|
Реферат: Теория фреймов (Программирование)
Теория фреймов
- это парадигма для представления знаний с целью использования этих
знаний компьютером . Впервые была представлена Минским как попытка
построить фреймовую сеть , или парадигму с целью достижения большего
эффекта понимания . С одной стороны Минский пытался сконструировать базу
данных , содержащую энциклопедические знания , но с другой стороны , он
хотел создать наиболее описывающую базу , содержащую информацию в
структурированной и упорядоченной форме . Эта структура позволила бы
компьютеру вводить информацию в более гибкой форме , имея доступ к тому
разделу , который требуется в данный момент . Минский разработал такую
схему , в которой информация содержится в специальных ячейках , называемых
фреймами , объединенными в сеть , называемую системой фреймов . Новый фрейм
активизируется с наступлением новой ситуации . Отличительной его чертой
является то , что он одновременно содержит большой объем знаний и в то же
время является достаточно гибким для того , чтобы быть использованным как
отдельный элемент БД . Термин «фрейм» был наиболее популярен в середине
семидесятых годов , когда существовало много его толкований , отличных от
интерпретации Минского .
Чтобы лучше понять эту теорию , рассмотрим один из примеров Минского ,
основанный на связи между ожиданием , ощущением и чувством человека ,
когда он открывает дверь и входит в комнату . Предположим , что вы
собираетесь открыть дверь и зайти в комнату незнакомого вам дома . Находясь
в доме , перед тем как открыть дверь , у вас имеются определенные
представления о том , что вы увидите , войдя в комнату . Например , если
вы увидите к-л пейзаж или морской берег , поначалу вы с трудом узнаете их .
Затем вы будете удивлены , и в конце концов дезориентированы , так как вы
не сможете объяснить поступившую информацию и связать ее с теми
представлениями , которые у вас имелись до того . Также у вас возникнут
затруднения с тем , чтобы предсказать дальнейший ход событий. С
аналитической точки зрения это можно объяснить как активизацию фрейма
комнаты в момент открывания двери и его ведущую роль в интерпретации
поступающей информации . Если бы вы увидели за дверью кровать , то фрейм
комнаты приобрел бы более узкую форму и превратился бы во фрей кровати .
Другими словами , вы бы имели доступ к наиболее специфичному фрейму из всех
доступных .Возможно ,б что вы используете информацию , содержащуюся в вашем
фрейме комнаты для того чтобы распознать мебель , что называется процессом
сверху-вниз , или в контексте теории фреймов фреймодвижущим распознаванием
. Если бы вы увидели пожарный гидрант , то ваши ощущения были бы аналогичны
первому случаю. Психологи подметили , что распознавание объектов легче
проходит в обычном контексте, чем в нестандартной обстановке . Из этого
примера мы видим , что фрейм - это модель знаний , которая активизируется в
определенной ситуации и служит для ее объяснения и предсказания . У
Минского имелись достаточно расплывчатые идеи о самой структуре такой БД ,
которая могла бы выполнять подобные вещи . Он предложил систему , состоящую
из связанных между собой фреймов , многие из которых состоят из одинаковых
подкомпонентов , объединенных в сеть . Таким образом , в случае , когда к-
л входит в дом , его ожидания контролируются операциями , входящими в сеть
системы фреймов . В рассмотренном выше случае мы имеем дело с фреймовой
системой для дома , и с подсистемами для двери и комнаты . Активизированные
фреймы с дополнительной информацией в БД о том , что вы открываете дверь ,
будут служить переходом от активизированного фрейма двери к фрейму комнаты
. При этом фреймы двери и комнаты будут иметь одинаковую подструктуру .
Минский назвал это явление разделом терминалов и считал его важной частью
теории фреймов .
Минский также ввел терминологию , которая могла бы использоваться при
изучении этой теории ( фреймы , слоты , терминалы и т. д.) . Хотя примеры
этой теории были разделены на языковые и перцептуальные , и Минский
рассматривал их как имеющих общую природу , в языке имеется более широкая
сфера ее применения . В основном большинство исследований было сделано в
контексте общеупотребительной лексики и литературного языка .
Как наиболее доступную иллюстрацию распознаванию , интерпретации и
предположению можно рассмотреть две последовательности предложений , взятых
из Шранка и Абельсона . На глобальном уровне последовательность А явно
отличается от В .
