Информационные системы в экономике

      Зависимости между классами являются двусторонними: все классы в зависимости равноправны. Это так даже в тех случаях, когда имя зависимости как бы вносит направление в эту зависимость.

      В языках программирования зависимости  между классами (объектами) обычно реализуются  с помощью ссылок (указателей) из одного класса (объекта) на другой. Представление  зависимостей с помощью ссылок обнаруживает тот факт, что зависимость является свойством пары классов, а не какого-либо одного из них, т.е. зависимость - это отношение. Отметим, что хотя зависимости между объектами двунаправлены, их не обязательно реализовать в программах как двунаправленные, оставляя ссылки лишь в тех классах, где это необходимо для программы.

      При проектировании системы удобнее  оперировать не объектами, а классами.

      Понятие зависимости перенесено в объектно-ориентированную  технологию проектирования программных  систем из технологии проектирования (и моделирования) баз данных, где зависимости используются с давних пор. Языки программирования, как правило, не поддерживают явного описания зависимостей. Тем не менее описание зависимостей очень полезно при разработке программных систем. Технология OMT использует зависимости при интерпретации диаграмм, описывающих систему.

      Иногда  зависимости, имеющие много атрибутов, представляют с помощью классов. Такие зависимости в базах  данных представляются временными таблицами, организуемыми в процессе обращения  с базой данных.

      Роль  определяет одну сторону зависимости. В бинарной зависимости определены две роли. Имя роли однозначно определяет одну сторону зависимости. Роли дают возможность рассматривать бинарную зависимость как связь между объектом и множеством зависимых объектов: каждая роль является обозначением объекта или множества объектов, связанных зависимостью с объектом на другом конце зависимости. Имя роли можно рассматривать как производный атрибут, множеством значений которого является множество связанных с этой ролью объектов. В бинарной зависимости пара имен ролей может использоваться для идентификации этой зависимости. Имена ролей следует обязательно указывать в тех случаях, когда зависимость устанавливается между объектами одного и того же класса. Имена ролей должны быть уникальны, так как они используются для различения объектов, участвующих в зависимости.

      Квалификатором называется некоторый атрибут, который позволяет снизить эффективную кратность зависимости. Квалификаторы применяются в зависимостях типов "один-ко-многим" или "много-ко-многим". Использование квалификаторов повышает точность описания семантики и наглядность описания зависимостей.

      Агрегация - это зависимость между классом составных объектов и классами, представляющими компоненты этих объектов (отношение "целое"-"часть").

      Наиболее  важным свойством отношения агрегации  является его транзитивность (если A есть часть B, а B есть часть C, то A есть часть C). Отметим также, что часть свойств целого может быть перенесена и на его части, возможно, с несущественными изменениями (например, контекст каждого оператора некоторой функции совпадает с внутренним контекстом всей функции).

      Обобщение и наследование позволяют выявить аналогии между различными классами объектов, определяют многоуровневую классификацию объектов.

      Дискриминатор - это атрибут типа "перечисление", показывающий, по какому из свойств объектов сделано данное обобщение.

      Необходимо  отметить, что, как показывает опыт практического проектирования систем, следует избегать обширных многоуровневых классификаций, так как поведение подклассов низших уровней многоуровневой классификации бывает трудно понять: большая часть (а нередко и все) атрибутов и операций таких классов определена в их суперклассах различных уровней. Если количество уровней классификации стало непомерно большим, нужно слегка изменить структурирование системы. Чтобы понять, какое число уровней является непомерно большим, можно руководствоваться следующими оценками: два-три уровня наследования, как правило, приемлемы всегда (мне известна одна фирма, разрабатывающая программные системы, в которой издан стандарт фирмы, запрещающий более чем трехуровневые классификации в программах); десятиуровневая классификация почти всегда неприемлема; пять-шесть уровней, как правило, достаточно для программистов и не слишком обременяет администрацию.

      Обобщение и наследование широко применяются  не только при анализе требований к программным системам и их предварительном  проектировании, но и при их реализации.

      В объектно-ориентированном проектировании мы имеем дело с множествами взаимосвязанных объектов. Каждый объект может рассматриваться как переменная или константа структурного типа (при таком рассмотрении методы, описываемые в объекте, трактуются как адреса функций, которые разрешено применять к этому объекту). Следовательно, множество объектов - это множество взаимосвязанных данных, т.е. нечто очень похожее на базу данных. Поэтому применение понятий баз данных часто оказывается полезным при объектно-ориентированном анализе и объектно-ориентированном проектировании прикладных программных систем.

      Ограничения - это функциональные зависимости между сущностями объектной модели. Под термином сущности подразумеваются объекты, классы, атрибуты, связи и зависимости. Ограничение сокращает количество возможных значений, которые может принимать некоторая сущность.

      Ограничения дают один из критериев качества объектной  модели: "хорошая" объектная модель обычно содержит много ограничений.

      Ограничения на зависимости сокращают количество объектов, связанных с данным объектом (соответствующие обозначения уже рассматривались нами ранее).

      Гомоморфизм - это отображение между двумя зависимостями.

