Методы извлечения знаний

Понятие информационных систем и принципы их проектирования. Изучение различных методов извлечения знаний, построение оптимальной информационной системы Data Mining, позволяющей разбивать набор данных, представленных реляционными базами данных на кластеры.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид аттестационная работа
Язык русский
Дата добавления 14.06.2010
Размер файла 4,7 M

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.

Основными недостатками данной СУБД является относительная сложность администрирования и отсутствие (пока) реализаций под популярные серверные ОС, например LINUX.

В данной СУБД благодаря Index Smart-Guide возможно осуществлять настройку, формируя оптимальные индексы для заданного числа обращений, характеризующего типичную нагрузку на БД. DB2- единственный пакет позволяющий генерировать сводные таблицы, что значительно эффективность работы СУБД в качестве хранилищ данных. Сводная таблица - это временная рабочая область, используемая базой данных для хранения ответов на часто поступающие запросы. Ну что ж, можно сказать, что оснащенная новыми функциональными возможностями, а также средствами распараллеливания и возможностями выбора практически любого типа соединения и индексов (кроме разве что растровых индексов), модель DB2 6.1 превращается в самую недорогую из высокопроизводительных систем. Средства административного управления этой СУБД вполне соответствуют уровню решаемых задач, кроме того, она предоставляет исключительно широкие возможности для работы с мультимедиа-данными и для программирования (чего явно недостает системе Microsoft SQL Server).

СУБД от Informix.

В последнее время наметился переход от реляционных СУБД к объектно-ориентированным (что явно прослеживается на примере Oracle). Informix также следуя данной концепции анонсировала новое решение СУБД Centaur базирующуюся на реляционной БД Informix Dynamic Server 7.3 и объектно-реляционной БД Informix Universal Data Option и сочетающую в себе высокое быстродействие Dynamic Server при работе с данными с универсальностью и мультимедиа функциями Universal Data Option. Данная реализация предназначена для разработки интернет систем. Предположительно данная СУБД будет обладать гибкой средой разработки, обладающей наращиваемостью, соответствующей характерным для Интернета интенсивным нагрузкам, и средствами работы с новыми типами данных, которые с развитием Web стали использоваться повсеместно. Реализованные в новой системе средства Java позволят разработчикам создавать на этом языке хранимые процедуры, пользовательские программы и компоненты DataBlades, которые в Informix называют заказными расширениями базы данных.

С точки зрения клиентов Inforix, это станет большим шагом вперед, поскольку до настоящего времени при работе с DataBlades они могли пользоваться только языком Си и SPL, внутренним языком фирмы Informix для написания хранимых процедур. Кроме того, пакет Centaur будет оснащен встроенными средствами обработки объектов ActiveX. Это даст возможность, к примеру, создавать хранимые процедуры БД на языке Visual Basic; правда, для этого нужно, чтобы пакет Centaur выполнялся в среде Windows NT.

Centaur будет представлять собой надстройку Informix Dynamic Server и работать с традиционным для этого пакета форматом БД, так что в распоряжении пользователей останутся все прежние функции, а модернизация системы до уровня новой версии не будет сопряжена с большими сложностями. Кроме того, в пакете Centaur будут сохранены все возможности конструирования и программирования, благодаря которым система Informix Universal Server признана выдающимся техническим достижением. Новая система будет оснащена средствами объектно-ориентированного конструирования баз данных, создания специализированных таблиц и программ индексирования; в ее состав войдет позволит пользователям встраивать в запросы собственные функции и не полагаться исключительно на стандартные средства SQL.

4 РАЗРАБОТКА АРМ МАСТЕРА

4.1 Процес проектирования базы данных

Процес проектирования БД на основе принципов нормализации представляет собой последовательность переходов от неформального словесного описания информационной структуры предметной области к формализованному описанию обьектов предметной области в терминах некоторой модели.

В общем случае можно выделить следующие этапы проектирования:

1. Системный анализ и текстовое описание информационных обьектов предметной области.

2. Проектирование инфологической модели предметной области - частично формализованное описание объектов предметней области в терминах некоторой семантической модели, например, в терминах ЕЯ-модели.

3. Даталогическое или логическое проектирование БД, то есть описание ВД в терминах принятой даталогической модели данных.

4. Физическое проектирование БД, то есть выбор эффективного размещения БД на внешних носителях для обеспечения наиболее эффективной работы приложения.

Если мы учтем, что между вторым и третьим этапами необходимо принять решение, с использованием какой стандартной СУБД будет реализовываться наш проект, то условно процесс проектирования можно представить последовательностью выполнения пяти соответствующих этапов (рис. 4.1).

Рис. 4.1 - Этапы проектирования БД

С точки зрения проектирования БД в рамках системного анализа, необходимо осуществить первый этап, то есть провести подробное словесное описание объектов предметной области и реальных связей, которые присутствуют между описываемыми объектами. Желательно, чтобы данное описание позволяло корректно определить все взаимосвязи между объектами предметной области.

В общем случае существуют два похода к выбору состава и структуры предметной области:

Ш Функциональный подход - он реализует принцип движения «от задач» и применяется тогда, когда заранее известны функции некоторой группы лиц и комплексов задач, для обслуживания информационных потребностей которых создается рассматриваемая СУБД. В этом случае мы можем четко выделить минимальный необходимый набор объектов предметной области, которые должны быть описаны.