A John went to a restaurant
He asked the waitress for a hamburger
He paid the tip & left
B John went to a park
He asked the midget for a mouse
He picked up the box & left
Хотя все эти предложения имеют одинаковую синтаксическую структуру и
тип семантической информации , понимание их кардинально различается .
Последовательность А имеет доступ к некоторому виду структуры знаний
высшего уровня , а В не имеет . Если бы А не имело такой доступ , то ее
понимание сводилось бы к уровню В и характеризовалось бы как
дезориентированное . Этот контраст является наглядным примером мгновенной
работы высшего уровня структуры знаний .
Была предложена программа под названием SAM , которая отвечает на
вопросы и выдает содержание таких рассказов . Например , SAM может ответить
на следующие вопросы , ответы на которые не даны в тексте , с помощью
доступа к записи предполагаемых событий , предшествующих обеду в ресторане
.
Did John sit down in the restaurant ?
Did John eat the hamburger ?
Таким образом , SAM может распознать описанную ситуацию как обед в
ресторане и затем предсказать оптимальное развитие событий . В нашем случае
распознавание не представляло трудностей , но в большинстве случаев оно
довольно непростое и является самой важной частью теории .
Рассмотрим другой пример :
C He plunked down $5 at the window .
She tried to give him $ 2.50 , but he wouldn’t take it .
So when they got inside , she bought him a large bag of
popcorn .
Он интересен тем , что у большинства людей он вызывает цикл
повторяющихся неправильных или незаконченных распознаваний и
реинтерпретаций .
В случаях с многозначными словами многозначность разрешается с помощью
активизированного ранее фрейма . Для этих целей необходимо создать
лексикон к каждому фрейму . Когда фрейм активизируется , соответствующему
лексикону отдается предпочтение при поиске соответствующего значения слова
. В контексте ТФ это распознавание процессов , контролируемых фреймами ,
которые , в свою очередь , контролируют распознавание входящей информации .
Иногда это называется процессом сверху - вниз фреймодвижущего распознавания
.
Применение этих процессов нашло свое отражение в программе FRAMP ,
которая может суммировать газетные сводки и классифицировать их в
соответствие с классом событий , например терроризм или землетрясения .
Эта программа хранит набор объектов , которые должны быть описаны в каждой
разновидности текстов , и этот набор помогает процессу распознавания
описываемых событий .
Манипуляция фреймами
Детали спецификации Ф и их репрезентации могут быть опущены , так же
как и алгоритмы их манипуляции , потому что они не играют большой роли в ТФ
.
Такие вопросы , как размер Ф или доступ к нему , связаны с
организацией памяти и не требуют специального рассмотрения .
Распознавание
В литературе имеется много рассуждений по поводу процессов , касающихся
распознавания фреймов и доступа к структуре знаний высшего уровня .
Несмотря на то , что люди могут распознать фрейм без особых усилий , для
компьютера в большинстве случаев это довольно сложная задача . Поэтому
вопросы распознавания фреймов остаются открытыми и трудными для решения с
помощью ИИ .
Размер фрейма
Размер фрейма гораздо более тесно связан с организацией памяти , чем
это кажется на первый взгляд . Это происходит потому , что в понимании
человека размер фрейма определяется не столько семантическим контекстом ,
но и многими другими факторами . Рассмотрим фрейм визита к доктору ,
который складывается из подфреймов , одним из которых является комната
ожидания . Таким образом мы можем сказать , что размер фрейма не зависит
от семантического содержания представленного фрейма / такого , как ,
например , визит к врачу / , но зависит от того , какие компоненты
описывающей информации во фрейме / таком , как комната ожидания /
используются в памяти . Это означает , что когда определенный набор знаний
используется памятью более чем в одной ситуации , система памяти
определяет это , затем модифицирует эту информацию во фрейм , и
реструктурирует исходный фрейм так , чтобы новый фрей использовался как
его подкомпонент .
Вышеперечисленные операции также остаются открытыми вопросами в ТФ .
Инициализационные категории
Рош предложил три уровня категорий представления знаний : базовую ,
субординатную и суперординационную . Например в сфере меблировки концепция
кресла является примером категории основного уровня , а концепция мебели -
это пример суперординационной категории . Язык представления знаний
подвержен влиянию этой таксономии и включает их как различные типы данных .
