第二章--管理信息系统的技术基础PPT课件.ppt

第二章管理信息系统的技术基础 第一节计算机系统第二节数据库技术第三节网络与通信第四节人工智能第五节实例分析 二 1 二 2 图2 1企业 信息技术基础设施及企业能力之间的关系 二 3 第一节计算机系统 一 计算机硬件二 计算机软件三 计算机系统的发展趋势 二 4 一 计算机硬件 计算机硬件是组成计算机系统的物理设备 目前计算机硬件已从传统的计算机硬件设备走向计算机组织应用 计算模式 1 传统的计算机硬件设备计算机硬件设备是过去60多年来相关电子技术 产业发展的结果 按照用途的不同 可分为专用计算机和通用计算机两种 专用计算机功能单一 适应力差 但在特定用途下最有效 最经济 最快捷 通用计算机功能齐全 适应性强 目前所说的计算机都只通用计算机硬件设备 在通用计算机中 根据硬件规模 运算速度FLOPS 每秒所执行的浮点运算次数 输入输出能力 数据存储能力 指令系统功能的强弱和设备价格等因素可将其划分为超级计算机 大型计算机 服务器 微型计算机 个人计算机 1 超级计算机 Super computer 2 大型计算机 Mainframe 3 服务器 Server 4 微型计算机 个人计算机 PersonalComputer PC 随着微型计算机市场的发展 目前更多具有更加便携性且计算能力不错的移动设备出现 流行 如 BlackBerry IPad2等 被称为微机的在移动领域的替代者 二 5 2 计算机组织应用 计算机组织应用是指如何在硬件层面使用计算机设备使之能更好的满足企业发展需求 我们也把它称为计算模式 计算模式主要分为集中式和分布式两大处理模式 1 集中式处理模式 二 6 2 分布式处理模式 1 C S模式 客户机 服务器模式这种模式的特点是服务器返回给客户机的信息来自于它自身 具体结构见图2 3 图2 3C S模式 二 7 2 N阶C S模式 多层客户机 服务器模式图2 4多层C S模式 二 8 在N阶C S模式下 根据客户机通过什么方式与服务器进行交互 可继续将其分为N阶C S模式和N阶B S模式 图2 5B S计算模式 二 9 二 计算机软件 计算机软件是计算机硬件执行的一些列指令 用以完成某个特定的任务 包括系统软件 应用软件 其中操作系统是款比较特别的系统软件 图2 6描述了这种关系 二 10 1 系统软件系统软件是用来控制和管理对硬件的访问使它们可以协调工作 为各种数据处理提供基础能力 它使计算机使用者和其它软件将计算机当作一个整体而不需顾及底层每个硬件部件是如何工作的 一般情况下 系统软件包括操作系统软件和一系列的工具 如编辑器 数据库管理 存储器格式化 文件系统管理 用户身份验证 驱动管理 网络连接等 2 操作系统软件操作系统软件是指用于管理和控制计算机活动的系统软件 它是计算机系统的主要管理者 使系统可以同时针对多个用户运行多个任务 二 11 图2 7主流服务器操作系统性能对比 二 12 在操作系统软件中 根据软件提供商的差异 可分为商业软件和开源软件 商业软件指由专门的公司开发 维护 用户使用需要先购买 升级 维护也需要购买相关服务的一种操作系统软件 如 Windows Unix等 开源软件是一种源代码公开 可以免费获得的软件 它由工程师 软件开发者 用户组成的分布式网络共同创造并进行维护 开源软件的优势很多 如 可以获得源代码 以方便针对自己的需求做出修改 对开发者的技术能力要求很高 使用免费等 但开源软件缺乏统一 可靠的售后服务 对新设备 需求的支持能力较弱 目前有许多开源软件 包括 Apache网络服务器 Linux操作系统 MySQL数据库管理系统 二 13 3 应用软件 应用软件是用户用来满足特定信息处理需求的软件 它的运行需要计算机硬件和系统软件的支撑 包括应用软件开发工具 人力资源管理软件 客户关系管理软件 项目管理软件 培训软件 文字处理软件和应用软件开发工具等 系统软件与应用软件的差别在于 系统软件为用户提供计算机使用的最基本功能 但并不针对特定的工作领域 而应用软件则根据用户或所服务的领域提供不同的功能 由于应用软件是为了某种特定的用途而开发 