Ш Предметный подход - когда информационные потребности будущих пользователей БД жестко не фиксируются. Они могут быть многоаспектными и весьма динамичными. Мы не может точно выделить минимальный набор объектов предметной области, которые необходимо описывать. В описание предметной области в этом случае включаются такие объекты и взаимосвязи, которые наиболее характерны и наиболее существенны для нее. БД, конструируемая при этом, называется предметной, то есть она может быть использована при решении множества разнообразных, заранее не определенных задач. Конструирование предметной БД в некотором смысле кажется гораздо более заманчивым, однако трудность всеобщего охвата предметной области с невозможностью конкретизации потребностей пользователей может привести к избыточно сложной схеме БД, которая для конкретных задач будет неэффективной.

Чаще всего на практике рекомендуется использовать некоторый компромиссный вариант, который, с одной стороны, ориентирован на конкретные задачи или функциональные потребности пользователей, а с другой стороны, учитывает возможность наращивания новых приложений.

Системный анализ должен заканчиваться подробным описанием информации об объектах предметной области, которая требуется для решения конкретных задач и которая должна храниться в БД, формулировкой конкретных задач, которые будут решаться с использованием данной БД с кратким описанием алгоритмов их решения, описанием выходных документов, которые должны генерироваться в системе, описанием входных документов, которые служат основанием для заполнения данными БД.

Инфологическая модель применяется на втором этапе проектирования БД, то есть после словесного описания предметной области. Процесс проектирования длительный и требует обсуждений с заказчиком и со специалистами в предметной области. Наконец, при разработке серьезных корпоративных информационных систем проект базы данных является тем фундаментом, на котором строится вся система в целом, и вопрос о возможном кредитовании часто решается экспертами банка на основании именно грамотно сделанного инфологического проекта БД. Следовательно, инфологическая модель должна включать такое формализованное описание предметной области, которое легко будет «читаться» не только специалистами по базам данных. И это описание должно быть настолько емким, чтобы можно было оценить глубину и корректность проработки проекта БД, и конечно, оно не должно быть привязано к конкретной СУБД. Выбор СУБД - это отдельная задача, для корректного ее решения необходимо иметь проект, который не привязан ни к какой конкретной СУБД.

Мифологическое проектирование связано, прежде всего, с попыткой представления семантики предметной области в модели БД. Реляционная модель данных в силу своей простоты и лаконичности не позволяет отобразить семантику, то есть смысл предметной области. Ранние теоретико-графовые модели в большей степени отображали семантику предметной области. Они в явном виде определяли иерархические связи между объектами предметной области.

4.2 Анализ предметной области

В данной магистерской работе нужно разработать базу данных (БД) автоматизированного рабочего места (АРМ) мастера механического цеха с помошью программы Microsoft Access, которая будет использоваться мастером участка для сбора, внесения и редактирования необходимой информации. В данном случае необходимо автоматизировать работу мастера участка.

Для проектирования базы данных необходимо располагать описанием выбранной предметной области, которое должно охватывать реальные объекты и процессы, определять все необходимые источники информации для обеспечения предполагаемых запросов пользователя и решаемых в приложении задач.

Microsoft Access предоставляет максимальную свободу в задании типа данных (текст, числовые данные, даты, время, денежные значения, рисунки, звук, электронные таблицы). Можно задавать также форматы хранения представления этих данных при выводе на экран или печать. Для веренности, что в базе хранятся только корректные значения, можно задать условия на значения различной степени сложности.

Так как Microsoft Access является современным приложением Windows, можно использовать в работе все возможности DDE (динамический обмен анными) и OLE (связь и внедрение объектов). DDE позволяет осуществлять обмен данными между Access и любым другим поддерживающим DDE приложением Windows. В Microsoft Access можно при помощи макросов или Access Basic осуществлять динамический обмен данными с другими приложениями.

OLE является более изощренным средством Windows, которое позволяет установить связь с объектами другого приложения или внедрить какие-либо объекты в базу данных Access. Такими объектами могут быть картинки, диаграммы, электронные таблицы или документы из других поддерживающих OLE приложений Windows.

Microsoft Access предоставляет дополнительные средства разработки приложений, которые могут работать не только с собственными форматами данных, но и с форматами других наиболее распространенных СУБД. Возможно, наиболее сильной стороной Access является его способность обрабатывать данные электронных таблиц, текстовых файлов, файлов dBASE, Paradox, Btrieve, FoxPro и любой другой базы данных SQL, поддерживающей стандарт ODBE. Это означает, что можно использовать Access для создания такого приложения Windows, которое может обрабатывать данные, поступающие с сетевого сервера SQL или базы данных SQL на главной ЭВМ. Графически представлена схема выполнения работ, обмена информацией, документооборота визиализирует модель бизнесс-процесса. Также изложение этой информации позволяет перевести задачи управления организацией из области сложного ремесла в сферу инженерных технологий. AllFusion Process Modeler 7 (BPwin) помагает четко документировать важные аспекты любых бизнес-процессов: действия, которые необходимо предпринять , способы их осуществления и контроля, требующиеся для этого ресурсы, а также визуализировать получаемые от этих действий результаты.

