Реферат Курсовая Конспект
Створення перехресного запиту. - раздел Образование, Інформатика та комп’ютерна техніка Для Створення Перехресного Запиту Потрібно Виконати Такі Дії: · Ство...
|
Для створення перехресного запиту потрібно виконати такі дії:
· створити новий запит у режимі Конструктора;
· додати у запит таблицю Успішність, закрити вікно додавання таблиць, подвійним натиском на імені поля КодУчпя в таблиці Успішність додати його в бланк запиту;
· на панелі інструментів виконати команду «Запрос», «Перекрестный». У бланк запиту додадуться рядки «Групповая операция» і«Перекрестнаятаблица»;
· у рядку «Перекрестная таблица» відкрити список і вибрати в ньому «Заголовки строк». Цим визначається, що рядки результуючої таблиці будуть відповідати окремим учням;
· у наступний стовпчик бланка запиту додати поле КодПред;
· для поля КодПред у рядку «Перекрестная таблица» відкрити список і вибрати в ньому «Заголовки столбцов»;
· у наступний стовпчик бланка запиту додати поле Оцінка;
· для поля Оцінкау рядку «Груповая операция» ввести функцію Avg;
· в рядку «Перекрестная таблица» встановити «Значение».
На цьому етапі вікно перехресного запиту буде мати вигляд, наведений на рис. 6.21.
Рис. 6.21. Перехресний запит
Виконавши запит, в результаті одержимо таблицю, яка показана на рис. 6.22.
Рис. 6.22. Запит 1
Для того, щоб у заголовках стовпчиків відображались назви предметів, потрібно виконати такі дії:
· перейти в режим Конструктора;
· додати в схему даних таблицю Предмети, натиснувши на відповідну кнопку ;
· у бланк запиту додати поле НазваПредіз таблиціПредмети;
· для поля НазваПреду рядку «Перекрестная таблица» встановити значення «Заголовки столбцов»;
· видалити із бланка запиту поле КодПред,для чого виділити стовпчик і натиснути клавішу Delete;
· для поля Оцінка викликати вікно властивостей, натиснувши на відповідну кнопку ;
· у вікні «Свойства поля» ввести «Формат поля» − «Фиксированный», «Число десятичных знаков» − 1;
· виконати запит, натиснувши на кнопку ;
· зберегти запит.
У нашому випадку після виконання описаних дій для створення перехрестного запиту одержимо таблицю, наведену на рис. 6.23.
Рис. 6.23. Запит 1
Питання для самоконтролю студентів
1. Загальні поняття СУБД, інформаційно-пошукові системи.
2. Призначення, основні функції, що реалізуються СУБД.
3. Основні об’єкти бази даних, її проектування.
4. Створити порожню базу даних.
5. В базі даних створити 2 таблиці: Продукти та Постачальник в режимі конструктора.
6. Ввести дані в таблиці. Таблиця Продукти складається з 3 полів: КодПрод (код продукту), Продукт, Кількість. Таблиця Постачальник складається з 5 полів: КодПос (код постачальника), ІмПос (ім’я постачальника), ТерРеаліз (термін реалізації), Ціна, КодПрод.
7. Створити зв’язок між таблицями по полю КодПрод.
8. Впорядкувати дані в таблиці Продукти за зростанням.
9. Створити звичайний фільтр та застосувати його в таблиці Постачальник, наприклад показати тільки одного з постачальників.
10. Застосувати розширений фільтр до таблиці Постачальник.
11. Створити форму на основі таблиці Продукти та відредагувати її.
12. Створити звіт на основі таблиці Продукти та відредагувати його.
13. Створити простий запит на основі 2 таблиць.
14. Створити запит з параметрами на основі 2 таблиць.
15. Створити перехресний запит на основі 2 таблиць.
16. Зберегти створені запити.
7. Штучний інтелект. Експертні системи
7.1. Штучний інтелект
Системи штучного інтелекту − це комп'ютерні системи, що грунтуються на моделюванні діяльності людського мозку.
