Экспертные системы

Разработка экспертных систем, основанных на использовании элементов искусственного интеллекта. Создание роботов, систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способность к обучению. Технологии реплицирования данных.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 06.09.2015
Размер файла 90,6 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Экспертные системы

Содержание

Введение

1. Геоинформационные системы и технологии

2. Технологии реплицирования данных

3. Архитектура программных систем

Введение

Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем (ЭС), основанных на использовании элементов искусственного интеллекта. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, на основе которых этими системами накоплены знания.

Под искусственным интеллектом (ИИ) обычно понимают способности компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Чаще всего здесь имеются в виду способности, связанные с человеческим мышлением. Работы в области искусственного интеллекта не ограничиваются экспертными системами. Они также включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способность к обучению.

Решение специальных задач требует специальных знаний. Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил. На практике ЭС используются прежде всего как системы-советчики в тех ситуациях, где специалист сомневается в выборе правильного решения. Экспертные знания, хранящиеся в памяти системы, более глубокие и полные, чем соответствующие знания пользователя.

ЭС находят распространение при решении задач с принятием решений в условиях неопределенности (неполноты) для распознавания образов, в прогнозировании, диагностике, планировании, управлении, конструировании и т.д.

Типичная экспертная система состоит из решателя (интерпретатора), БД (базы данных), БЗ (базы знаний), компонентов приобретения знаний, объяснительного и диалогового компонентов.

БД предназначена для хранения исходных и промежуточных данных, используемых для решения задач, фактографических данных.

Решатель, используя исходные данные из БД и знания из Б3, обеспечивает решение задач для конкретных ситуаций.

Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения Б3.

Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему не получила) и какие знания она при этом использовала. Диалоговый компонент обеспечивает диалог между экспертной системой и пользователем в процессе решения задачи и приобретения знаний.

Экспертные системы создаются для решения разного рода задач профессиональной деятельности человека, и в зависимости от этого выполняют разные функции.

Типы экспертных систем

Можно назвать несколько типов современных экспертных систем.

1) Экспертные системы первого поколения. Предназначены для решения хорошо структурированных задач, требующих небольшого объема эмпирических знаний. Сюда относятся классификационные задачи и задачи выбора из имеющегося набора вариантов.

2) Оболочки ЭС. Имеют механизм ввода-вывода, но Б3 пустая. Требуется настройка на конкретную предметную область. Знания приобретаются в процессе функционирования ЭС, способной к самообучению.

3) Гибридные ЭС. Предназначены для решения различных задач с использованием Б3. Это задачи с использованием методов системного анализа, исследования операций, математической статистики, обработки информации. Пользователь имеет доступ к объективизированным знаниям, содержащимся в Б3 и пакетах прикладных программ.

4) Сетевые ЭС. Между собой связаны несколько экспертных систем. Результаты решения одной из них являются исходными данными для другой системы. Эффективны при распределенной обработке информации.

При разработке экспертных систем должны участвовать: эксперт той предметной области, задачи которой будет решать система; инженер по знаниям - специалист по разработкам систем; программист - специалист по разработке инструментальных средств. Эксперт определяет знания, то есть описывает предметную область в виде совокупности данных и правил, обеспечивает полноту и правильность введенных в экспертную систему знаний. Данные определяют объекты, их характеристики и значения. Правила указывают на способы манипулирования данными.

Инженер по знаниям помогает эксперту: выявить и структурировать знания, необходимые для функционирования экспертной системы; осуществить выбор инструментальных средств, которые наиболее эффективны для решения задач в данной предметной области; указать способы представления знаний. Программист разрабатывает инструментальную среду, включающую все компоненты экспертной системы, производит ее сопряжение с другими существующими системами.

1. Геоинформационные системы и технологии

Геоинформационные системы (ГИС) и ГИС- технологии объединяют компьютерную картографию и системы управления базами данных. Концепция технологии ГИС состоит в создании многослойной электронной карты, опорный слой которой описывает географию территории, а каждый из остальных слоев - один из аспектов состояния территории. Тем самым ГИС-технологии определяют специфическую область работы с информацией.