В сфере человеческого общения категории основного уровня являются
первейшими категориями , которые узнают человек , другие же категории
вытекают из них . То есть суперординационная категория - это обобщение
базовой , а субординатная - это подраздел базовой категории .
пример
суперординатная идеи
события
базовая события
действия
субординатная действия
прогулка
Каждый фрейм имеет свой определенный так называемый слот . Так , для
фрейма действие слот может быть заполнен только к-л исполнителем этого
действия , а соседние фреймы могут наследовать этот слот .
Некоторые исследователи предположили , что случаи грамматики падежей
совпадают со слотами в ТФ , и эта теория была названа теорией идентичности
слота и падежа . Было предложено число таких падежей , от 8 до 20 , но
точное число не определено . Но если агентив полностью совпадает со своим
слотом , то остальные падежи вызвали споры . И до сих пор точно не
установлено , сколько всего существует падежей .
Также вызвал трудность тот факт , что слоты не всегда могут быть
переходными . Например , в соответствие с ТФ можно сказать , что фрейм
одушевленный предмет может иметь слот живой , фрейм человек может иметь
слот честный , а фрейм блоха не может иметь такой слот , и он к нему
никогда не перейдет .
Другими словами , связи между слотами в ТФ не являются исследованными до
конца . Слоты могут передаваться , могут быть многофункциональны , но в то
же время не рассматриваются как функции .
Гибридные системы
СФ иногда адаптируются для построения описаний или определений . Был
создан смешанный язык , названный KRYPTON , состоящий из фреймовых
компонентов и компонентов предикатных исчислений , помогающих делать к-л
выводы с помощью терминов и предикатов . Когда активизируется фрейм ,
факты становятся доступными пользователю . Также существует язык Loops ,
который объединяет объекты , логическое программирование и процедуры .
Существуют также фреймоподобные языки , которые за исходную позицию
принимают один тип данных в памяти , к-л концепцию , а не две / напр фрейм
и слот / , и представление этой концепции в памяти должно быть цельным .
Объектно - ориентированные языки
Параллельно с языками фреймов существуют объектно - ориентированные
программные языки , которые используются для составления программ , но
имеют некоторые св-ва языков фреймов , такие , как использование слотов для
детальной , доскональной классификации объектов . Отличие их от языков
фреймов в том , что фреймовые языки направлены на более обобщенное
представление информации об объекте .
Одной из трудностей представления знаний и языка
фреймов является отсутствие формальной семантики . Это затрудняет сравнение
свойств представления знаний различных языков фреймов , а также полное
логическое объяснение языка фреймов .
Реферат на тему: Теория экономических информационных систем
Алтайский Государственный Технический Университет
им. И. И. Ползунова
Региональный центр подготовки кадров
К О Н Т Р О Л Ь Н А Я Р А Б О Т А
по предмету: Теория экономических информационных систем
Выполнил: Плотникова Т. В.
Группа:
ИСБ 62
Проверил: Ряшина Г. Д.
1998 г.
Вариант 1
1. Информационные системы: структура, информационные потоки. Понятие
информации в системе.
Сегодня обработка экономической информации стала самостоятельным
научно-техническим направлением с большим разнообразием идей и методов.
Отдельные компоненты процесса обработки достигли высокой степени
организации и взаимосвязи, что позволяет объединить все средства обработки
информации на конкретном экономическом объекте понятием «экономическая
информационная система» (ЭИС). Детальное изучение ЭИС опирается на понятия
«информация» и «система».
Довольно-таки распространенным является взгляд на информацию как на
ресурс, аналогичный материальным, трудовым и денежным ресурсам. Эта точка
зрения отражается в следующем определении. Информация — это новые сведения
позволяющие улучшить процессы, связанные с преобразованием вещества,
энергии и самой информации.
Информация неотделима от процесса информирования, поэтому необходимо
рассматривать источник информации и потребителей информации. Информацией
являются сведения, расширяющие запас знаний конечного потребителя.
Выделяются три фазы существования информации.
1. Ассимилированная информация—представление сообщений в сознании
человека, наложенное на систему его понятий и оценок.
2. Документированная информация—сведения, зафиксированные в знаковой
форме на каком-то физическом носителе.
3. Передаваемая информация—сведения, рассматриваемые в момент передачи
информации от источника к приемнику.