4.3 Инфологическая модель БД

МОДЕЛЬ - это идеализированное представление достаточно близко отражающее описываемую систему.

Мощность модели заключается в ее способности упростить реальную систему, что дает возможность предсказывать факты в системе на основании соответствующих фактов представленных в модели.

Допустим, необходимо описать операцию производственной системы. Вероятно, можно произвести достаточно полное описание. Но, где ответ на вопрос в достаточности описания операции. Попробуем получить два описания операции производственной системы. Пусть операцию описывает руководитель производственной системы (назовем его руководитель) и человек, участвующий в описываемой операции (рабочий). Это будут два различных описания, две различных точки зрения на выполнение операции. Первое описание, описание руководителя, будет очень абстрагировано, и по сути скорее будет напоминать описание той технологии, согласно которой должна выполняться операция. Необходимо отметить, что человеку проще описывать некоторую реальную ситуацию, в которой он сам участвовал или наблюдал со стороны. В такой ситуации находится рабочий, но вероятнее всего его описание производственной операции тоже будет иметь свои недостатки. Проблема заключается в ответе на вопрос: не будет ли эта ситуация слишком частной, кроме того любая конкретная ситуация, которую скорее всего и будет описывать рабочий, всегда излишне детализирована. Итак, у нас есть два описания производственной операции, но ни одно из них не является моделью производственной операции. Итак, модель - форма описания, но не наоборот. Модели необходимы для создания данных прогноза и анализа, что не доступно в описаниях. Основная цель моделирования состоит в том, чтобы идентифицировать и документировать все аспекты работы системы. Поэтому первым этапом любого исследования является постановка задачи, которая определяется заданной целью. От того, как адекватно выбрана цель моделирования, зависит и вид модели, и выбор программной среды и получаемые результаты.

В большинстве случаев, единственным набором изложенных правил, в соответствии с которыми должно функционировать предприятие, является набор отдельных положений и должностных инструкций. Чаще всего эти документы составлялись не один год назад, слабо структурированы и невзаимосвязаны между собой и, вследствие этого, просто пылятся на полках. На начальных этапах создания ИС обязательно возникает необходимость в изучении того, как работает предприятие, какие технологические процессы обработки циркулирующей информации существуют. Обычно никто в организации ни знает, как она работает в той мере подробности, которая необходима для создания ИС:

* руководитель хорошо знает работу в целом, но не в состояния вникнуть в детали работы каждого рядового сотрудника;

* рядовой сотрудник хорошо знает, что творится на его рабочем месте, но плохо знает, как работают коллеги.

Поэтому для полного понимания работы предприятия необходимо построить модель процессов, существующих на предприятии, адекватную предметной области и содержащую в себе знания всех участников информационного обмена.

Создание и внедрение интегрированной ИС на предприятии, особенно в условиях виртуального предприятия, связано с глубокими исследованиями процессов, составляющих ЖЦ изделия. Для моделирования сложных систем существуют достаточно большое количество методологий и стандартов. К ним относятся, в частности, методологии семейства IDEF, основанных на графическом представлении систем, с помощью которых можно эффективно отображать и анализировать модели деятельности широкого спектра сложных систем в различных разрезах. При этом глубина исследования процессов в системе определяется самим разработчиком, что позволяет не перегружать создаваемую модель излишними данными.

CASE-средство верхнего уровня BPwin - это инструмент визуального моделирования ИС, позволяющий:

* наглядно описывать, анализировать и совершенствовать сложные бизнес-процессы, любую деятельность или структуру в виде модели, что позволяет значительно повысить эффективность работы предприятия;

* проверить модель на соответствие стандартам ISO9000. Для отечественных предприятий сертификация по ИСО 9000 - это пропуск на международный рынок, а также действенное средство для эффективного улучшения работы всего предприятия;

* спроектировать структуру информационных потоков, а соответственно, и модернизировать организационную структуру предприятия;

* четко выявить факторы, оказывающие влияние на бизнес: какие операции являются наиболее критичными, как повысить их эффективность, какие ресурсы требуются для этого; * снизить издержки и повысить производительность;

* повысить гибкость и эффективность.

BPwin входит в семейство продуктов AllFusion компании Computer Associates под именем AllFusion Process Modeler и предназначен для поддержки всех стадий жизненного цикла разработки ИС. - В линейку продуктов AllFusion Modeling Suite кроме BPwin для поддержки всех стадий разработки программного обеспечения, входят CASE-средств ERwin, BPwin, ModelMart, Paradigm Plus, ERwin Examiner и средства управления проектами. Совместное применение этих продуктов обеспечивает прочный фундамент для построения, развертывания и управления приложениями. При этом не накладываются ограничения на выбор базовых технологий, методов и платформ разработки. AllFusion Modeling Suite предлагает моделирование и управление процессами, проектами, изменениями, конфигурациями.

BPwin - инструмент моделирования, который используется не только для анализа и документирования, но и реорганизации сложных процессов. BPwin соответствует требованиям к инструментам для разработки ИС, так как позволяет четко документировать различные действия, которые необходимо предпринять, а также способы их осуществления и требуемые для этого ресурсы. BPwin является интуитивно понятным визуальным инструментом, позволяющим сформировать целостную картину деятельности предприятия: от моделей организации работы в маленьких отделах до сложных иерархических структур. В руках же системных аналитиков и разработчиков BPwin - мощное средство моделирования процессов при создании корпоративных информационных систем (КИС).