Технология ГИС применима везде, где необходимо учитывать, обрабатывать и демонстрировать территориально распределенную информацию. Пользователями ГИС-технологии могут быть как организации, чья деятельность целиком базируется на земле владельцы нефтегазовых предприятий, экологические службы, жилищно-коммунальное хозяйство, так и многочисленные коммерческие предприятия - банки, страховые, торговые и строительные фирмы, чья успешная работа во многом зависит от правильного и своевременного учета территориального фактора.

В основе любой ГИС лежит информация о каком-либо участке земной поверхности: континенте, стране, городе, улице.

БД организуется в виде набора слоев информации. Основной шрифт содержит географически привязанную карту местности (топооснова). На него накладываются другие слои, несущие информацию об объектах, находящихся на данной территории: коммуникации, в том числе линии электропередач, нефте- и газопроводы, водопроводы, промышленные объекты, земельные участки, почвы, коммунальное хозяйство, землепользование и др.

В процессе создания и наложения слоев друг на друга между ними устанавливаются необходимые связи, что позволяет выполнять пространственные операции с объектами посредством моделирования и интеллектуальной обработки данных.

Как правило, информация представляется графически в векторном виде, что позволяет уменьшить объем хранимой информации и упростить операции по визуализации. С графической информацией связана текстовая, табличная, расчетная информация, координатная привязка к карте местности, видеоизображения, аудиокомментарии, БД с описанием объектов и их характеристик.

Многие ГИС включают аналитические функции, которые позволяют моделировать процессы, основываясь на картографической информации.

Программное ядро ГИС можно условно разделить на две подсистемы: СУБД и управление графическим выводом изображения. В качестве СУБД используют SQL-серверы.

Рассмотрим типовую схему организации ГИС-технологии, в настоящее время сложился основной набор компонентов, составляющих ГИС. К ним относятся:

1) приобретение и предварительная подготовка данных;

2) ввод и размещение данных;

3) управление данными;

4) манипуляция данными и их анализ;

5) производство конечного продукта.

Функциональным назначением данных компонентов является:

Приобретение и подготовка исходных данных; включает манипуляции с исходными данными карт - материалами на твердой или бумажной основе, данными дистанционного зондирования, результатами полевых испытаний, текстовыми (табличными) материалами, с архивными данными.

Ввод и размещение пространственной и непространственной составляющих данных включает конвертирование информации во внутренние форматы системы и обеспечение структурной и логической совместимости всего множества порождаемых данных.

Управление данными предполагает наличие средств оптимальной внутренней организации данных, обеспечивающих эффективный доступ к ним.

Функции манипуляции и анализа представлены средствами, предназначенными для содержательной обработки данных в целях обработки и реорганизации данных. С точки зрения пользователя, эти функции являются главными в ГИС-технологиях, потому что позволяют получать новую информацию, необходимую для управления, исследовательских целей, прогнозирования.

Производство конечного продукта включает вывод полученных результатов для конечных потребителей ГИС. Эти продукты могут представлять карты, статистические отчеты, различные графики, стандартные формы определенных документов.

Кроме этого, каждый картографический объект может иметь атрибутивную информацию, в которой содержится информация, которая не обязательно должна отображаться на карте (например, число жильцов какого-либо дома и их социальный статус).

Подавляющее большинство ГИС-систем различают геометрическую и атрибутивную компоненты баз данных ГИС. Их часто называют также пространственными (картографическими, геометрическими) и непространственными (табличными, реляционными) данными.

Картографичекая информация представляется точками, кривыми и площадными объектами.

Атрибутивная информация содержит текстовые, числовые, логические данные о картографических объектах. Большинство современных ГИС-инструментариев позволяют хранить информацию в составе БД, как правило, реляционных.

Атрибутивная информация хранится в виде отдельных табличных файлов, как правило, в форматах реляционных баз данных систем DBF, PARADOX, ORACLE, INGRESS. Такой способ характерен как для западных коммерческих продуктов, так и современных отечественных разработок.

Модель файлового сервера

Модель файлового сервера является наиболее простой и характеризует не столько способ образования информационной системы, сколько общий способ взаимодействия компьютеров в локальной сети. Один из компьютеров сети выделяется и определяется файловым сервером, т. е. общим хранилищем любых данных. Суть FS- модели иллюстрируется схемой, приведенной на рис. 5.3.