Основная масса информации собирается, передается и обрабатывается с
помощью знаков. Знаки—это сигналы, которые могут передавать информацию при
наличии соглашения об их смысловом содержании между источниками и
приемниками информации. Набор знаков, для которых существует указанное
соглашение, называется знаковой системой. Многие знаковые системы,
естественно, нельзя четко ограничить, однако при обработке информации на
электронных вычислительных машинах наличие точного перечня знаков
обязательно.
Информация на пути от источника к потребителю проходит через ряд
преобразователей—кодирующие и декодирующие устройства, вычислительную
машину, обрабатывающую информацию по определенному алгоритму и т. д. На
промежуточных стадиях преобразования смысловые свойства сообщений отступают
на второй план ввиду отдаленности потребителя, поэтому понятие «информация»
заменяется на более общее понятие «данные».
Данные представляют собой набор утверждений, фактов и (или) цифр,
лексически и синтаксически взаимосвязанных между собой. Лексические
отношения (часто называемые парадигматическими) отражают постоянные связи в
структуре языка, например «род—вид», «целое—часть». Связи между отдельными
частями сообщения отражаются синтаксическими (синтагматическими)
отношениями Они являются переменными; например, положение запятой в фразе
«Казнить нельзя помиловать» определяет тот или иной ее смысл. В тех
случаях, когда различие между информацией и данными нет необходимости
подчеркивать, они употребляются как синоним.
Чтобы определить понятие «экономическая информация», надо очертить
рамки экономических процессов. «В наиболее общей форме экономическими
процессами являются производство, распределение, обмен и потребление
материальных благ. Информация об указанных процессах называется
экономической информацией.
Для обработки экономической информации характерны сравнительно простые
алгоритмы, преобладание логических операций (упорядочение, выборка,
корректировка) над арифметическими, табличная форма представления исходных
и результатных данных.
К важнейшим признакам, по которым обычно осуществляется классификация
циркулирующей экономической информации, относятся:
1. отношение к данной управляющей системе. Этот признак позволяет
разделить сообщения на входные, внутренние и выходные;
2. признак времени. Относительно времени сообщения делятся на
перспективные (о будущих событиях) и ретроспективные. К первому классу
относится плановая и прогнозная информация, ко второму—учетные данные. По
времени поступления разделяются периодические и непериодические сообщения;
3. функциональные признаки. Формируется классификация по
функциональным подсистемам экономического объекта. Например, информация о
трудовых ресурсах, производственных процессах, финансах и т.п., в другом
разрезе—на данные планирования, нормирования, контроля, учета и отчетности.
Понятие системы охватывает комплекс взаимосвязанных элементов,
действующих как единое целое. Система включает следующие компоненты:
1) структура—множество элементов системы и взаимосвязей между ними;
2) входы и выходы—материальные потоки или потоки сообщений,
поступающие в систему или выводимые ею. Каждый входной поток
характеризуется набором параметров {х (i)}; значения этих параметров по
всем входным потокам образуют вектор-функцию X. В простейшем случае Х
зависит только от времени t, а в практически важных случаях значение Х в
момент времени t+1 зависит от Х(t) и t. Функция выхода системы Y
определяется аналогично;
3) закон проведения системы—функция, .связывающая изменения входа и
выхода системы Y=F(Х);
4) цель и ограничения. Процесс функционирования системы описывается
рядом .переменных u1, u2, ..., uN. Часть этих переменных (обычно всего одна
переменная) должна Поддерживаться в экстремальном значении, например max
u1. Функция u1= f (Х, Y, t, ...) называется целевой функцией. Она
определяет соответствие цели результатам функционирования системы. Зачастую
f не имеет аналитического и вообще явного выражения. На остальные
переменные могут быть наложены (в общем случае двусторонние) ограничения:
аК < = gК (uК) < = bК, где 2 < = К < = N.
Среди известных свойств систем целесообразно рассмотреть следующие —
относительность, делимость и целостность.
Свойство относительности устанавливает, что состав элементов,
взаимосвязей, входов, выходов, целей и ограничений зависит от целей
исследователя. Реальный мир богаче системы. Поэтому от исследователя и его
целей зависит, какие стороны реального мира и с какой полнотой будет
охватывать система. При выделении системы некоторые элементы, взаимосвязи,
входы и выходы не включаются в нее из-за слабого влияния на остающиеся
элементы, из-за наличия самостоятельных целей,, плохо согласующихся с целью
всей системы, и т. д. Они образуют внешнюю среду для рассматриваемой
системы.