Контекстная диаграмма изображена на рис. 4.2

Рис. 4.2 - Контекстная диаграмма

Диаграмма декомпозиции первого уровня (разработка базы данных АРМ мастера механического цеха) показана на рис. 4.3

Диаграмма декомпозиции второго уровня (изучение предметной области) изображена на рис. 4.4

Рис. 4.3 - Диаграмма декомпозиции первого уровня

Рис. 4.4 - Диаграмма декомпозиции второго уровня

(изучение предметной области)

Диаграмма декомпозиции второго уровня (разработка БД) показана на рис. 4.5

Рис. 4.5 - Диаграмма декомпозиции второго уровня

(разработка БД)

Структура АРМ мастера.

Использование современных компьютерных технологий позволяет существенно сократить длительность проектных работ, по-новому реализовать проектные процедуры и в результате получить более эффективные технические решения.

Новейшие компьютерные технологии позволяют организовать автоматизированное рабочее место (АРМ) мастера механического цеха. Базовыми программными продуктами АРМ мастера механического цеха являются операционная система Microsoft Windows и универсальная программа Microsoft Access.

Представим структуру механического участка цеха 16 участка №6 на рисунке 4.6.

1

Рис. 4.6 - Структура АРМ мастера механического участка цеха 16

4.4 Физическая модель

Основой любой системы обработки систематизированных данных являются таблицы. Таблицы представляют собой один из типов объектов, входящих в БД Access. Они предназначены для хранения информации.

База данных механического цеха содержит в себе информацию, которая используется в процессе всей деятельности механического участка. Это бригады, детали выполняемые на участке, заказы, инструмент применяемый на станках, информация о предприятии, мастера, операции, рабочий персонал, сменное задание выполняемое на участке, станки и управляющий персонал. База данных содержит таблицы, которые содержат всю необходимую информацию:

§ Бригады (рис. 4.7) - информация о бригаде;

§ Детали (рис. 4.8) - информация о детали;

§ Главное окно Access, в котором открыто окно БД и таблица детали (рис. 4.9);

§ Заказы (рис 4.10)- информация о заказе;

§ Информация (рис 4.11)- информация о предприятии;

§ Мастера (рис 4.12)- информация о предприятии;

§ Операция (рис 4.13) - информация о операции;

§ Рабочий_персонал (рис 4.14)- информация о рабочем персонале;

§ Сменное_задание (рис 4.15)- информация о рабочем персонале, смене, номера бригады, названия детали;

§ Станки (рис 4.16)- информация о станках;

§ Управляющий_персонал (рис 4.17)- информация о управляюшем персонале.

Риc. 4.7 - Структура таблицы «Бригады»

Рис. 4.8 - Структура таблицы «Детали»

Рис. 4.9 - Главное окно Access, в котором открыто окно БД и таблица «Детали»

Рис. 4.10 - Структура таблицы «Заказы»

Рис. 4.11 - Структура таблицы «Информация»

Рис. 4.12 - Структура таблицы «Заказы»

Рис. 4.13 - Структура таблицы «Операция»

Рис. 4.14 - Структура таблицы «Рабочего персонала»

Рис. 4.15 - Структура таблицы «Сменного задания»

Рис. 4.16 - Структура таблицы «Станки»

Рис. 4.17 - Структура таблицы «Управляющий персонал»

4.5 Схема данных

Хорошо разработанная БД Access обычно содержит множество взаимосвязанных таблиц, каждая из которых включает специфические, узкопрофильные данные и не дублирует информацию из других таблиц. Такой тип структуры используется для поддержания интегральной целостности (на уровне ссылок), когда изменяется имя, адрес или другие элементы данных в одной записи и эти изменения автоматически появляются в других связанных таблицах.

Связи устанавливается между двумя общими полями (столбцами) двух таблиц. Связываемые поля могут иметь разные имена, но должны иметь одинаковый тип данных за исключением случая, когда поле первичного ключа является полем типа Счетчик. Поле счетчика связывается с числовым полем.

Задав связи между таблицами, можно создать запросы, формы и отчеты для отображения сведений, представленных в нескольких таблицах.

Между двумя таблицами могут существовать следующие связи:

- один к одному -- при таком типе связи одной записи в первой таблице соответствует только одна запись в другой таблице. Соответствие записей устанавливается по полю, которое является первичным ключом в первой таблице, и полю, называемым внешним ключом другой таблицы;

- один ко многим -- в этом случае запись одной таблицы может иметь несколько согласованных с ней записей в другой таблице. При этом каждая запись во второй таблице согласуется только с одной записью в первой таблице. Например, каждый покупатель может купить несколько товаров, но каждый проданный товар имеет только одного покупателя. Поле, содержащее первичный ключ новой таблицы, связывается с внешним ключом старой. Значения в поле с внешним ключом могут повторяться;

- многие к одному -- любой записи таблицы, связь с которой мы рассматриваем, могут соответствовать несколько записей новой таблицы, но не наоборот. Фактически это отношение один ко многим, рассматриваемое в обратном порядке. В этом случае ключевое поле новой таблицы является внешним ключом;

- многие ко многим -- каждой записи из одной таблицы может соответствовать любое количество записей в другой таблице и наоборот.

