Database and Expert Systems Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Tjoa, A. Min 编

出品人:

页数:670

译者:

出版时间:1995-9-28

价格:USD 109.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540603030

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 专家系统
• 人工智能
• 数据管理
• 知识工程
• 信息系统
• 应用
• 计算机科学
• 数据挖掘
• 决策支持系统

数据的奥秘与智慧的探索：一本关于信息管理与智能决策的深度剖析 在信息爆炸的时代，如何有效地组织、管理海量数据，并从中提炼出有价值的见解，进而做出更明智的决策，已成为各行各业面临的重大挑战。本书旨在深入探讨现代信息系统设计的两大基石——数据库技术与专家系统应用，为读者提供一个全面而深刻的视角，理解它们如何协同工作，驱动着智能化时代的浪潮。 第一部分：数据库技术——数据世界的基石与演进 数据是信息时代的血液，而数据库则是承载和管理这些血液的生命线。本部分将从数据库的基本概念出发，逐步深入到其核心原理、设计方法、以及在实际应用中的关键技术。 数据模型与关系型数据库的基石： 我们将首先回顾数据库发展的历史，重点介绍关系型数据库模型，这是当前应用最广泛的数据库范式。从实体-联系（ER）模型到规范化理论，我们将详细解析如何将现实世界的需求转化为严谨的数据库结构。表、字段、主键、外键等基本概念将得到清晰的阐释，并通过实例演示如何设计出高效、一致、可维护的数据模式。读者将学习到如何利用范式化理论来消除数据冗余和异常，确保数据的完整性和准确性。 SQL语言的强大力量： 结构化查询语言（SQL）是与关系型数据库交互的标准语言。本部分将全面覆盖SQL的各个方面，从基本的数据查询（SELECT）、插入（INSERT）、更新（UPDATE）、删除（DELETE）操作，到更复杂的连接（JOIN）、子查询（Subquery）、视图（View）、存储过程（Stored Procedure）和触发器（Trigger）的编写。我们将通过大量的实际案例，教授读者如何编写高效、优化的SQL语句，以应对不同场景下的数据访问需求。此外，对事务（Transaction）管理、并发控制（Concurrency Control）和故障恢复（Recovery）等数据库管理系统的核心概念也将进行深入讲解，帮助读者理解数据库的稳定性和可靠性是如何实现的。 数据库设计与性能优化： 一个好的数据库设计是系统性能的关键。本部分将指导读者掌握数据库设计的全过程，包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。我们将探讨索引（Index）的原理及其在提升查询性能中的作用，讲解不同类型的索引（如B-tree索引、Hash索引）及其适用场景。同时，还将深入分析查询执行计划（Query Execution Plan），教授读者如何分析和优化慢查询，提高数据库的响应速度。此外，对数据库分片（Sharding）、读写分离（Read-Write Splitting）、缓存（Caching）等高级性能调优技术也将有所涉及，为构建大规模、高并发的数据库系统提供理论指导。 非关系型数据库（NoSQL）的兴起与应用： 随着大数据时代的到来，传统关系型数据库在处理海量、多样化、实时性要求高的数据时，面临着一些挑战。本部分将介绍不同类型的NoSQL数据库，如键值存储（Key-Value Stores）、文档数据库（Document Databases）、列族数据库（Column-Family Stores）和图数据库（Graph Databases）。我们将探讨它们各自的设计哲学、优缺点以及典型的应用场景，例如，如何利用文档数据库存储和查询半结构化数据，或如何利用图数据库处理复杂的关系网络。读者将了解NoSQL数据库如何为应对大数据挑战提供新的解决方案。 数据仓库与商业智能： 从操作型数据库中提取数据，经过清洗、转换和加载（ETL），构建数据仓库，是支持商业决策的关键步骤。本部分将介绍数据仓库的概念、体系结构以及多维数据模型（如星型模型、雪花模型）。我们将探讨OLAP（Online Analytical Processing）技术，以及如何利用BI（Business Intelligence）工具对数据仓库中的数据进行分析和可视化，从而发现隐藏的商业洞察，为企业的战略规划和运营决策提供支持。 