Делимость означает, что систему можно представить состоящей из
относительно самостоятельных частей — подсистем, каждая из которых может
рассматриваться как система. Возможность выделения подсистем (декомпозиция
системы) упрощает ее анализ, так как число взаимосвязей между подсистемами
и внутри подсистем обычно меньше, чем число связей непосредственно между
всеми элементами системы. Выделение подсистем проводит исследователь, и оно
условно.
Свойство целостности указывает на согласованность цели
функционирования всей системы с целями функционирования ее подсистем и
элементов.
Надо также иметь в виду, что система, как правило, имеет больше
свойств, чем составляющие ее элементы. Так, предприятие обладает
юридической самостоятельностью, а его подразделения — нет.
2. Критерии и методы оценки вычислительных алгоритмов.
Последовательные структуры данных первоначально возникают в
неупорядоченной форме. Перед обработкой обычно необходимо отсортировать их
значения по ключевому признаку, что составляет, можно считать, основную
работу по формированию (подготовке) структур этого типа.
Упорядоченная структура эффективна для организации быстрого поиска
информации. Выходные документы, выводимые на печать, полученные на основе
отсортированных данных, удобны для дальнейшего использования человеком.
Многие алгоритмы задач управления вообще рассчитаны на использование только
упорядоченных последовательных структур данных. Отсортированные данные
позволяют организовать быструю обработку нескольких массивов.
Преимущества упорядоченных последовательных структур данных, в
частности, хорошо видны на примере с операцией пересечения двух массивов,
определяемой как выбор записей с ключевым признаком, значение которого есть
и в первом и во втором массиве. Если исходные массивы длиною М записей
каждый не отсортированы по указанному признаку, то пересечение массивов
потребует выполнения С=КМ2 сравнений пар признаков, где 0,5(К(1. Когда
массивы отсортированы, С(2М.
Эти обстоятельства делают сортировку данных обязательной операцией,
которая сплошь и рядом предшествует собственно обработке данных.
Время сортировки данных, которые можно в известной мере считать и
трудоемкостью формирования упорядоченной последовательной структуры,
пропорционально числу сравнений пар признаков различных записей (С), в свою
очередь зависящему от количества записей в массиве (М). Лучший по времени
метод сортировки — метод слияния — характеризуется числом сравнений
С = М log2М
и временем сортировки
T = t ( C = tM log2M,
где t—константа с размерностью времени.
Метод слияния использует для сортировки резерв памяти длиной в
половину массива.
Другие методы упорядочения последовательных структур данных уступают
методу слияния в быстродействии.
Метод слияния применим и для упорядочения строчных структур данных,
причем здесь не требуется резерва памяти, поскольку вместо пересылки
записей производятся манипуляции с адресами связи.
Формирование инвертированного массива ведется путем заполнения его
адресами и ключами, взятыми из основного массива. В таблице приведен пример
такого заполнения инвертированного массива. При этом выделяется участок
памяти V1 для хранения ключей и связанных с ними адресов записей основного
массива.
| | | | | |
|B |E |A |C |D |
| | | | | |
|0100 |0100 |0140 |0140 |0220 |
| | | | | |
|0220 |0140 |0220 |0240 | |
| | | | | |
| |0240 | | | |
Путем первого просмотра основного массива выполняется разметка памяти.
Фиксируются адреса полей и значения ключей в каждой группе. В таблице они
изображены столбцами, в каждом из которых имеются значение ключа и 4
адреса.
Затем основной массив просматривается второй раз от записи к записи.
Во всех его записях проверяется наличие ключей, значения которых
зафиксированы ранее в инвертированном массиве, и на этой основе заполняются
адреса в группах. Именно поэтому в таблице группы не упорядочены по ключу.
Последняя операция—сортировка групп по значениям ключа и уплотнение
инвертированного массива.
При первом просмотре основного массива производится р пересылок
значений ключей в поле памяти V1. Во время второго просмотра в
инвертированный массив пересылаются М адресов записей основного массива.