Рис 5.3 - Модель файлового сервера

В FS-модели все основные компоненты размещаются на клиентской установке. При обращении к данным ядро СУБД, в свою очередь, обращается с запросами на ввод-вывод данных за сервисом к файловой системе. С помощью функций операционной системы в оперативную память клиентской установки полностью или частично на время сеанса работы копируется файл базы данных.

Таким образом, сервер в данном случае выполняет чисто пассивную функцию.

Достоинством данной модели являются ее простота, отсутствие высоких требований к производительности сервера (главное, требуемый объем дискового пространства).

Следует также отметить, что программные компоненты СУБД в данном случае не распределены, т.е. никакая часть СУБД на сервере не инсталлируется и не размещается.

Недостатки данной модели - высокий сетевой трафик, достигающий пиковых значений особенно в момент массового вхождения в систему пользователей, например в начале рабочего дня. Однако более существенным недостатком, с точки зрения работы с общей базой данных, является отсутствие специальных механизмов безопасности файла (файлов) базы данных со стороны СУБД. Иначе говоря, разделение данных между пользователями (параллельная работа с одним файлом данных) осуществляется только средствами файловой системы ОС для одновременной работы нескольких прикладных программ с одним файлом.

Несмотря на очевидные недостатки, модель файлового сервера является естественным средством расширения возможностей персональных (настольных) СУБД в направлении поддержки многопользовательского режима и, очевидно, в этом плане еще будет сохранять свое значение

Модель удаленного доступа к данным

Модель удаленного доступа к данным основана на учете специфики размещения и физического манипулирования данных во внешней памяти для реляционных СУБД. В RDA-модели компонент доступа к данным в СУБД полностью отделен от двух других компонентов (компонента представления и прикладного компонента) и размещается на сервере системы.

Компонент доступа к данным реализуется в виде самостоятельной программной части СУБД, называемой SQL-сервером, и инсталлируется на вычислительной установке сервера системы. Функции SQL-сервера ограничиваются низкоуровневыми операциями по организации, размещению, хранению и манипулированию данными в дисковой памяти сервера. Иначе говоря, SQL-сервер играет роль машины данных. Схема RDA-модели приведена на рис. 5.4.

Рис 5.4. Модель удаленного доступа к данным (RDA-модель)

В файле (файлах) базы данных, размещаемом на сервере системы, находится также и системный каталог базы данных, в который помещаются в том числе и сведения о зарегистрированных клиентах, их полномочиях и т. п.

На клиентских установках инсталлируются программные части СУБД, реализующие интерфейсные и прикладные функции. Пользователь, входя в клиентскую часть системы, регистрируется через нее на cepвере системы и начинает обработку данных.

Прикладной компонент системы (библиотеки запросов, процедуры обработки данных) полностью размещается и выполняется на клиентской установке.

При реализации своих функций прикладной компонент формирует необходимые SQL-инструкции, направляемые SQL-серверу. SQL-сервер, представляющий специальный программный компонент, ориентированный на интерпретацию SQL-инструкций и высокоскоростное выполнение низкоуровневых операций с данными, принимает и координирует SQL-инструкции от различных клиентов, выполняет их, проверяет и обеспечивает выполнение ограничений целостности данных и направляет клиентам результаты обработки SQL-инструкций, представляющие, как известно, наборы (таблицы) данных.

Таким образом, общение клиента с сервером происходит через SQL-инструкции, а с сервера на клиентские установки передаются только результаты обработки, т. е. наборы данных, которые могут быть существенно меньше по объему всей базы данных. В результате резко уменьшается загрузка сети, а сервер приобретает активную центральную функцию. Кроме того, ядро СУБД в виде SQL-сервера обеспечивает также традиционные и важные функции по обеспечению ограничений целостности и безопасности данных при совместной работе нескольких пользователей.