所以它可以是一个特定的程序 如Windows画图板 可以是一组功能联系紧密 可相互协作的程序集合 如微软的Office软件 也可以是一个由众多独立程序组成的庞大的软件系统 如电子商务系统ECS ERP等 二 14 三 计算机系统的发展趋势 1 计算机硬件的发展趋势根据计算机设和计算机设备的使用特点 我们认为计算机系统和计算机组织应用的趋势体现在两大方面 计算机系统的发展趋势和计算机组织应用的发展趋势 系统的发展趋势体现在 高性能计算机 量子计算机 计算与通信平台的集成和个人计算机的发展 组织应用的发展趋势体现在五个方面 计算机网络 计算与通信平台的集成 网格计算 按需计算和自主计算 1 计算机系统的发展趋势1 高性能计算机2 量子计算机3 计算与通信平台的集成 二 15 2 计算机组织应用的发展趋势1 边缘计算 EdgeComputing 图2 9描述了边缘计算的组成部分 本地用户 临近的边缘计算平台和数据中心的企业计算机 边缘计算平台一般由互联网提供商所有 如Akamai在美国提供了近15000个边缘服务器 二 16 2 网格计算网格是将分布在不同地理位置的计算资源 包括CPU 存储器 数据库等 通过高速的互联网组成充分共享的资源集成 从而提供一种高性能计算 管理及服务的高性能计算资源 网格正在朝着标准化 大型化和技术融合的方向发展 使得高性能计算资源能更好地被共享使用 网格计算协议趋于标准化 3 自主计算自主计算是美国IBM公司于2001年10月提出的一种新概念 IBM将其定义为 能够保证电子商务基础结构服务水平自我管理 SelfManaging 的技术 它的最终目的在于使信息系统能够自动地对自身进行管理 并维持其可靠性 二 17 4 按需计算按需计算是指企业所需的计算能力超过设备能力时 向远程的大规模数据处理中心购买必要的计算能力 这样就避免了企业购买昂贵的计算机设备 这种理念很像人们在生活中向公用设施公司购买所需的水和电 因此也被称为 公用计算 5 云计算云计算概念是由Google提出的 是计算机科学概念的商业实现 它包括狭义和广义两层概念 狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式 指通过网络以按需 易扩展的方式获得所需的资源 广义云计算是指服务的交付和使用模式 指通过网络以按需 易扩展的方式获得所需的服务 这种服务可以是IT和软件 互联网相关的 也可以是任意其他的服务 它具有超大规模 虚拟化 可靠安全等独特功效 从技术上讲 云计算 CloudComputing 是网格计算 GridComputing 分布式计算 DistributedComputing 并行计算 ParallelComputing 效用计算 UtilityComputing 网络存储 NetworkStorageTechnologies 虚拟化 Virtualization 负载均衡 LoadBalance 等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物 它旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美系统 并借助SaaS PaaS IaaS MSP等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中 二 18 2 计算机软件的发展趋势 高性能分布式计算机平台的发展为高性能分布式软件应用的开发带来了可能 过去 像MicrosoftWord和江民杀毒等软件都是以盒装形式出售 并且只能在一台机器上运行 渐渐地 软件可从网上下载 具有整合多台计算机的处理能力 并可以自由连接网上的应用程序 谷歌公司使用的10万多个处理器遍布全球的12个计算机中心 基于独立的资源经过整合后发挥的作用会大于整合前总和的观点 小规模的企业可以基于在线的不同应用程序开发崭新的软件应用和服务被称为mashups的新出现的混合应用 这些应用依赖于高速的数据网络 通用通信准以及开源代码 伴随着Web2 0的发展以及不同应用的结合 Webmashups把几个不同的在线应用程序进行整合形成一个混合体 