Сортировка групп методом слияния потребует времени tplog2p. Наконец,
уплотнение инвертированной структуры данных означает пересылку байт за
байтом всего поля за исключением первой группы. Общее время формирования
инвертированного массива составляет:
T = t1(pl + Ml' + V1)+ tplog2p,
где t1 — время пересылки байта, l — средняя длина ключа, l' — длина
адреса, р — число разных значений ключей.
Это время, как правило, превышает время формирования упорядоченной
последовательной структуры данных.
Среднее число сравнений, необходимое для построения бинарного дерева,
равно: С=1,39М log2М, если М достаточно велико. Формирование бинарного
дерева требует больших затрат времени и памяти, чем формирование строчной
структуры данных.
Построение неуплотненной табличной структуры данных заключается в
создании вектора описания записей, вектора описания ключей и матрицы
значений ключей. При этом выполняются пересылки адресов и ключей. Время
формирования неуплотненной табличной структуры из m строк и п столбцов
составляет:
T = t1(l'(m + n) + l mn).
Для формирования табличной структуры данных с логической шкалой
необходимо иметь вектор описания записей и вектор описания ключей. Создание
логической шкалы для одной строки требует п сравнений признаков и п
пересылок битов. С учетом этого общее время формирования табличной
структуры данных с логической шкалой равно:
T = t1l'(m + n) + mn(( + t1) + tdlmn,
К
где ( — время одного сравнения и d = — — плотность ненулевых
тп
значений ключевого признака (К — число ненулевых значений ключевого
признака).
Первое слагаемое описывает построение вектора описания записей и
вектора описания ключей. Второе слагаемое относится к формированию всех
логических шкал структуры Третье слагаемое учитывает время пересылки
ненулевых значений ключевого признака в уплотненные строки таблицы.
Для формирования табличной структуры данных, уплотненной методом
индексных пар, ключевые признаки каждой записи последовательно сравниваются
с нулем. Ненулевые ключи сопровождаются номерами их строки и столбца в
матрице и помещаются в массив групп. Номера строки и столбца ключевого
признака формируются путем прибавления 1 после каждого сравнения к номеру
столбца, а при смене строки — к номеру строки. Время этих операций
составляет:
T = t1l'(m + n) + mn (( + t2) + t1dmn(l + 21"),
где t2 — время одной операции сложения, а 1"— длина поля, хранящего
номер строки или столбца.
Первое слагаемое описывает формирование вектора описания записей и
вектора описания ключей, которые необходимы для просмотра ключевых
признаков всех записей.
Уплотнение табличной структуры данных с помощью логической шкалы
эффективнее по времени формирования структуры, чем метод индексных пар, так
как t1 < t2 и l < l + 2l".
Формирование гибридных структур типа А и В сводится к их сортировке.
Трудоемкость этой операции определяется так же, как и для последовательных
структур. Создание гибридной структуры типа С несколько превышает время
создания бинарной древовидной структуры данных. Формирование гибридной
структуры типа D ведется так же, как и формирование табличных структур
данных, но для временных оценок необходимо учитывать поправки на создание
цепочек в резервной зоне.
Наименьшее время для формирования требуют последовательная и строчная
структуры, а также гибридные структуры типа А и В.
3. Составление баланса преследует цель установить равенство итогов средств,
находящихся в активе и пассиве.
Проведены ряд операций. В банке получен кредит в размере 1000 р. Деньги
зачислены на расчетный счет. Приобретены материалы на сумму 540 р. Их
покупка оплачена из кассы. Погашена задолженность поставщику за поставку
леса на сумму 3780 р. Деньги перечислены с расчетного счета. Частично
погашен кредит банка в размере 500 р. с расчетного счета. Из прибыли
направлено в фонд материального поощрения 700 р.
Пусть информационный поток отражает результаты работы частного
предприятия «ФИН» в течение одного дня.