Другим, может быть неявным, достоинством RDA-модели является унификация интерфейса взаимодействия прикладных компонентов информационных систем с общими данными. Такое взаимодействие стандартизовано в рамках языка SQL специальным протоколом ODBC (Open Database Connectivity - открытый доступ к базам данных), играющим важную роль в обеспечении интероперабельности (многопротокольность), т.е. независимости от типа СУБД на клиентских установках в распределенных системах.

Интероперабельность (многопротокольность) СУБД - способность СУБД обслуживать прикладные программы, первоначально ориентированные на разные типы СУБД. Иначе говоря, специальный компонент ядра СУБД на сервере (так называемый драйвер ODBC) способен воспринимать, обрабатывать запросы и направлять результаты их обработки на клиентские установки, функционирующие под управлением реляционных СУБД других, не "родных" типов.

Такая возможность существенно повышает гибкость в создании распределенных информационных систем на базе интеграции уже существующих в какой-либо организации локальных баз данных под управлением настольных или другого типа реляционных СУБД.

К недостаткам RDA-модели можно отнести высокие требования к клиентским вычислительным установкам, так как прикладные программы обработки данных, определяемые спецификой предметной области информационной системы, выполняются на них.

Другим недостатком является все же существенный трафик сети, обусловленный тем, что с сервера базы данных клиентам направляются наборы (таблицы) данных, которые в определенных случаях могут занимать достаточно существенный объем.

Модель сервера базы данных

Развитием PDA-модели стала модель сервера базы данных. Ее сердцевиной является механизм хранимых процедур. В отличие от PDA-модели, определенные для конкретной предметной области информационной системы события, правила и процедуры, описанные средствами языка SQL, хранятся вместе с данными на сервере системы и на нем же выполняются. Иначе говоря, прикладной компонент полностью размещается и выполняется на сервере системы. Схематично DBS-модель приведена на рис. 2.5.

Рис. 5.5 Модель сервера базы данных (DBS-модель)

На клиентских установках в DBS-модели размещается только интерфейсный компонент (компонент представления), что существенно снижает требования к вычислительной установке клиента. Пользователь через интерфейс системы на клиентской установке направляет на сервер базы данных только лишь вызовы необходимых процедур, запросов и других функций по обработке данных. Все затратные операции по доступу и обработке данных выполняются на сервере и клиенту направляются лишь результаты обработки, а не наборы данных, как в RDA-модели. Этим обеспечивается существенное снижение трафика сети в DBS-модели по сравнению с RDA -моделью.

Следует заметить, что на сервере системы выполняются процедуры прикладных задач одновременно всех пользователей системы. В результате резко возрастают требования к вычислительной установке сервера, причем как к объему дискового пространства и оперативной памяти, так и к быстродействию. Это основной недостаток DBS-модели.

К достоинствам же DBS-модели, помимо разгрузки сети, относится и более активная роль сервера сети, размещение, хранение и выполнение на нем механизма событий, правил и процедур, возможность более адекватно и эффективно "настраивать" распределенную информационную систему на все нюансы предметной области.

Также более надежно обеспечивается согласованность состояния и изменения данных и, вследствие этого, повышается надежность хранения и обработки данных, эффективно координируется коллективная работа пользователей с общими данными.

Модель сервера приложений

Чтобы разнести требования к вычислительным ресурсам сервера в отношении быстродействия и памяти по разным вычислительным установкам, используется модель сервера приложений.

Суть AS-модели заключается в переносе прикладного компонента информационной системы на специализированный в отношении повышенных ресурсов по быстродействию дополнительный сервер системы. Схема AS-модели приведена на рис. 5.6

Рис. 5.6. Модель сервера приложений (AS-модель)

Как и в DBS-модели, на клиентских установках располагается только интерфейсная часть системы, т. е. компонент представления. Однако вызовы функций обработки данных направляются на сервер приложений, где эти функции совместно выполняются для всех пользователей системы. За выполнением низкоуровневых операций по доступу и изменению данных сервер приложений, как в RDA-модели, обращается к SQL-серверу, направляя ему вызовы SQL-процедур, и получая, соответственно, от него наборы данных.

Как известно, последовательная совокупность операций над данными (SQL-инструкций), имеющая отдельное смысловое значение, называется транзакцией.