Основні напрямки розвитку систем штучного інтелекту:
· машинний зір, розпізнавання об'єктів;
· сприйняття природних мов, машинний переклад;
· шахові програми;
· експертні системи.
Під штучним інтелектом розуміють область інформатики, завданням якої є моделювання інтелекту людини штучними засобами. Це програми, які примушують комп'ютер міркувати і діяти подібно людині, наприклад, спілкуватися природною мовою при встановленні медичного діагнозу.
Дослідження в області штучного інтелекту сягають своїми коренями далекого минулого. Природу знань і природу міркувань вивчали Аристотель, Платон і Сократ, але власна історія штучного інтелекту почалася вже в наш час.
Засновником робіт у цій області вважається Норберт Вінер. Під час Другої світової війни він брав участь у створенні систем керування вогнем зенітних гармат. Він зробив стрільбу по літаку ворога більш ефективною завдяки використанню принципу зворотного зв'язку: напрямок гармат постійно змінювався відповідно до зміни курсу літака, що летить.
Принцип зворотного зв'язку використовується живими організмами для пристосування до навколишнього середовища і досягнення своєї мети. Вінер писав: «Усі машини, що претендують на «розумність», повинні мати здатність йти до визначеної мети і пристосовуватися, тобто навчатися».
Термін «штучний інтелект» увів Джон Маккартні, професор Стенфордського університету. Перша програма, що доводила теореми в символьній логіці, з'явилася в 1956 р. в інституті Карнегі (США).
Одним з найважливіших механізмів рішення задач штучного інтелекту є евристика (спеціальні методи скорочення великої кількості перебирань). Евристики були використані при символьному доказі теорем.
Пізніше, у 60-і роки, було доведено, що більшість людських міркувань може бути представлена за допомогою правил виду «ЯКЩО умова, ТО виконання дій».
Дослідження в області штучного інтелекту привели до створення науки, що називається кібернетикою. У перекладі з грецького слово «кібернетика» означає «кермовий».
Кібернетика − це наука про загальні закономірності процесів керування і передачі інформації в живих і неживих організмах.
Суть кібернетики, виходячи з міркувань Норберта Вінера, складається з трьох концепцій:
· навчання про зворотні зв'язки;
· навчання про інформацію;
· комп'ютер.
Вагомим практичним результатом у цій області є створення експертних систем.
7.2. Експертні системи
Експертна система − це набір програм, який виконує функції експерта при вирішенні задач у певній предметній області. Експертна система, як і експерт-людина, у процесі своєї роботи оперує із знаннями. Знання про предметну область, необхідні для роботи експертної системи, певним чином формалізовані і представлені в пам'яті комп'ютера у вигляді бази знань, яка може змінюватись і доповнюватися у процесі розвитку системи.
Експертні системи здатні самостійно давати поради або здійснювати вирішення поставлених задач, проводити аналіз, давати консультацію. Вони орієнтовані на вирішення задач, які потребують проведення експертизи людиною-експертом. На відміну від прикладних програм, які використовують процедурний аналіз, експертні системи вирішують задачі у вузькій предметній області на основі дедуктивних міркувань. Такі системи у більшості випадків здатні знайти вирішення задач, які неструктуровані і погано визначені. В експертних системах комп'ютер працює в основному не з числовими, а з символьними даними і логічними міркуваннями.
Головною перевагою експертних систем є можливість накопичення знань і зберігання їх тривалий час. На відміну від людини, до будь-якої інформації експертні системи підходять об'єктивно, що покращує якість експертизи. Під час вирішення задач, які потребують обробки великого об'єму інформації, можливість виникнення помилки є малою.
Потреба в експертних системах виникне коли:
· немає можливості залучення спеціалістів найвищої кваліфікації з багатим досвідом вирішення подібних проблем;
· доводиться часто і швидко вирішувати однотипні задачі експертного характеру, які відрізняються, в основному, вхідними даними;
· необхідно отримати для користування чужі знання з уже створеної експертної системи;
· необхідно залишити цінні знання і досвід своїх висококласних спеціалістів.