从而给用户带来比此前的独立资源更大的价值 其中一个很大的创新是将本地地图与卫星图像软件相结合 例如 硅谷程序员保罗 拉德马赫 PaulRademacher 创建了一个叫做housingmaps的网站 它可以通过Craigslist网站上覆盖的Google地图显示当地的房地产目录 谷歌用图钉显示了每一个地方的目录 这个站点已经拥有超过50万人次的点击量 并且现在每天都有大约1万人次的访问量 虽然使用网络服务建立软件应用之间的通信联系并不新鲜 但是在线地图应用产生了一种全新的重组应用模式 其他的基于地图和卫星图片的mashtlps也正在发展中 谷歌和雅虎两家公司在2005年为编程人员发布了应用编程界面 APIs 允许从谷歌和雅虎的地图和卫星图片中用其他应用软件截取信息 微软将会提供极具竞争力的叫做VirtualEarth的图片和卫星服务 编程人员将能使用这项服务 与此同时 Linux和开源软件 Java 企业集成软件和软件外包仍是目前的流行趋势 具体内容将在第三篇详细说明 二 19 第二节数据库技术 一 数据管理概述二 数据库 数据库系统及数据库管理系统三 数据仓库和数据挖掘 二 20 一 数据管理概述 1 数据 信息及其关系在第一章中 我们提出了数据和信息的概念 并对两者的关系进行了描述 我们认为 数据和信息是 形影不离 的 信息系统中大量的信息处理工作 均要面对多种多样的数据 在不需要严格区别时 常将数据 信息不加区别的使用 同时数据处理和信息处理也同时使用 2 数据的组织方式数据的组织方式分为数据项 记录 文件和数据库四个层次 1 数据项 2 记录记录是具有一定关系的数据项的有序集合 它们用于描述一个客观的事物或事物间的关系 如 将关于学生个人信息的数据组成一个集合就可以形成学生记录 学号 姓名 年龄 性别 所在学院 入学年份 二 21 3 文件 二 22 4 数据库数据库是比文件更高级的一种数据组织方式 在文件中 文件由记录构成 由于文件结构仅限于记录内部 因此仅能适用于单项应用的场合 仅对该文件中的记录操作 对于一个组织 企业的管理信息系统而言 需从整体上解决问题 因而要操作全局数据而非单个文件中的数据 即全局数据结构 如图2 11所示 图2 11组织的全局数据结构示意图数据库可以描述更加复杂的信息结构 可以充分地反映客观事物间的相互关系 数据库是目前数据组织的最高形式 也是数据组织方式中应用最广泛的管理方法与技术 二 23 二 数据库 数据库系统及数据库管理系统 1 数据库概述数据库是用来存储数据的集合 这些数据能够表达一定的语义 即现实世界中的具体事务或事物间的关系 那么又如何将现实世界中的事物或事物间的关系存储到数据库中 我们认为 这个转化过程需要通过三个阶段来完成 现实世界 信息世界和抽象世界 机器世界 它们间的关系可通过图2 12来描述 二 24 2 数据管理技术的发展历程数据管理是对数据进行分类 组织 编码 存储 检索和维护 是数据处理的中心问题 基于计算机的数据管理技术从20世纪50年代开始 主要经历了五个阶段 见表2 2 二 25 2 信息模型 信息模型 也称为概念模型 是现实世界向机器世纪抽象过程中数据库专业人员对现实世界的认识 这种认识不依赖于计算机系统或某个特定的数据库管理系统DBMS 因此信息模型就是用于描述现实世界中的事物及事物间关系 信息模型涉及的主要内容是实体 属性和联系 基本概念实体指现实世界中存在的对象或事物 任何客观存在的事物均可以是实体 实体分个体和实体型 总体 两个层次 个体指能相互区分 特定的单个实体 如 张三 李四 等 实体型指同类个体的集合 如 职工 等 在信息模型的描述中一般统一用实体的概念 我们可通过具体环境来区分实际内涵 属性表示实体的特性 由属性名和属性值组成 用于刻画一个实体 如 学生这个实体可通过学号 姓名 年龄 性别 所在学院 入学年份等来描述 联系表示实体间的相互关系 通常指实体型间的相关关系 是信息模型中最基本的联系 联系本身也可以作为实体来出现 二 26 2 实体间联系的基本类型设A B为两个实体型 其间建立了某种联系 其联系方式可分为如下三种 二 27 