На рисунке 4.18 показаны линии связи между таблицами БД. В каждом небольшом окне отображены списки полей одной из таблиц. Ключевые поля выделено жирным шрифтом. Таблицы, не имеющие первичных ключей, невозможно связать и в окне Схема данных они не отображаются.

Рис. 4.18 - Схема даннях

4.6 Запросы

Для выполнения операций обработки информации используется механизм ЗАПРОСОВ. Результатом выполнения запросов является либо отобранное по определенным критериям множество записей, либо изменения в таблицах. Запросы к базе формируются на специально созданном для этого языке, который так и называется ЯЗЫК СТРУКТУРИРОВАННЫХ ЗАПРОСОВ (SQL -- Structured Query Language).

С помощью запросов можно просматривать, анализировать и изменять данные из нескольких таблиц. Они также используются в качестве источника данных для форм и отчётов.

Запросы являются основным средством извлечения информации из базы данных. С помощью запроса можно выбрать определенную информацию и рассортировать ее по значениям полей и даже добавлять описания в презентации. Запросы часто используются в качестве основы при создании форм и отчетов. Другие запросы могут создавать новые таблицы, присоединять данные к существующим таблицам, удалять записи и осуществлять поиск дублирующихся записей.

Наиболее часто используется запрос на выборку. При его выполнении данные, удовлетворяющие условиям отбора, выбираются из одной или нескольких таблиц и выводятся в определённом порядке.Запрос можно создать с помощью мастера или самостоятельно.

В данной базе данных разработаны следующие запросы:

· Запрос на список деталей по заданому заказу (рис. 4.20);

· Запрос на список операций для производства детали;

· Запрос на связку станков с инструментами;

· Запрос на связку инструмента со станками;

· Запрос на простмотр состава бригады по ее номеру (рис. 4.21);

· Запрос на просмотр состава мастеров (рис. 4.22);

· Запрос на просмотр сменносуточного задания (рис. 4.23);

На рисунке 4.19 показано главное окно БД.

Рис. 4.19 - Окно базы данных в Access с перечнем разработанных запросов

Рис. 4.20 - Запрос на простмотр состава бригады по ее номеру

Рис 4.21 - Запрос на список деталей по заданому заказу

Рим. 4.22 - Запрос на просмотр состава мастеров

Рис. 4.23 - Запрос на просмотр сменносуточного задания

4.7 Отчеты

В отчете можно группировать и сортировать данные, представить данные на диаграмме, вычислить итоговое значение, например, определить выручку, полученную от продажи товаров на определенную дату. Отчеты позволяют задать внешний вид отображения информации в отпечатанном виде. Их можно использовать для анализа данных и передачи их в другие организации. Отчет можно отправить по электронной почте, опубликовать в Интернете.

Отчет можно создать на базе одной или нескольких таблиц или запросов. Большая часть сведений в отчете поступает из базовой таблицы, запроса или инструкции SQL, являющейся источником данных для отчета. Остальные сведения отчета хранятся в его структуре. В проекте Microsoft Access можно создавать формы и отчеты для БД SQL Server при помощи тех же инструментов, что используются для их создания в БД Microsoft Access.

Для отображения информации, содержащейся в базе данных ''База данных механического цеха'', создаются 6 отчетов:

Ш выборка по бригадам (рис. 4.24) - отчет на состав бригады по заданному ее номеру;

Ш отчет выборки по бригадам в режиме конструктора (рис. 4.25)

Ш мастер (рис 4.26) - отчет по информации мастеров;

Ш отчет информации о мастерах в режиме конструктора (рис. 4.27)

Ш рабочий_персонал (рис 4.28) - отчет информации по рабочему персоналу;

Ш отчет по ФИО рабочего персонала в режиме конструктора (Рис. 4.29)

Ш составы бригад и бригадиры (рис 4.30) - отчет о составе бригад и бригадиров 16 цеха;

Ш отчет о составе бригад и бригадиров 16 цеха в режиме конструктор (рис. 4.31)

Ш управляющий_персонал (рис 4.32) - отчет информации управляющего персонала;

Ш отчет информации управляющего персонала в режиме конструктор (рис. 4.33)

Ш станки ( рис 4.34) - отчет станков и связи с инструментами;

Ш отчет станков и связи с инструментами в режиме конструктора (рис. 4.35).

Рис. 4.24 - Отчет выборки по бригадам

Рис. 4.25 - Отчет выборки по бригадам в режиме конструктора

Рис. 4.26 - Отчет информации о мастерах

Рис. 4.27 - Отчет информации о мастерах в режиме конструктора

Рис. 4.28 - Отчет по ФИО рабочего персонала

Рис. 4.29 - Отчет по ФИО рабочего персонала в режиме конструктора

Рис. 4.30 - Отчет по составу бригад и бригадиров

Рис. 4.31 - Отчет по составу бригад и бригадиров в режиме конструктора

Рис. 4.32 - Отчет станков и связи с инструментами

Рис. 4.33 - Отчет станков и связи с инструментами в режиме конструктор

Рис. 4.34 - Отчет управляющего персонала

Рис. 4.35 - Отчет управляющего персонала в режиме конструктор

4.8 Разработка интерфейса БД

Форма -- это объект Access, который отображает данные на экране в рамках некоторого окна. Форма состоит из следующих основных элементов, показанных на рис. 4.36.

