Студопедия

Главная страница Случайная лекция


Мы поможем в написании ваших работ!

Порталы:

БиологияВойнаГеографияИнформатикаИскусствоИсторияКультураЛингвистикаМатематикаМедицинаОхрана трудаПолитикаПравоПсихологияРелигияТехникаФизикаФилософияЭкономика



Мы поможем в написании ваших работ!




БАЗЫ ДАННЫХ МОДЕЛИРОВАНИЯ

Читайте также:
  1. I. Создание баз данных
  2. Автоматическая проверка типа данных
  3. Агрегирование данных при выборке
  4. Анализ данных.
  5. База метаданных информационного хранилища (репозиторий ИХ)
  6. Базы данных
  7. Базы данных. Общие сведения. Основные понятия баз данных
  8. Безопасность на уровне базы данных
  9. Ввод данных с использованием клавиатуры

 

Перспективным направлением является использование для целей моделирования иерархических многомашинных информационно-вычислительных систем и связан­ных с ними телекоммуникационными сетями удаленных персональ­ных ЭВМ, работающих в режиме телеобработки. Таким образом, появляется необходимость в создании диалоговых систем моделирования коллективного пользования. Рассмотрим основные моменты связанные с разработкой распределенной базы данных моделирования (РБДМ).

Ключевые аспекты разработки баз данных.Важной целью применения технологии БД является создание разделяемого между функционально связанными приложениями информационного ресурса с обеспечением независимости внешнего, логического представления БД от способов ее внутренней, физической организации. в основу этой технологии положено применение реляционной модели данных (РМД), базирующейся на аппарате реляционной алгебры и математической логики. на рис. 13.

База данных. Определение базы данных в качестве разделяемого инфор­мационного ресурса компьютеризированных технологий база данных совокупность связанных данных, с одной стороны, являющихся информацией, и с другой стороны, составляющих основу для получения информации,

 

Рис. 13. Полная технологическая схема реализация БДМ

 

Предметная область.предметная область, которая будет рассматри­ваться как совокупность знаний и данных об объектах и процессах, подлежащих проектированию и хранению в БД.

Таким образом, процесс проектирования базы данных по полной технологической схеме есть процесс пошагового отображения исходной классификационной схемы предметной области в реляционную схему реализации базы данных.

Инфологический анализ и проектирование БДМ.Для инфологического проектирования характерны следующие операции:

— расширение интерфейсов описания абстракций не классифицированными свойствами

— построение инфологических структур реализации модели, в качестве структур могут использоваться любые структуры

Инфологическая модель, является основой определения источников, накопителей и получателей информации. Совокупность правил построения инфологической модели об­разует инфологическую семантику проектируемой БД, состоящую из определений связей совместности и соответствия. Она определяет пути доступа к информации . концептуальные компоненты являются символами, а инфологически компоненты соответствуют логическим словам и выражениям.

Объектно-ориентированный подход и БДМ. связан с представлени­ем предметной области в виде классов и объектов, которые в зависимости от предназначения методологии могут иметь различную природу.. Возможность применения ОП определяется способностью представить предмет моделирования в виде объектной модели.Visual C++, C++Builder, Delphi.

ОП применяется при разработке объектно-ориентированных баз данных (ООБД) и объектно-ориентированных распределенных баз данных (ООРБД). Центральной проблемой является оптимальное сочетание объектно-ориентированного и реляционного подходов (см. рис. 5.6).

ПЛАНИРОВАНИЕ ИМИТАЦИОННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ

Основные понятия планирования экспериментов. наиболее подходящей моделью последнего является абстрактная схема, называемая «черным ящиком». При таком кибернетичес­ком подходе различают входные и выходные переменные: x1, x2,…, xk; y1, y2, …, yi. В зависимости от того, какую роль играет каждая переменная в проводимом эксперименте, она может являться либо фактором, либо реакцией.. Например, в агрегативной системе (А-схеме) факторами будут входные и управля­ющие сообщения, а реакциями — выходные.

Каждый фактор хi, ,может принимать в эксперименте одно из нескольких значений, называемых уровнями. Фиксированный набор уровней факторов определяет одно из возможных состояний рассматриваемой системы. Одновременно этот набор пред­ставляет собой условия проведения одного из возможных экспериментов.

Каждому фиксированному набору уровней факторов соответствует определенная точка в многомерном пространстве, называемом факторным пространством., это показано для случая двух факторов х1 и х2 на рис. 14 (плоскость х101х2).

Существует вполне определенная связь между уровнями факторов и реакцией системы, которую можно представить в виде соотношения

.

Функцию , связывающую реакцию с факторами, называют функцией реакции, а геометрический образ, соответствующий функции реакции,— поверхностью реакции.Исследователю заранее не известен вид зависимостей , ,поэтому используют приближенные соотношения:

.

Зависимости находятся по данным эксперимента. Последний необходимо поставить при минимальных ресурсов (построить математическую модель системы и оценить ее характеристики. Факторы при проведении экспериментов могут быть управляемыми и неуправляемыми, наблюдаемыми и ненаблюдаемыми, изучаемыми и неизучаемыми, количественными и качественными, фиксированными и случайными.