3 信息模型的描述方法 实体 联系 E R 方法 信息模型最常用的描述方法是实体 联系法 Entity RelationApproach E R E R方法由P P S Chen于1976年提出 用于描述一个组织的信息模型 是种信息结构的图示法 它所建立的模型称为E R模型 在考察了客观事物及其联系后 就可着手建立E R模型 实体用矩形表示 矩形框内写明实体名 属性用椭圆形表示 并用无向边将其与相应的实体连接起来 联系使用菱形表示 菱形内写联系名 联系本身也是一种实体 也可以有属性 如果一个联系具有属性 则这些属性也要用无向边与该联系连接起来 二 28 3 数据库的数据模型 数据模型是相对信息模型 概念模型 而言的 它是对客观事物及其联系的数据化描述 展现了数据库中数据的逻辑结构 是数据库实现的基础 一个数据模型实质上是一组向用户提供的规则 这组规则规定了数据该如何组织 能够被进行哪些操作 从数据模型的层次上来讲 分为逻辑模型和物理模型 逻辑模型是按计算机系统的观点对数据建模 用于数据库管理系统DBMS的实现 主要包括网状模型 层次模型 关系模型 面向对象模型和对象关系模型 物理模型是对数据最底层的抽象 描述数据在系统内部的表示方式和存取方法 在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法 它由DBMS管理 属于系统软件范畴 二 29 1 层次模型 HierarchicalModel 二 30 2 网状模型 NetworkModel 二 31 3 关系模型 RelationalModel 1 关系模型的概念关系模型将数据的逻辑结构归纳为满足一定条件的二维表 并应用关系代数和关系演算等数据理论来处理数据库中的数据 关系模式进行运算后的结果仍为一个关系 目前计算机厂商推出的数据库管理系统几乎都支持关系模型 二 32 2 关系模型的规范化1970年美国IBM公司SanJose研究室的研究员E F Codd首次提出了数据库系统的关系模型 为了通过关系更好地表达事实 节省空间 减少数据冗余 及便于计算机处理 E F Codd及后来的研究者为关系模型定义了五种规范化模式 NormalForm 简称范式 范式描述了关系模型应满足的约束条件 根据约束的强弱 范式分为 第一范式 FirstNormalForm 1NF 第二范式 2NF 第三范式 3NF 巴斯克范式 BCNF 第四范式 4NF 在当前应用中通常只使用前三种 但要被称为关系模型就必须至少满足1NF 二 33 4 面向对象模型 ObjectOrientedModel 基于面向对象模型所建立的数据库称为面向对象数据库 Object orientedDatabase OODBS 一个面向对象数据库系统 OODBS 应该满足两个标准 它是一个数据库系统 DBS 具备DBS的基本功能 如数据共享 事务处理 一致性控制及恢复 它同时也是一个面向对象系统 是针对面向对象程序设计语言的持久性对象存储管理而设计的 充分支持完整的面向对象概念和机制 如用户自定义数据类型 自定义函数及对象封装等 OODB的用户主要是应用软件和系统软件的开发人员 而不是终端用户 这类系统的优点是可以与面向对象程序设计语言一体化 开发人员不必再学习新的数据库语言 5 对象关系模型 ObjectRelationalModel 基于对象关系模型而建立的数据库称为对象关系数据库 它是从传统的关系数据库加以扩展 增加面向对象特性 把面向对象技术与关系数据库相结合 可建立对象 关系数据库管理系统 Objected RelationalDataBase ORDBMS ORDBMS既支持已被广泛使用的SQL语句 具有良好的通用性 又具有面向对象特性 支持复杂对象和复杂对象的复杂行为 ORDBMS适应了某些新应用领域的需要和传统应用领域深化发展的需要 因而近几年来 ORDBMS获得了快速的发展 二 34 4 数据库系统 1 基本概念1 数据库 Database DB 数据库是长期储存在计算机内 有组织的 可共享的大量数据的集合 它的特点是 数据按一定的数据模型组织 描述和储存 可为各种用户共享 