Набор характеристик следующий:
|предприя|дата |операция |сколько|наименов|тип |ответст|
|тие | | | |. валюты|операц.|венный |
|наименов|чч.мм.г|наименован.|сумма |руб./дол|актив/ |должнос|
|ание |г. | | |л |пассив |ть |
|«ФИН» |31.03.9|Кредит | | | | |
| |8 |получен в | | | | |
| | |банке. |1000 |Руб. |П |Гл.бух.|
|«ФИН» | |Зачислен на| | | | |
| |31.03.9| |1000 |Руб. |А | |
| |8 |расч. счет.| | | |Гл.бух.|
|«ФИН» | | | | | | |
| | | |540 |Руб. |А | |
|«ФИН» |31.03.9|Куплены | | | | |
| |8 |материалы. |540 |Руб. |П |Гл.бух.|
| | |Оплачены из| | | | |
|«ФИН» |31.03.9|кассы. | | | | |
| |8 | |3780 |Руб. |А |Гл.бух.|
|«ФИН» | |Погашена | | | | |
| | |задолжен. |3780 |Руб. |П | |
| |31.03.9|Списано с | | | | |
|«ФИН» |8 |расч. | | | |Гл.бух.|
| | |счета. |500 |Руб. |А | |
|«ФИН» |31.03.9| | | | | |
| |8 |Погашен |500 |Руб. |П |Гл.бух.|
| | |кредит. | | | | |
|«ФИН» | |Списан с | | | | |
| |31.03.9|расч. счета|700 |Руб. |П | |
|«ФИН» |8 | |700 |Руб. |А |Гл.бух.|
| | | | | | | |
| |31.03.9|Направ. из | | | | |
| |8 |прибыли. | | | |Гл.бух.|
| | |В ФМП. | | | | |
| | | | | | | |
| |31.03.9| | | | | |
| |8 | | | | |Гл.бух.|
| | | | | | | |
| |31.03.9| | | | |Гл.бух.|
| |8 | | | | | |
Сведения из документа являются информационным отображением финансовых
операций частного предприятия. Данный документ позволяет структурировать
весь информационный поток. Документ обеспечивает следующие свойства
информационной базы системы:
1. своевременность поступления данных в базу
2. полнота отображаемых факторов
3. достоверность
R1
R2
ЕЖЕДНЕВНЫЙ БАЛАНС (в рублях) ПРЕДПРИЯТИЯ «ФИН»
за « R3 » R4 19 R5 г.
С21
| | |
|НАИМЕНОВАНИЕ |БАЛАНС |
|ОПЕРАЦИИ | |
| | | |
| |АКТИВ |ПАССИВ |
| | | |
|R6 |Q1 |Q2 |
C22
C23
C13
ГЛАВНЫЙ БУХГАЛТЕР R7 .
R1 ; R2 … - реквизиты – признаки. Характеризуют обстоятельство места и
времени действия и действующих лиц, т.е. идентифицируют отдельный факт
или действие во множестве подобных.
Q1 ; Q2 … - реквизиты – основание. Являются количественной
характеристикой факта, определяют меру действия.
В документе как составной единицей информации выделяются следующие
составные части:
С11 – общая часть
С12 – предметная часть
С13 – оформительная часть
Для формирования структуры базы данных разрабатывают граф документа,
т.е. формальную структуру отражающую подчинение и соподчинение отдельных
частей (СЕИ) документа.
Пусть СЕИ документ называется S , тогда граф данного документа будет
выглядеть так:
S
C11 C12
C13
R1 R2 C21 C22
C23 R7
R3 R4 R5 R6 Q1
Q2
Свойства реквизитов:
| | | | | |
|Наименование |Длина|Тип |Класс значения|Шаблон |
|реквизита | | | | |
| | | | | |
|Вид валюты |10 |Текстовый | |А(10) |
|Наимен. |10 |Текстовый | |А(10) |
|предприятия |2 |Числовой |01…31 |9(2) |
|Число |2 |Числовой |01…12 |9(2) |
|Месяц |2 |Числовой |01…99 |9(2) |
|Год |30 |Текстовый | |А(30) |
|Наимен. операции |9 |Числовой | |9(6,2) |
|Актив |9 |Числовой | |9(6,2) |
|Пассив | | | | |
СХЕМА РАБОТЫ ПРОГРАММЫ
Начало
Ввод
Ручной ввод
данных
Выход из
ввода
Просмотр
Документ
Выход из
просмотра
Выход
из программы
Конец
ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА:
1. Королев М.А., Клешко Г.Н., Мишенин А.И. Информационные системы и
структуры данных. – М.: Статистика, 1977.
2. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем. – М.: Финансы
и статистика, 1993.
Слушатель Плотникова Т.В.
-----------------------
С11
С12
| |