Рис. 4.36 - Форма Access

Форма, отображающая одновременно одну запись в области данных, является простой. Форма, отображающая в области данных последовательность из нескольких записей, является ленточной.

Для формы, как правило, определен источник данных -- это таблица или запрос. Данные из источника данных обычно размещают в области данных формы -- в полях и элементах управления. Для большей наглядности изобразим схематично выборку данных из источников данных в форму (рис. 4.37).

Рис. 4.37 - Выборка данных из источников данных в форму

Форма представляет собой объект БД, содержащий упорядоченный набор элементов управления, которые обеспечивают интерактивное взаимодействие с полями одной или нескольких таблиц. Формы используются для более удобного отображения информации, содержащейся в БД. Хорошо разработанная форма делает ввод данных проще и аккуратнее.

Access обеспечивает среду разработки и совершенствования форм, которая дает вам возможность полного контроля над видом и функционированием формы.

В форме можно отобразить только одну запись, что облегчает работу с таблицами, которые имеют большое количеству полей, показать информацию, сразу из нескольких таблиц. Экранные формы, могут отображать сразу несколько записей. В форме можно использовать раскрывающиеся списки, флажки.

Составляющие формы -- это объекты, называемые элементами управления, среди которых текстовые поля, надписи, кнопки, списки, переключатели, раскрывающиеся списки и другие знакомые вам по интерфейсу Windows элементы.

Для БД «Разработка АРМ мастера механического цеха» необходимы следующие формы:

· Форма ТИТУЛ (рис. 4.38) главная форма, которая позволяет начать работу со всей базой;

· Рабочая форма(рис 4.39) - данные о приеме заказов на изготовление детали,

· Материальная база и рабочий персонал:

Ш Материальная база (рис 4.40 ) - информация о станках и инструменте, а также взаимосвязь с ними,

Ш Рабочий персонал (рис 4.41) - полная информация о рабочем персонале;

· Справочная информация (рис.4.42 ) - информация о предприятии.

Рис. 4.38 - Главная форма ТИТУЛ

Рис. 4.39 - Рабочая форма

Рис. 4.40 - Форма Материальная база

Рис. 4.41 - Форма рабочий персонал

Рис. 4.42 - Форма рабочий персонал

5. Руководство пользователя

Для того чтобы открыть базу данных механического цеха , нужно запустить файл БД механічного цеху.mdb. После этого запустится MS Access и появится окно Предупреждение системы безопасности (рис. 5.1).

Рис. 5.1 - Предупреждение системы безопасности

Для того чтобы зайти в базу данных, необходимо на этом окне нажать кнопку Открыть. После того, как вы совершили это действие, появиться окно главной формы (см. рис. 5.2), с помощью которой можно работать со всеми остальными формами.

Главная форма содержит 4 кнопки:

· Рабочая форма;

· Материальная база и рабочий персонал;

· Справочная информация;

· кнопка выхода из Microsoft Access.

Рис. 5.2 - Главная форма ТИТУЛ

Если нажать по кнопке Рабочая форма, то откроется форма приема заказов на изготовление деталей(рис. 5.3), на которой отображаются список текущих заказов, список деталей по заданному заказу, список операций для производства деталей в виде таблицы. Для добавления новой записи в таблицу список заказов предназначена пустая форма. После того, как заполнить эту форму, нужно нажать по кнопке список заказов, и последние записи будут автоматически добавлены в нашу таблицу (рис.5.4).

Рис. 5.3 - Рабочая форма

Рис. 5.4 - Таблица списка заказов

Чтобы посмотреть список деталей по заданному заказу (рис. 5.5) нужно выбрать из списка номер заказа и нажмите кнопку для выполнения запроса.

Рис. 5.5 - Список деталей по заданному заказу

Чтобы посмотреть список операций для производства детали (рис. 5.6) , нужно выбрать из списка название детали и нажать на кнопку для выполнения запроса.

Рис. 5.6 - Список операций для производства детали

Для того, что вывести отчет полного списка деталей, и полного списка заказов (рис. 5.7) нужно нажать по копке Просмотр полного списка деталей, и по кнопке просмотр полного списка заказов.

Рис. 5.7 - Отчет полного списка деталей, и полного списка заказов

Также если Вы хотите посмотреть информацию по выбранному заказу (рис. 5.8), Вам необходимо выбрать из списка заказов нужный Вам заказ и нажать на кнопку выполнить запрос.

Рис. 5.8 - Инфомация по выбранному заказу

Кнопки со знаком принтера запускают печать формы для заказа (рис. 5.9)

Рис. 5.9 - Печать формы для заказа

Нажав на главной форме (рис. 5.2) кнопку материальная база и рабочий персонал, выплывет два направления на кнопки, это кнопка Материальная база, и кнопка Рабочий персонал. Выбрав одну из кнопок, открываем форму. Например: форма Рабочий персонал (рис. 5.10)

Рис. 5.10 - Форма Рабочий персонал

Рабочий персонал содержит всю необходимую информацию о бригадах и ихних бригадиров, информацию о мастерах, информацию о управленческом персонале: имя, фамилия, отчество, табельный номер, розряд, номер бригады, фото и т.д. Выбрав из списка нужного вам человека, появиться вся информация об этой фамилии. Раскрыв список бригадиров с помошью поставленного Вами флажка (рис. 5.11) откроеться список бригадиров всех бригад и нужная Вам информация это: просмотр состава бригады по ее номеру (рис. 5.12) ,выбрав из номера бригады нужную вам бригаду, и кликнув по кнопке выполнить запрос.