冗余度较小 数据独立性较高 易扩展 2 数据库管理系统 DatabaseManagementSystem DBMS 数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件 它是系统软件之一 是一个大型复杂的软件系统 DBMS的用途主要在于科学地组织和存储数据 高效地获取和维护数据 常用DBMS有MicrosoftSQLSERVER2008 Oracle11i IBM的DB2等 3 数据库系统 DatabaseSystem DBS 数据库系统是在计算机软件系统中引入数据库后的系统构成 二 35 2 数据库系统的结构 从数据库管理系统角度看 数据库系统通常采用三级模式结构 模式 内模式和外模式 是数据库系统内部的系统结构 模式 数据的逻辑结构和特征描述 公共数据视图 从数据库最终用户角度看 数据库系统外部的体系结构 数据库系统的结构分为 单用户结构 主从式结构 分布式结构 客户 服务器 C S N阶客户 服务器 NC S 从开发 使用的角度看 数据库系统由数据库 数据库管理系统 及其开发工具 应用系统 数据库管理员四部分组成 其关系如图2 18所示 二 36 5 数据库管理系统 1 数据库管理系统的组成数据库管理系统由数据描述语言 数据操纵语言和数据库管理例行程序组成 1 数据描述语言 DataDescriptionLanguage DDL 2 数据操纵语言 DataManipulationLanguage DML 3 数据库管理例行程序 2 数据库管理系统的主要功能1 定义数据库的功能2 管理数据库的功能3 维护数据库的功能4 数据通信的功能 二 37 三 数据仓库和数据挖掘 数据仓库和数据挖掘技术在银行 保险 交通 零售等许多领域得到了广泛应用 例如美国AFC企业使用挖掘进餐数据获取更大利润 AFC企业按照战略上的促销配置将自己的数据仓库进行切片和切块 并调整菜单适应当地的偏好 用以培养忠实的客户群 AFC的数据仓库帮助它更好地了解自己的核心顾客 最大限度地发挥其全面盈利能力 AFC追踪顾客的详细信息 包括姓名 地址 订货记录和访问频率等 这使AFC准确地确定哪些顾客可能对公司指定日期和指定的促销活动予以回应 AFC还利用它的数据仓库来预测和处理顾客的行为 例如 AFC可以利用它的数据仓库确定 当顾客点了甜品时 有65 的机率会再加上一杯咖啡 而如果甜品作为促销品推出时 加点咖啡的比例会升为85 因为掌握这条信息 AFC就能推出更多的甜点促销 促使顾客点更多的甜品 特别是咖啡 咖啡在餐饮业是高利润项目 由此我们可以看出通过对数据仓库里的数据进行挖掘 可以帮助公司进行精细经营 降低成本 提高效益 二 38 1 数据仓库 1 数据仓库的定义与组成数据仓库是一个面向主题的 集成的 不可更新的 随时间不断变化的数据集合 用以支持企业或组织的决策分析处理 二 39 2 数据仓库的特点 数据仓库是面向主题的 数据仓库是集成的 数据仓库是稳定的 数据仓库是随时间变化的从数据仓库的概念和特点可知 数据仓库具有多维性 用于支持决策 联机分析处理 OLAP 而非事务处理 OLTP 事务处理是数据库所要完成的工作 二 40 2 数据挖掘 数据挖掘由创新驱动 数据挖掘通过挖掘数据仓库或大型数据库中隐藏的模型和关系 总结数据中的规律来预测未来的行为 为企业分析数据提供了更加独特的视角 这是联机分析处理OLAP所做不到的 数据挖掘是商务智能BI的基础 1 数据挖掘技术的起源20世纪80年代 人们在新的神经网络理论的指导下 用机器学习的方法处理大型商业数据库 从而产生了一个新的术语 数据库中的知识发现 KnowledgeDiscoveryInDatabase KDD 最经典的案例当属 啤酒和尿布 的故事 沃尔玛通过建立数据仓库 按周期统计产品的销售信息 经过科学建模后提炼决策层数据 结果发现 每逢周末 位于某地区的沃尔玛连锁超市啤酒和尿布的销量很大 之后该店就将啤酒和尿布的货架放在了一起 使得啤酒和尿布的销量进一步增长 因此 数据挖掘技术可以找出那些深藏在数据当中 不为人们所知的信息 2 数据挖掘的定义从技术的角度看 