38. Процесс представления  знаний 

      Часто знания рассматриваются как данные, имеющие развитую и сложную структуру. Знания - это специальная форма представления информации, позволяющая мозгу хранить, воспроизводить и понимать ее. Далеко не вся информация выступает в роли знания. Знания - это особая информация, зафиксированная и выраженная в языке. Типы отношений, определяющие связь знаний с внеязыковым миром, друг с другом и с системой человеческих действий подчиняются особым закономерностям - семантики, синтаксиса и прагматики.

      Основные свойства знаний:

• Внутренняя интерпретируемость. Вместе с элементом данных в ЭВМ хранится система имен. Это позволяет «знать», что хранится в памяти системы и уметь отвечать на запросы о содержании памяти..
• Рекурсивная структурируемость. Информационные единицы могут расчленяться на более мелкие и объединяться в более крупные ( по аналогии с матрешкой).Для этого используются родо-видовые отношения и принадлежность элементов к определенному классу. (Число структурообразующих отношений - более 200 типов).
• Взаимосвязь информационных единиц. Между единицами устанавливаются разнообразные отношения семантического и прагматического характера связей (явлений и фактов). Когда между единицами возникают такие отношения, фрагменты этой структуры выявляются новые информационные единицы.
• Наличие семантического пространства. Оно характеризует близость-удаленность информационных единиц друг от друга. Знания на могут представлять собой бессистемное сборище единиц, они должны быть взаимосвязаны и взаимозависимы в семантическом пространстве.

      Формы существования знаний:

• в памяти человека (эксперта)
• материализованные (канонизированные) - учебники, монографии и т.д.
• полуформализованная структурированная модель (поле знаний)
• вормализованное знание на языке представления.

      Типы знаний:

• Глубинные знания - результат обобщения первичных понятий в абстрактные структуры;
• Мягкие знания - допускают множественные расплывчатые решения (например, выработка рекомендаций); совокупность глубинных и мягких знаний дает возможность создавать мощные базы знаний;
• Поверхностные знания - совокупность эмпирических ассоциаций и отношений между понятиями предметной области для стандартных ситуаций;
• Концептуальные знания - выражают свойства объектов, процессов и ситуаций через Понятия (базовые элементы) предметной области. Описание каждого Понятия включает описание его компонентов, указание взаимосвязи с другими компонентами, зависимости между Понятиями. Концептуальные знания - жесткие. Применяются при решении задач анализа;
• Экспертные знания - знания специалистов предметной области, они аккумулируют накопленный опыт. Этот тип знаний играет наиболее важную роль в слабоструктурированных предметных областях. Они мягкие и поверхностные. Совместное использование концептуальных и экспертных знаний позволяет сочетать логические и ассоциативные суждения, решать сложные задачи при низких вычислительных затратах;
• Синтаксические знания - характеризуют синтаксическую структуру объекта, которая не зависит от смысла используемых Понятий;
• Семантические знания - содержат информацию, связанную с смыслом рассматриваемых объектов;
• Прагматические знания - описывают объекты относительно целей решаемых задач.

      Модели процесса представления знаний.

      Представить знания в ЭВМ - это значит определить некоторые исходные нерасчленяемые объекты, правила формирования на их основе новых объектов и в итоге  получить описание знаний. Формальный способ описания и является моделью представления знаний.

      В качестве входных нерасчленяемых объектов выступают значения данных. Отношения  между данными определяют правила  образования новых объектов. Выполняя отдельные процедуры над отношениями  между данными, структурируют данные и формируют знания. Существует целый ряд моделей представления знания: логическая, алгоритмическая, фреймовая, семантическая, продукционная. Рассмотрим основные особенности каждой из моделей.

      Логическая модель представления знаний

      Знания, необходимые для решения, и сама решаемая задача описываются определенными утверждениями на логическом языке. Знания составляют множество аксиом, а решаемая задача представляет собой теорему, требующую доказательства. Процесс доказательства теоремы и составляет логическую модель представления знаний. Описание модели основывается на конструктивной логике.

      Всего для построения логической модели используется 10 аксиом.

      Логической  модели соответствуют графические  отображения в виде графа редукции и графа пространственных состояний.

      Для графа редукции вершины представляют собой имена подзадач, а дуги обозначают связи между ними. Граф строится сверху вниз, в его концевых вершинах располагаются элементарные подзадачи, решаемые с помощью ЭВМ. Поиск  решения исходной задачи отображается последовательностью обхода вершин графа.

      В графе пространства состояний вершинами  являются процессы решения элементарных подзадач. На данном графе должен быть указан путь из корневой вершины в  одну из концевых, т.е. задается последовательность обхода вершин.

      Алгоритмическая модель представления знаний

      В процессе формализации знаний часто  используются алголоподобные языки. Формальная система задает описание решения  задачи в виде программы вычисления. В основе формальной системы лежат: алфавит используемого языка, правила  формирования выражений из элементов алфавита, аксиомы и правила вывода.

      Алгоритмическая модель также может отображаться графом редукции, где в корневой вершине находится исходная решаемая задача, в промежуточных вершинах - подзадачи, в концевых - элементарные подзадачи. Дуги отображают операции программирования типа «соглашение».

      Семантическая модель представления знаний

      Эта модель позволяет оперировать понятиями, выраженными на естественном языке. Примером реализации такой модели служат экспертные системы. Для построения модели используют аппарат семантических сетей, представленных в виде графа.

      Вершины отображают сущности разной степени  общности. Их упорядочение происходит по видам отношений.