и связей между ними, совокупность которых описывает явление или процесс. Написать программу, описывающую данные и правил их обработки.
Написать программу иллюстрирующую рекурсию несколькими примерами построения программ на языке Пролог-Д, как вычислительных, так и логических.
Графика в системе Пролог-Д. Написать программу, реализующего функции графических возможностей в системе Пролог-Д.
Написать программу, реализующего функции обработки списков на языке Пролог-Д.

8 Учебно-методическое обеспечение дисциплины

8.1 Рекомендуемая литература

а) основная литература:

Васильев В.И. и др. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей: Учебное пособие. - Уфа: Уфимский гос. авиац. техн. ун-т, 1997.- 92 с.
Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта: Пер. с англ. - М.: Мир, 1990.
Дюк В.А. Обработка данных на ПК в примерах. – СПб: Питер, 1997. – 240с.
Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. - Мн.: НТООО "ТетраСистемс", 1997.- 368 с.
Мейер М. Теория реляционных баз данных. М.: Мир, 1987. - 608 с.
Кириллов В.В. Основы проектирования реляционных баз данных. Учебное пособие. - СПб.: ИТМО, 1994. - 90 с.
Дейт К. Введение в системы баз данных. М.: Наука, 1980
Озкарахан Э. Машины баз данных и управление базами данных. - М.: Мир, 1989
Ульман Д. Основы систем баз данных. - М.: Финансы и статистика, 1983. - 334 с.
Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. - М.: Наука, 1987. – 286с.
Поспелов Г.С. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии. – М.: Наука, 1988. – 280с.
Представление и использование знаний: Пер. с японского/ Х. Уэно, Т. Кояма, Т. Окамото и др. – М.: Мир, 1989. – 220с.
Приобретение знаний: Пер. с япон./Под ред. С. Осуга, Ю. Саэки. – М.: Мир, 1990. – 218с.
Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Советующие информационные системы в экономике: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. – 487с.
Таусенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ /Пер с англ. В.А. Кондратенко. - М.: Финансы и статистика, 1990, 420с.
Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. - М.: Мир, 1989, 153 с.

б) дополнительная литература:

Глушаков С.В., Ломотько Д.В. Базы данных: Учебный курс. - Харьков: Фолио; М.: ООО "Издательство АСТ", 2000.
И. Б. Фёдоров, Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. Пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1990. – 239с.

Учебно-методическое обеспечение учебного процесса по курсу «Интеллектуальные информационные системы» дополняется в ходе лекционных и лабораторных занятий.

9 Материально-техническое обеспечение дисциплины

Для освоения данной дисциплины необходима лаборатория, оснащенная локальной вычислительной сетью. В качестве рабочих станций целесообразно иметь персональные компьютеры с процессором не ниже Pentium и оперативной памятью не менее 32 Mб. Персональный компьютер с ОС Windows, MS Office, СУБД ACCESS, система логического программирования Пролог-Д (являющейся учебной версией классического Пролога).

10 Методические рекомендации по организации изучения дисциплины

На основании программы разрабатываются рабочие учебные программы дисциплины с учетом фактического количества часов, отведенных на ее изучение. Исходя из этого, в рабочей программе отдельные разделы программы могут быть либо усилены, либо сокращены, либо опущены.

Для выполнения лабораторных работ студентам должны выдаваться детализированные на основе положений данной программы задания, эскизные варианты и типовые заготовки решений. На занятиях должны проводиться индивидуальные и коллективные беседы по теории БД и ИИС для того, чтобы нацелить каждого студента на самостоятельную постановку и решение задачи.

Базовыми для дисциплины являются курсы:

Теория вероятностей;
Информатика
Математическая статистика;
Алгоритмические языки программирования;
Информационные технологии;

Знания и навыки, полученные при изучении данного курса могут применяться студентами в дипломном проектировании.

Программа рассчитана на 68 часов.

Программа составлена в соответствии с государственными образовательными стандартами высшего профессионального образования.

Blog