第二部分：专家系统应用——模拟人类智慧的探索 在数据管理的基础上，如何让系统具备“思考”和“决策”的能力，一直是人工智能领域追求的目标。专家系统作为早期人工智能的重要分支，在特定领域模拟人类专家的知识和推理能力，至今仍在许多关键领域发挥着重要作用。 专家系统的基本构成与原理： 本部分将深入剖析专家系统的核心组成部分：知识库（Knowledge Base）和推理机（Inference Engine）。我们将详细讲解知识库是如何表示和组织领域专家的知识的，包括规则（Rules）、框架（Frames）、语义网络（Semantic Networks）等多种知识表示方法，以及它们各自的优劣。推理机则是专家系统的“大脑”，我们将探讨前向推理（Forward Chaining）和后向推理（Backward Chaining）等主要的推理机制，以及它们如何根据用户输入和知识库中的信息，一步步推导出结论。 规则 기반系统（Rule-Based Systems）的构建与应用： 规则 기반系统是专家系统中最常见的一种。本部分将教授读者如何将实际问题转化为一系列 IF-THEN 规则，并解释如何构建一个能够处理这些规则的推理系统。我们将通过具体的例子，例如医疗诊断、故障排除、金融风险评估等，展示规则 기반系统如何在一个特定的专业领域内提供智能化的支持。读者将学习到如何有效地组织和管理大量的规则，以及如何处理规则之间的冲突。 不确定性推理与置信因子： 在现实世界中，许多知识和信息都存在不确定性。本部分将探讨专家系统如何处理这些不确定性，介绍置信因子（Certainty Factors）、贝叶斯网络（Bayesian Networks）等处理不确定性推理的技术。我们将分析这些方法如何量化不确定性，并指导推理机在信息不完整或模糊的情况下做出最优的决策。 获取知识与知识工程： 构建一个有效的专家系统，关键在于如何从领域专家那里获取知识。本部分将介绍知识获取（Knowledge Acquisition）的过程，包括访谈、问卷、观察等多种方法，以及在知识工程（Knowledge Engineering）中可能遇到的挑战。我们将探讨如何将专家的隐性知识显性化，并将其转化为机器可读的知识表示形式。 专家系统的局限性与发展趋势： 尽管专家系统取得了显著的成就，但它们也存在一些局限性，例如知识获取的瓶颈、可解释性差、难以处理复杂动态环境等。本部分将对其局限性进行分析，并探讨专家系统如何与其他人工智能技术（如机器学习、自然语言处理）相结合，以克服这些挑战，发展出更强大、更通用的智能系统。我们将展望未来，探讨专家系统在更广泛领域的应用前景，例如个性化推荐、智能助手、辅助决策等。 第三部分：数据库与专家系统的融合——构建智能信息系统 将强大的数据库管理能力与智能的专家系统推理能力相结合，是构建下一代智能信息系统的核心。本部分将探讨这两大技术如何协同工作，实现数据驱动的智能决策。 数据驱动的专家系统： 许多现代专家系统越来越依赖于从数据库中获取数据来支持其推理过程。本部分将探讨如何将数据库中的实时数据或历史数据集成到专家系统的知识库中，或者作为推理过程的输入。例如，一个金融风险评估专家系统可以从数据库中读取客户的交易记录、信用评分等信息，然后利用其规则库进行风险分析。 知识库的数据库化： 随着知识规模的增长，将知识库存储在专门的数据库中变得越来越重要。本部分将讨论如何利用数据库技术来高效地管理和查询专家系统的知识库，例如，将规则存储在关系型数据库的表中，或者利用图数据库来表示复杂的知识关系。 基于数据库的知识发现与专家系统： 数据挖掘（Data Mining）和机器学习（Machine Learning）技术可以从海量数据中发现潜在的模式和知识，这些发现可以直接用于构建或更新专家系统的知识库。本部分将探讨如何利用这些技术来自动提取规则、识别重要的关联，从而增强专家系统的智能性和适应性。 案例研究： 为了更好地说明数据库和专家系统在实际应用中的结合，本部分将提供多个具体的案例研究。这些案例将涵盖不同行业和领域，例如，医疗诊断支持系统、金融投资顾问系统、工业生产过程控制系统、客户服务自动化系统等。通过对这些案例的深入分析，读者将能够理解如何在实践中设计、开发和部署集成了数据库和专家系统的智能应用。 本书旨在为读者提供一个扎实而全面的理论基础，同时引导读者关注实际应用中的关键问题。无论您是数据科学家、人工智能研究者、系统开发者，还是希望深入了解信息系统智能化演进的决策者，都将能从本书中获益。通过对数据库技术的深入理解和对专家系统应用的探索，我们将一同揭示数据的奥秘，并开启智慧决策的新篇章。

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