В этом отношении сервер приложений управляет формированием транзакций, которые выполняет SQL-сервер. Поэтому программный компонент СУБД, инсталлируемый на сервере приложений, еще называют монитором обработки транзакций (Transaction Processing Monitors - TRM), или просто монитором транзакций.

AS-модель, сохраняя сильные стороны DBS-модели, позволяет оптимально построить вычислительную схему информационной системы, однако, как и в случае RDA-модели, повышает трафик сети.

В практических случаях используются смешанные модели, когда простейшие прикладные функции и обеспечение ограничений целостности данных поддерживаются хранимыми на сервере процедурами (DBS-модель), а более сложные функции предметной области (так называемые правила бизнеса) реализуются прикладными программами на клиентских установках (RDA-модель) или на сервере приложений (AS-модель).

2. Технологии реплицирования данных

Во многих случаях узким местом распределенных систем, построенных на основе технологий "Клиент-сервер" или объектного связывания данных, является недостаточно высокая производительность из-за необходимости передачи по сети большого количества данных. Определенную альтернативу построения быстродействующих распределенных систем предоставляют технологии реплицирования данных.

Репликой называют особую копию базы данных для размещения на другом компьютере сети с целью автономной работы пользователей с одинаковыми (согласованными) данными общего пользования.

Основная идея реплицирования заключается в том, что пользователи работают автономно с одинаковыми (общими) данными, растиражированными по локальным базам данных, обеспечивая с учетом отсутствия необходимости передачи и обмена данными по сети максимальную для своих вычислительных установок производительность.

Тиражирование (или репликация,) - создание дублирующих копий (репликатов) объектов данных на разных узлах с целью повышения доступности и/или сокращения времени доступа к критически важным данным.

Программное обеспечение СУБД для реализации такого подхода соответственно дополняется функциями тиражирования (реплицирования) баз данных, включая тиражирование как самих данных и их структуры, так и системного каталога с информацией о размещении реплик, иначе говоря, с информацией о конфигурировании построенной таким образом распределенной системы.

При этом, однако, возникают две проблемы обеспечения одного из основополагающих принципов построения и функционирования распределенных систем (а именно, - непрерывности согласованного состояния данных):

§ обеспечение согласованного состояния во всех репликах количества и значений общих данных;

§ обеспечение согласованного состояния во всех репликах структуры данных.

Обеспечение согласованного состояния общих данных, в свою очередь, основывается на реализации одного из двух принципов:

§ принципа непрерывного размножения обновлений (любое обновление данных в любой реплике должно быть немедленно размножено);

§ принципа отложенных обновлений (обновления реплик могут быть отложены до специальной команды или ситуации).

Принцип непрерывного размножения обновлений является основополагающим при построении так называемых систем реального времени, таких, например, как системы управления воздушным движением, системы бронирования билетов пассажирского транспорта и т.п., где требуется непрерывное и точное соответствие реплик или других растиражированных данных во всех узлах и компонентах подобных распределенных систем.

Реализация принципа непрерывного размножения обновлений заключается в том, что любая транзакция считается успешно завершенной, если она успешно завершена на всех репликах системы. На практике реализация этого принципа встречает существенные затруднения.

В целом ряде предметных областей распределенных информационных систем режим реального времени с точки зрения непрерывности согласования данных не требуется. Такие системы автоматизируют те организационно-технологические структуры, в которых информационные процессы не столь динамичны. В этом случае обновление реплик распределенной информационной системы, если она будет построена на технологии реплицирования, требуется, скажем, только лишь один раз за каждый рабочий час, или за каждый рабочий день.

Такого рода информационные системы строятся на основе принципа отложенных обновлений. Накопленные в какой-либо реплике изменения данных специальной командой пользователя направляются для обновления всех остальных реплик систем. Такая операция называется синхронизацией реплик. искусственный интеллект реплицирование экспертный

Решение второй проблемы согласованности данных, а именно -согласованности структуры данных, осуществляется через частичное отступление, как и в системах "Клиент-сервер", от принципа отсутствия центральной установки и основывается на технике главной реплики, т.е одна из реплик базы данных объявляется главной. При этом изменять структуру базы данных можно только в главной реплике. Эти изменения структуры данных тиражируются на основе принципа отложенных обновлений, т.е. через специальную синхронизацию реплик.