Фактор называется управляемым, если его уровни целенаправленно выбираются исследователем в процессе эксперимента. Фактор называется наблюдаемым, если его значения наблюдаются и регистрируются. Обычно в машинном эксперименте с моделью Мм наблюдаемые факторы совпадают с управляемыми, так как нерационально управлять фактором, не наблюдая его. Но неуправляемый фактор также можно наблюдать. Наблюдаемые неуправляемые факторы.Обычно при машинном эксперименте с мо­делью Мм число сопутствующих факторов велико, поэтому рационально учитывать влияние лишь тех из них, которые наиболее существенно воздействуют на интересующую исследователя реак­цию.

Фактор относится к изучаемым, если он включен в модель Мм для изучения свойств системы S, а не для вспомогательных целей, например для увеличения точности эксперимента.

Фактор будет количественным, если его значения — числовые величины, влияющие на реакцию, а в противном случае фактор называется качественным. Фактор называется фиксированным, если в эксперименте иссле­дуются все интересующие экспериментатора значения фактора, а если экспериментатор исследует только некоторую случайную выборку из совокупности интересующих значений факторов, то фактор называется случайным. На основании случайных факторов могут быть сделаны вероятностные выводы и о тех значениях факторов, которые в эксперименте не исследовались.

В машинных экспериментах с моделями Мм не бывает неуправляемых или ненаблюдаемых факторов применительно к исследуемой системе S. В качестве воздействий внешней среды Е, т. е. неуправляемых и ненаблюдаемых факторов, в машинной имитационной модели выступают стохастические экзогенные переменные. Для полного определения фактора необходимо указать последовательность операций, с помощью которых устанавливаются его конкретные уровни. Такое определение фактора называется операциональным и обеспечивает однозначность понимания фактора.

Основными требованиями, предъявляемыми к факторам, являются требование управляемости фактора и требование непосредственного воздействия на объект. При планировании эксперимента обычно одновременно изменяются несколько факторов. Определим требования, которые предъявляются к совокупности факторов. — совмести­мость и независимость. При проведении машинного эксперимента с моделью Мм для оценки некоторых характеристик процесса функционирования ис­следуемой системы S экспериментатор стремится создать такие условия, которые способствуют выявлению влияния факторов, находящихся в функциональной связи с искомой характеристикой.

Для этого необходимо: отобрать факторы хi, , влияющие на искомую характеристику, и описать функциональную зависимость; установить диапазон изменения факторов ; определить координаты точек факторного пространст­ва {xl, x2, ..., xk}, в которых следует проводить экспери­мент; оценить необходимое число реализаций и их поря­док в эксперименте.

 

Для выбора конкретной модели необходимо сформулировать такие особенности, как адекватность, содержательность, простота. Под содержательностью модели планирования понимается ее способность объяснять множество уже известных фактов, выявлять новые и предсказывать их дальнейшее развитие. Простота — одно из главных достоинств модели планирования, выражающееся в реализуемости эксперимента на ЭВМ.

Виды планов экспериментов.Эксперимент, в котором реализуют­ся все возможные сочетания уровней факторов, называется полным факторным экспериментом (ПФЭ). Если выбранная модель планирования включает в себя только линейные члены полинома и их произведения, то для оценки коэффициентов модели используется план эксперимента с варьированием всех k факторов на двух уров­нях, т. е. q=2.Такие планы называются планами типа 2k, где N=2kчисло всех возможных испытаний.

Начальный этап планирования эксперимента для получения коэффициентов линейной модели основан на варьировании факторов на двух уровнях: нижнем х и верхнем xiвсимметрично рас­положенных относительно основного уровня хi0, .Геометрическая интерпретация показана на рис. 15, а. Так как каждый фактор принимает лишь два значения xiн = xi0 - Dx, и xiв = xi0 + Dx, то для стандартизации и упрощения записи условий каждого ис­пытания и обработки выборочных данных эксперимента масштабы по осям факторов выбираются так, чтобы нижний уровень соответ­ствовал — 1, верхний— +1, а основной — нулю. Это легко достигается с помощью преобразования вида

где кодированное значение i-го фактора; хi — натуральное зна­чение фактора; xi0нулевой уровень; — интервал варьирования фактора.

Расположение точек для ПФЭ типа 22 показано на рис. 14, а также на рис. 15, б. Выписывая комбинации уровней факторов для каждой экспериментальной точки квадрата, получим план D полно­го факторного эксперимента типа 22:

 

Номер испытания
-1 +1 -1 +1
-1 -1 +1 +1
Обозначения строк (1) a b ab

Рис. 15. Геометрическая интерпретация полного факторного эксперимента типа 22: а — без масштабирования; 6 — при масштабировании по осям.

 

При этом планы можно записывать сокращенно с помощью условных буквенных обозначений строк. Для этого порядковый номер фактора ставится в соответствие строчной букве латинского алфавита: x1 ®- a, x2 ® b и т. д.

Затем для каждой строки плана выписываются латинские буквы только для факторов, находящихся на верхних уровнях; испытание со всеми факторами на нижних уровнях обозначается как (1). Запись плана в буквенных обозначениях показана в последней строчке.

 


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА АСМ | Методы прогнозирования социально-экономических процессов

Дата добавления: 2014-08-09; просмотров: 619; Нарушение авторских прав




Мы поможем в написании ваших работ!
lektsiopedia.org - Лекциопедия - 2013 год. | Страница сгенерирована за: 0.004 сек.