Основними відмінностями експертних систем від інших програмних продуктів є використання не тільки даних, але і знань, а також спеціального механізму формування рішень і нових знань на основі існуючих. Знання в експертній системі подаються у такій формі, яка може бути легко оброблена на комп'ютері. В експертну систему закладено алгоритм обробки знань, а не алгоритм вирішення задачі, що може привести до одержання такого результату під час вирішення конкретної задачі, який не був передбачений. Більше того, алгоритм обробки знань заздалегідь невідомий і будується по ходу вирішення задачі на основі евристичних правил. Вирішення задачі експертною системою супроводжується зрозумілими користувачеві поясненнями, якість отриманих результатів зазвичай є не гіршою, або навіть кращою від результатів, досягнутих спеціалістами.
У системах, побудованих на знаннях, правила, за якими вирішуються проблеми в конкретній предметній області, зберігаються у базі знань. Проблеми ставляться перед системою у вигляді сукупності фактів, які описують певну ситуацію. За допомогою баз знань система намагається дати висновок на основі цих фактів.
Якість експертної системи визначається розміром і якістю бази даних. Система функціонує в циклічному режимі:
· вибір (запит) даних;
· спостереження;
· інтерпретація результатів;
· засвоєння нової інформації;
· висунення за допомогою правил тимчасових гіпотез;
· вибір нової порції даних.
Такий процес продовжується до моменту отримання інформації, достатньої для кінцевого висновку.
Експертні системи − це системи, що містять поняття й об'єкти в даній предметній області і призначені для моделювання чи імітації поводження досвідчених фахівців-експертів у даній предметній області.
Така система повинна мати наступний перелік характеристик:
· здатність міркувати при неповних і суперечливих даних;
· здатність пояснювати міркування зрозумілою мовою;
· можливість нарощування бази знань;
· на виході експертна система повинна видавати пораду - не таблицю чи цифрову картинку, а чітку пораду;
· вона повинна бути економічно вигідна.
Уже сьогодні ці програми використовуються в найрізноманітніших галузях діяльності людини. Вони застосовуються в першу чергу в тих областях, в яких знання, задачі і їхні рішення не можна описати у вигляді чітких правил, а саме: в машинобудуванні, обчислювальній техніці, інформатиці, медицині, біології, геології, ядерній енергетиці, ядерній фізиці, економіці, історії, військовій справі. Ці системи, як правило, використовуються фахівцями високого класу як допоміжне джерело інформації. В міру поширення таких систем до них зможуть звертатися і менш кваліфіковані люди. Дуже часто навчальні програми в різних областях також засновані на базі експертних систем.
Виділяють 6 класів задач, для яких створюються експертні системи:
· аналіз вхідних даних для пошуку подібної ситуації в базі знань;
· діагностика (визначення місця і характеру дефектів в машинах і механізмах, розпізнавання хвороб у людей і живих істот);
· спостереження за ходом подій з метою виявлення критичних ситуацій;
· прогнозування;
· планування;
· проектування об'єктів, що відповідають заданим вимогам.
За своїм призначенням експертні системи можна розділити на:
· консультаційні системи − для одержання кваліфікованих порад;
· дослідницькі системи − для вирішення наукових задач;
· керуючі системи − для автоматизації керування.
За складністю й обсягом знань експертні системи розділяються на:
· неглибокі чи прості − містять кілька сотень фактів і правил, фактів значно більше, ніж правил, причому правила короткі;
· глибокі − характеризуються великим обсягом даних і більш довгими правилами.
Щоб бути ефективною, експертна система необов'язково повинна бути глибокою. Так, одна з найвідоміших у світі консультаційних систем Mycin, призначена для медичних цілей, є неглибокою. В даний час одержали поширення також наступні програмні пакети:
Oncocyn − діагностика та лікування хворих на рак;
PUFF − діагностика захворювань легенів;
Prospector − точне визначення місця розташування нафти і молібдену та ін.
– Конец работы –
Эта тема принадлежит разделу:
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ БІЗНЕС КОЛЕДЖ... Н В Ковальська Інформатика та комп ютерна техніка Черкаси...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Створення перехресного запиту.
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Твитнуть |
Новости и инфо для студентов