Частичность отступления от принципа отсутствия центральной установки заключается в том, что в отличие от чисто централизованных систем, выход из строя главной реплики не влечет сразу гибель всей распределенной системы, так как остальные реплики продолжают функционировать автономно. Более того, на практике СУБД, поддерживающие технологию реплицирования, позволяют пользователю с определенными полномочиями (администратору системы) преобразовать любую реплику в главную и тем самым полностью восстановить работоспособность всей системы.

Технологии репликации данных в тех случаях, когда не требуется обеспечивать большие потоки и интенсивность обновляемых в информационной сети данных, являются экономичным решением проблемы создания распределенных информационных систем с элементами централизации по сравнению с использованием дорогостоящих клиент-серверных систем.

На практике для совместной коллективной обработки данных применяются смешанные технологии, включающие элементы объектного связывания данных, репликаций и клиент-серверных решений. При этом дополнительно к проблеме логического проектирования, т. е. проектирования логической схемы организации данных (таблицы, поля, ключи, связи, ограничения целостности), добавляется не менее сложная проблема транспортно-технологического проектирования информационных потоков, разграничения доступа и т. д. К сожалению, пока не проработаны теоретико-методологические и инструментальные подходы для автоматизации проектирования распределенных информационных систем с учетом факторов как логики, так и информационно-технологической инфраструктуры предметной области.

Тем не менее, развитие и все более широкое распространение распределенных информационных систем, определяемое самой распределенной природой информационных потоков и технологий, является основной перспективой развития автоматизированных информационных систем.

3. Архитектура программных систем

В то время как большинство автономных приложений - офисные программы, среды разработки, системы подготовки текстов и изображений - выполняются на одном компьютере, крупные информационные комплексы (например, система автоматизации предприятия) состоят из десятков и сотен отдельных программ, которые взаимодействуют друг с другом по сети, выполняясь на разных компьютерах. В таких случаях говорят, что они работают в различной программной архитектуре.

1) Автономные приложения. Работают на одном компьютере.

2) Приложения в файл-серверной архитектуре. Компьютеры пользователей системы объединены в сеть, при этом на каждом из них (на клиентском месте) запущены копии одной и той же программы, которые обращаются за данными к серверу, который хранит файлы, одновременно доступные всем пользователям (как правило, это базы данных). Сервер обладает повышенной надежностью, высоким быстродействием, большим объемом памяти, на нем установлена специальная серверная версия операционной системы. При одновременном обращении нескольких программ к одному файлу, например, с целью его обновления, могут возникнуть проблемы, связанные с неоднозначностью определения его содержимого. Поэтому каждое изменение общедоступного файла выделяется в транзакцию (элементарную операцию по обработке данных, имеющую фиксированные начало, конец (успешное или неуспешное завершение) и ряд других характеристик). Особенность этой архитектуры в том, что все вычисления выполняются на клиентских местах, что требует наличия на них достаточно производительных ПК (это так называемые системы с толстым клиентом - программой, которая выполняет всю обработку получаемой от сервера информации).

3) Приложения в клиент-серверной архитектуре. Эта архитектура похожа на предыдущую, только сервер помимо простого обеспечения одновременного доступа к данным, способен еще выполнять программы, которые берут на себя определенный объем вычислений (в файл-серверной архитектуре он реализуется полностью на клиентских установках). Благодаря этому удается повысить общую надежность системы, так как сервер работает значительно более устойчиво, чем ПК, и снять лишнюю нагрузку с клиентских мест, на которых удается использовать. Запускаемые на них приложения осуществляют небольшие объемы вычислений, а иногда занимаются только отображением получаемой от сервера информации, поэтому они называются тонкими клиентами.

4) Приложения в многозвенной архитектуре. Недостаток предыдущей архитектуры в том, что резко возрастает нагрузка на сервер, а если он выходит из строя, то работа всей системы останавливается. Поэтому в систему добавляется так называемый сервер приложений, на котором выполняется вся вычислительная работа. Другой сервер баз данных обрабатывает запросы пользователей, на третьем может быть установлена специальная программа - монитор транзакций, которая оптимизирует обработку транзакций и балансирует нагрузку на серверы. В большинстве практических случаев все серверы соединены последовательно, и выход из строя одного звена если и не останавливает всю работу, то по крайней мере, снижает производительность системы.

