Прикладные интеллектуальные системы, основанные на мягких вычислениях. Ярушкина Н.Г. - 10 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

10
ется реализованная семантика и прагматика. Любое действие, которое выводит-
ся из бизнес-правил, реализуется в системе как транзакция обработки данных.
Обработка транзакций
Особенно интересным является использование интеллектуальных мето-
дов при обработке транзакций, так как модуль транзакций – это центральная
компонента любого сервера данных. При многопользовательском доступе сер-
вер данных отслеживает огромное количество событий: запуск и окончание
транзакций, блокировки ресурсов, откаты транзакций, ожидания и нарушение
прав доступа. Сервер данных реализует прикладную логику событий, которая
описывается явно в системе приоритетов, режимов и прав доступа, то есть
представляет собой слой знаний.
Новые возможностные типы данных
Взаимодействие баз данных с системами обработки знаний расширяет ба-
зовые типы данных реляционной модели данных. Если система знаний пред-
ставлена системой нечетких продукций, то такая система становится необходи-
мой система хранения и обработки нечетких атрибутов. В настоящее время по-
строена нечеткая реляционная алгебра, выполняющая операции соединения,
селекции, проекции, объединения и пересечения. Нечеткая реляционная алгеб-
ра составила теоретическую основу для реализации системы представления,
хранения и обработки нечетких данных Fuzzy Data Manager, которая основыва-
ется на существующей промышленной базе данных Oracle 8i. Нечеткий реля-
ционный сервер данных – это репозитарий, который предназначен для хране-
ния функций принадлежности, лингвистических меток.
Интеллектуальная обработка кубов данных
В настоящее время прогрессивными организациями осознается, что базы
данных, накопленные ими за длительный период работы, содержат основные
законы их бизнеса, которые необходимо осознать. К сожалению, традиционная
технология баз данных предписывает хранить в актуальной форме только опе-
ративные данные, а данные прошлых периодов хранятся в компактном, но не-
доступном для непосредственного анализа архиве. В результате развиваются
модели темпоральных баз данных или кубов данных. Кубом данных называют
реляционную таблицу, имеющую третью координату – время. Появляются но-
вые подмножества SQL-языка, содержащие предикаты времени. На наш взгляд
подмножество темпорального языка должно включать логику времени, разра-
ботанную в искусственном интеллекте (ИИ). Это первый «условный» уровень
интеллектуализации кубов данных. Второй уровень составят сами системы
анализа данных и извлечения закономерностей.

Страницы