Что бы вывести отчет бригады по последнему зделанному Вами запросу нажав на кнопку Бригада по последнему запросу , и просмотра всего рабочего персонала- это бригады, и бригадиры, нажав на кнопку Рабочий персонал по бригадам и бригадиры нужно поставить флажек на запись Отчеты (рис. 5.12)

Таким же образом, как и предыдущая операия просматреваим информация о мастерах и управленческом персонале. Внизу, также, размещены две кнопки для просмотра отчета по мастерах, и управленческом персонале (рис. 5.13).

Рис. 5.11 - Бригадиры и бригады

Рис. 5.12 - Посмотр состава бригады по ее номеру

Рис. 5.13 - Информация о мастерах и управленческом персонале, и просмотра отчета по мастерах, и управленческом персонале.

Если нажать на кнопку Материальная база, которая находится на главной форме (рис. 5.2), откроется окно с формой, которая содержит информацию о станках и инструменте (рис. 5.14).Нажав по кнопке Перехона на следующюю запись Вы увидите следующую нужную Вам информацию.

Раскрыв прочую информацию с помошью поставленного Вами флажка (рис. 5.15) внизу формы появиться дополнительные операции: связка станков с инструментами ,связка инструмента с станками (рис. 5.16).

Выбрав из списка станков и нажав на кнопку Связь станков и инструмента, Вы получите нужный Вам запрос. Таким же образом выполняем и операцию по инструменте.

Также можна вывести полный отчет о всех станках и их взаимосвязью с инструментами нажав на кнопку Просмотр отчета (рис. 5.16).

Рис. 5.14 - Форма Материальная база

Рис. 5.15 - Прочья информация

Рис. 5.16 - Связка станков с инструментами , связка инструмента с станками

Также на главной форме есть кнопка Справочная информация. Открыв ее мы увидем полную информацию о предприятии, а также историю развития завода (рис. 5.17).

Рис. 5.17 - Форма Справочная информация

Кнопка Выход на главной форме Титул (рис. 5.2)закрывает приложение.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе выполнения магистерской работы были проанализированы методы автоматизированого извлечения из баз даннях, реализовано описание алгоритма построения деревьев решений для системы автоматизированного извлечения знаний, показаны преимущества интеллектуального анализа данных Data Mining, рассмотрено извлечение знаний с помощью нейронных сетей, исследован кластерный анализ, изучен алгоритм COBWEB.

В результате проведенных исследований оказалось, что алгоритм COBWEB достаточно эффективен и даёт хорошие результаты кластеризации данных. Эта система выполняет разбиение на разумное число кластеров. Поскольку в нем используется вероятностное представление принадлежности, получаемые категории являются гибкими и робастными. Кроме того, в нем проявляется эффект категорий базового уровня, поддерживается прототипирование и учитывается степень принадлежности. Он основан не на классической логике, а, подобно методам теории нечетких множеств, учитывает «неопределенность» категоризации как необходимый компонент обучения и рассуждений в гибкой и интеллектуальной манере.

Однако COBWEB имеет свои недостатки, которые можно устранить применив некоторые модификации, а также используя предварительную обработку данных и объединив его с другими алгоритмами кластеризации.

Также в проведенной работе проанализированы различные системы управления баз данных, и показано, что для решения постановленной задачи наиболее удобным является Microsoft Access.

В ходе работы:

Ш разработана структура АРМ;

Ш реализовавана инфологическая модель базы данных с помощью BPWin;

Ш разработаны контекстные диаграммы;

Ш разработана физическая модель базы данных включающая в себя 10 таблиц:

· Бригады;

· Детали;

· Заказы;

· Информация;

· Мастера;

· Операция;

· Рабочий персонал;

· Сменное задание;

· Станки;

· Управляющий персонал.

Ш разработан интерфейс базы данных включающий в себя 4 формы:

· Рабочая форма;

· Материальная база;

· Рабочий персонал;

· Справочная информация.

Ш руководство пользователя.

Полученная база данных АРМ мастера внедрена на производстве.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Андерсен В. Базы данных Microsoft Access. Проблемы и решения: Практ. пособ. /Пер. с англ.-- М.: Издательство ЭКОМ, 2001.--384 с.: илл.

2. Алгоритмы кластерного анализа.

3. Аткинсон, Леон. MySQL. Библиотека профессионала.: Пер. с англ. -- М.: Издательский дом "Вильяме", 2002. -- 624 с.: ил. -- Парал. тит. англ.

4. Берлинер Э.М., Глазырина И.Б., Глазырин Б.Э. Microsoft Office 2003. - М.: БИНОМ, 2004.

5. В. Дюк. Data Mining - интеллектуальный анализ данных http://www.iteam.ru/publications/it/section_92/article_1448/

6. В.А. Виттих, И.В. Майоров, П.О. Скобелев, О.Л. Сурнин Интеллектуальный анализ данных с помощью кластеризации.