5) Приложения в распределенной архитектуре. Чтобы избежать недостатков рассмотренных архитектур, были придуманы специальные технологии, позволяющие создавать программу в виде набора компонентов, которые можно запускать на любых серверах, связанных сеть (компоненты как бы распределены по сети). Основное преимущество подобного подхода в том, что при выходе из строя любого компьютера специальные программы-мониторы, которые следят за корректностью работы, сразу перезапускают временно пропавший компонент на другом компьютере. При этом общая надежность всей системы становится очень высокой, а вычислительная загрузка распределяется между серверами оптимальным образом. Доступ к возможностям любого компонента, предназначенного для общения с пользователем, осуществляется с произвольного клиентского места. Так как все вычисления происходят на серверах, появляется возможность создавать сверхтонкие клиенты - программы, только отображающие получаемую из сети информацию и требующие минимальных компьютерных ресурсов. Благодаря этому доступ к компонентной системе возможен не только с ПК, но и с небольших мобильных устройств. Частный случай компонентного подхода - доступ к серверным приложениям из браузеров через Интернет.

Сегодня наиболее популярны три компонентные технологии: CORBA консорциума OMG, Java Beans компании Sun, СОМ+ корпорации Microsoft.

Эти технологии будут определять развитие информационной индустрии в ближайшие десятилетия.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Экспертные системы в области медицины. Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей.

    презентация [3,0 M], добавлен 28.05.2015

  • Понятие искусственного интеллекта. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях. Распознавание образов и машинный перевод. Нейрокомпьютеры и сети. Экспертные системы, их структура,классификация и инструментальные средства построения.

    курсовая работа [922,1 K], добавлен 12.01.2009

  • История развития искусственного интеллекта. Экспертные системы: их типы, назначение и особенности, знания и их представление. Структура идеальной и инструменты построения экспертных систем. Управление системой продукции. Семантические сети и фреймы.

    реферат [85,7 K], добавлен 20.12.2011

  • Определение экспертных систем, их достоинство и назначение. Классификация экспертных систем и их отличие от традиционных программ. Структура, этапы разработки и области применения. Классификация инструментальных средств и технология разработки систем.

    курсовая работа [78,0 K], добавлен 03.06.2009

  • Обзор методов реализации алгоритмов искусственного интеллекта. Примеры интеллектуальных систем, основанных на алгоритмах самообучения и кластеризации данных. Создание общей структурной схемы. Выбор языков программирования и инструментальных средств.

    дипломная работа [1,6 M], добавлен 20.08.2017

  • Решение неформализованных задач экспертными системами. Системы искусственного интеллекта, эвристический поиск решения. Особенности работы экспертных систем. Знания о процессе решения задач, используемые интерпретатором. Системы обнаружения неисправности.

    презентация [100,1 K], добавлен 12.02.2014

  • Решение прикладных задач с использованием искусственного интеллекта. Преимущества и недостатки экспертных систем по сравнению с использованием специалистов, области их применения. Представление знаний и моделирование отношений семантическими сетями.

    реферат [260,9 K], добавлен 25.06.2015

  • Эволюция систем искусственного интеллекта. Направления развития систем искусственного интеллекта. Представление знаний - основная проблема систем искусственного интеллекта. Что такое функция принадлежности и где она используется?

    реферат [49,0 K], добавлен 19.05.2006

  • Сущность, виды, направления использования и основные понятия экспертных систем. Понятие и характеристика основных элементов структуры экспертной системы. Основные виды классификаций экспертных систем: по решаемой задаче и по связи с реальным временем.

    доклад [104,5 K], добавлен 09.06.2010

  • Понятие и содержание экспертных систем, принципы взаимосвязи элементов: интерфейса пользователя, собственно пользователя, эксперта, средств объяснения, рабочей памяти и машины логического вывода. Классификация, преимущества, недостатки экспертных систем.

    реферат [33,9 K], добавлен 25.02.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.