~演绎数据库、知识库与智能数据库 ■3 共同之处是三者都是人工智能与数据库的 结合，都是以数据库为基础，吸取了人工智 能的成功技术的成果。 ■于 不同之处 ·数据库与知识库是不同的概念，前者管 理数据，后者管理知识。 ·演绎数据库与智能数据库均属于数据 库范围，它们均以数据库为基础，吸取 了人工智能的技术。与知识库不同。 ·演绎数据库虽然也含有规则，但它含有 的规则较少，而含有的数据却是大量的， 这是与知识数据库不同的。 ·智能数据库不仅应用人工智能中的逻 辑推理思想，而且还应用人工智能中自 然语言理解、语言识别，图象、文字处 理等多种方法与技术于数据库，以求得 更多的功能、性能的改善与提高。因此， 从某种意义讲，演绎数据库是智能数据 库的一部分 ·能存储和管理多种媒体的数据库 称为多媒体数据库
演绎数据库、知识库与智能数据库 共同之处是三者都是人工智能与数据库的 结合，都是以数据库为基础，吸取了人工智 能的成功技术的成果。 不同之处 • 数据库与知识库是不同的概念，前者管 理数据，后者管理知识。 • 演绎数据库与智能数据库均属于数据 库范围，它们均以数据库为基础，吸取 了人工智能的技术。与知识库不同。 • 演绎数据库虽然也含有规则，但它含有 的规则较少，而含有的数据却是大量的， 这是与知识数据库不同的。 • 智能数据库不仅应用人工智能中的逻 辑推理思想，而且还应用人工智能中自 然语言理解、语言识别，图象、文字处 理等多种方法与技术于数据库，以求得 更多的功能、性能的改善与提高。因此， 从某种意义讲，演绎数据库是智能数据 库的一部分 1.4.4 多媒体数据库 能存储和管理多种媒体的数据库 称为多媒体数据库
?多煤体DBMS的体系结构 ·(1)在传统DBMS基础上实现 ·（2)多个DBMS协调方案 ■ (3)多媒体DBMS方案 ·（4)存储核心层+应用层多媒体 DBMS体系 工程数据库是指在工程设计中， 主要是CAD/CAM中所用到的数据 库。 冬由于在工程中的环境、要求不同， 工程数据库与传统的信息管理中 用到的数据库有着很大的区别。 1.工程数据库的应用环境
多媒体DBMS的体系结构 （1）在传统DBMS基础上实现 （2）多个DBMS协调方案 （3）多媒体DBMS方案 （4）存储核心层+应用层多媒体 DBMS体系 1.4.5 工程数据库 工程数据库是指在工程设计中， 主要是CAD/CAM中所用到的数据 库。 由于在工程中的环境、要求不同， 工程数据库与传统的信息管理中 用到的数据库有着很大的区别。 1．工程数据库的应用环境
·在工程设计中有着大量的数据和信 息要保存和处理。 ·例如零件的设计模型、图纸上的各 种数据、材料、工差、精度、版本 等各种信息需要保存、管理和检索。 2.工程数据库的特色 ■ (1)设计者是一个临时用户； (2)主要数据库是图形和图象数据； (3)数据库规模庞大； ·（4)设计处理的状态是直观的和暂 时的； ·(5)设计的多次版本信息都要予以 保存； ·（6)事务是长寿的，从设计到生产 周期较长； ·(7)数据要求有序性； ■(8)数据项可多达几百项
在工程设计中有着大量的数据和信 息要保存和处理。 • 例如零件的设计模型、图纸上的各 种数据、材料、工差、精度、版本 等各种信息需要保存、管理和检索。 2．工程数据库的特色 （1）设计者是一个临时用户； （2）主要数据库是图形和图象数据； （3）数据库规模庞大； （4）设计处理的状态是直观的和暂 时的； （5）设计的多次版本信息都要予以 保存； （6）事务是长寿的，从设计到生产 周期较长； （7）数据要求有序性； （8）数据项可多达几百项。 扩充知识 1.5 空间数据挖掘
”由于数据获取技术、网络技术和 计算机技术的发展导致数据的几 何数增长 ”数据处理方法匮乏 a 以遥感数据为例 ·每年采集的数据量以TB计（据不完 全统计，SP0T有250TB;ESA有 400TB..),而被应用的数据仅占获 取数据的10-15% 。空间数据挖掘的特点 ·与传统数据挖掘的不同： ·(1)传统数据挖掘处理的是数字和 类别，而空间数据则是一些更为复杂
由于数据获取技术、网络技术和 计算机技术的发展导致数据的几 何数增长 数据处理方法匮乏 以遥感数据为例 • 每年采集的数据量以TB计（据不完 全统计，SPOT有250TB；ESA有 400TB…），而被应用的数据仅占获 取数据的10-15% 数据挖掘的应用 空间数据挖掘的特点 与传统数据挖掘的不同： (1) 传统数据挖掘处理的是数字和 类别，而空间数据则是一些更为复杂
的数据类型，例如：点、线、多边形 等对象； (2)传统数据挖掘通常具有显式的 输入，而空间数据挖掘的输入则常常 是隐式的； ·(3)在传统数据挖掘中，有一个至 关重要的前提假设：数据样品是独立 生成的。而这一假设在空间分析中是 不成立的。事实上，空间数据之间是 高度自关联的。 空间数据挖掘的发展现状 ·国际上最著名且有代表性的通用 SDM系统有：GeoMiner,.Descartes和 ArcViewGIS的S_PLUS接口。 ·以上SDM系统的共同优点是把传统 DM与地图可视化结合起来，提供聚 类、分类等多种挖掘模式，但它们 在空间数据的操作上实现方式不尽 相同。 -Descartes是专门的空间数据可视
的数据类型，例如：点、线、多边形 等对象； (2) 传统数据挖掘通常具有显式的 输入，而空间数据挖掘的输入则常常 是隐式的； (3) 在传统数据挖掘中，有一个至 关重要的前提假设：数据样品是独立 生成的。而这一假设在空间分析中是 不成立的。事实上，空间数据之间是 高度自关联的。 空间数据挖掘的发展现状 国际上最著名且有代表性的通用 SDM系统有：GeoMiner,Descartes和 ArcViewGIS的S_PLUS接口。 • 以上SDM系统的共同优点是把传统 DM与地图可视化结合起来，提供聚 类、分类等多种挖掘模式，但它们 在空间数据的操作上实现方式不尽 相同。 –Descartes是专门的空间数据可视