7. Гаврилова Т.А. и др. Базы знаний интеллектуальных систем. М:2000. с.117-130.

8. Гончаров А.Ю. Access 2003. Самоучитель с примерами - М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2004. - 272 с.

9. Горев А., Макашарипов С., Ахаян Р. Эффективная работа с СУБД - М.: ЭКОМ, 2003.

10. D.H. Fisher, Knowledge Acquisition Via Incremental Conceptual Clustering. Machine Learning:

11. Джордж Ф. Люггер. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем. Издательство «Вильямс» - Москва, Санкт-Петербург, Киев - 2003. c. 371-432.

12. Краско Ю.В. Case-средства верхнего уровня. - СПб.: Лори, 2005. - 476 с.

13. Microsoft Access 2002. Русская версия. Шаг за шагом: Практ. пособ. /Пер. с англ.-- М.: Издательство ЭКОМ, 2002.--352 с.: илл.

14. И.А. Чубукова. Лекция: Методы кластерного анализа. Итеративные методы. Интернет университет информационных технологий.

15. Официальный сайт компании Microsoft. - http://www.microsoft.com

16. Управление знаниями http://msk.treko.ru/show_dict_ 390

17. Т. Гаврилова, Л. Григорьев. Бизнес держится на знаниях, сам того не зная. Журнал «Персонал-Микс» (№2, 2004).

18. Райордан Р. Основы реляционных баз данных. -- М.: Русская Редакция, 2001.

19. Хоменко А.Д., Цыганенко В.М., Мальцев М.Г. Базы данных. - СПб.: КОРОНА, 2004.

20. Эд Ботт, Вуди Леонард Использование Microsoft Office ХР. Специальное издание. -- М.: Вильяме, 2002.

21. Статья из журнала http://www.springerlink.com/content/qj16212n7537n6p3/fulltext.pdf

22. Управление знаниями http://www.management.com.ua/strategy/str116.html

23. Система COBWEB http://www.vuse.vanderbilt.edu/~dfisher/tech-reports/tr-88-05/node7.html

24. Интеллектуальный анализ данных с помощью кластеризации http://www.kg.ru/support/library/clustering

25. Методы кластерного анализа http://www.intuit.ru/department/database/datamining/14/1.html

26. Алгоритмы кластерного анализа http://www.dea-analysis.ru/clustering-5.htm

27. Fisher D.H. Knowledge acquisition via incremental conceptual clustering. Machine Learning. c. 139-172.

28. Пошаговая концептуальная классификация http://www.vuse.vanderbilt.edu/~dfisher/tech-reports/tr-88-05/node7.html

29. L. Breiman, J.H. Friedman, R.A. Olshen, C.T. Stone. - Classification and Regression Trees.-Wadsworth, Belmont, California.- 1984.- 350p.

30. Knowledge Discovery Through Data Mining: What Is Knowledge Discovery? - Tandem Computers Inc., 1996.

31. Кречетов Н.. Продукты для интеллектуального анализа данных. - Рынок программных средств, N14-15_97, c. 32-39.

32. Киселев М., Соломатин Е.. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах. - Открытые системы, № 4, 1997, с. 41-44.


Подобные документы

  • Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.

    курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017

  • Совершенствование технологий записи и хранения данных. Специфика современных требований к переработке информационных данных. Концепция шаблонов, отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных в основе современной технологии Data Mining.

    контрольная работа [565,6 K], добавлен 02.09.2010

  • Data Mining как процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей (шаблонов информации). Его закономерности и этапы реализации, история разработки данной технологии, оценка преимуществ и недостатков, возможности.

    эссе [36,8 K], добавлен 17.12.2014

  • Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.

    контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013

  • Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.

    курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012

  • Рассмотрение понятия и истории возникновения систем поддержки принятия решения. Приспособленность информационных систем к задачам повседневной управленческой деятельности. Понятие термина "интеллектуальный анализ данных". Методика извлечения знаний.

    реферат [79,8 K], добавлен 14.04.2015

  • Перспективные направления анализа данных: анализ текстовой информации, интеллектуальный анализ данных. Анализ структурированной информации, хранящейся в базах данных. Процесс анализа текстовых документов. Особенности предварительной обработки данных.

    реферат [443,2 K], добавлен 13.02.2014

  • Разработка методов дихотомической оценки нечетких моделей знаний операторов информационной системы о государственных и муниципальных платежах. Механизмы и принципы управления базами нечетких моделей знаний операторов, методика и этапы их идентификации.

    диссертация [2,0 M], добавлен 30.01.2014

  • Изучение существующих методов и программного обеспечения для извлечения числовых данных из графической информации. Программное обеспечение "graphtrace", его структура и методы обработки данных. Использование этой системы для данных различного типа.

    дипломная работа [3,9 M], добавлен 06.03.2013

  • Гибкая технологии извлечения знаний из нейронных сетей, настраиваемой с учетом предпочтений пользователя. Тестирование, пробная эксплуатация и разработка новой версии программных средств, реализующих данную технологию. Индивидуальные пространства смыслов.

    дипломная работа [336,3 K], добавлен 07.06.2008

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.