数据挖掘就是应用一系列技术从大型数据库或数据仓库的数据中提取人们感兴趣的信息和知识 这些知识或信息是隐含的 事先未知而潜在有用的 提取的知识多表示为概念 规则 规律和模式等形式 从商业的角度看 数据挖掘是新兴的商业分析处理技术 它是从大型数据库或数据仓库中发现并提取隐藏在其中信息的一种新技术 帮助决策者寻找数据间的潜在的关联 发现被忽略的因素 这些信息和因素对预测趋势和决策行为至关重要 二 41 3 数据挖掘的任务 数据挖掘的任务分为两类 描述和预测 通过挖掘 我们一般可以得到以下几种模式 1 概念描述 ConceptDescription 2 关联规则 AssociationRule 3 分类 Classification 和预测 Prediction 4 聚类 Clustering 5 时间序列 TimeSequence 二 42 第三节网络与通信 一 计算机网络概述二 局域网技术三 网际互联四 基于网络的应用 二 43 一 计算机网络概述 1 计算机网络的概念与组成计算机网络是将地理位置不同 具有独立功能的多个计算机系统 通过通信设备和通信线路连接起来 实现相互通信和资源共享的系统 计算机网络系统由主计算机系统 终端设备 通信设备和通信线路四大部分构成 主计算机系统是网络的资源 通信设备和通信线路是网络进行数据通信的手段和途径 终端设备是用户应用网络的窗口 计算机网络可以划分成资源子网和通信子网两级子网 资源子网由主机和终端设备组成 负责数据处理 向网络提供可供选用的硬件资源 软件资源和数据资源 通信子网负责整个网络的通信管理与控制 如数据交换 路由选择 差错控制和协议管理等 通信控制与处理设备 如程控交换机 和通信线路属于通信子网 计算机网络种类繁多 性能各异 根据不同的分类原则 可以有多种不同类型的计算机网络 如按通信传输距离可以分成局域网 广域网 按交换方式可以分为线路交换网 分组交换网和综合交换网 按网络拓扑结构可以分为星型网 环型网 总线型网等 按传输带宽可以分为基带网 宽带网等 不同的分类方法都是从不同角度来描述网络的特征 二 44 2 计算机网络的主要功能 1 资源共享这是计算机网络最主要的功能 用户通过网络可以共享这些分散于不同地点的资源 计算机系统中的许多资源十分昂贵 如大型计算机 大容量存储设备 特殊I O设备 大型系统软件与应用软件等 特别是存储大量数据信息的数据库和其他信息存储媒介 都是网络中可共享的资源 2 均衡负荷及分布处理当网络中某台主机的负荷过重时 可将作业通过网络送至其他主机处理 使网络上的多台主机协同进行分布式处理 提高设备利用率 3 信息的快速传输与集中处理通过网络可实现方便 快速及低成本的信息传输 便于数据的分散采集 集中处理 4 网络用户的通信与合作利用网络所提供的电子邮件 公告板 可视电话 视频会议等功能 使网络用户可以进行跨越地区的交流与合作 5 综合信息服务通过网络向全社会提供多种网络增值服务 如信息查询 咨询服务 二 45 3 网络的拓扑结构 拓扑结构是指网络中节点相互链接的方式和形式 1 总线型拓扑结构树形 星型 网状拓扑是总线型拓扑的扩展 1 传统总线结构总线型拓扑结构中的所有连网设备共用一条物理传输线路 所有的数据发往同一条线路 并能够由连接在线路上的所有设备感知 连网设备通过专用的分接头接入线路 二 46 2 星型拓扑结构 二 47 3 树型拓扑结构 二 48 4 网状型拓扑结构 二 49 2 环型拓扑结构 2 总线环型拓扑 1 传统环形拓扑 二 50 3 蜂窝拓扑结构 二 51 4 计算机网络的类型 计算机网络有多种分类方式 从网络的拓扑结构看 可分为集中式网络 分散式网络和分布式网络 集中式网络是在网络中有一个集中交换的节点 所有信息流必须经过该节点 网络的可靠性很大程度上依赖这个节点 分散式网络是集中式网络的扩展 因此一个网络中有多个具有交换功能的节点 这样在一定程度上提高了系统的管理功能 分布式网络 也称网状网 指网络中每一个节点至少和其他的两个节点直接相连 因此分布式网络的可靠性是最高的 从网络的使用对象可分为公用网和专用网 公用网一般是国家电信部门建立的 面向社会和大众提供有偿服务的网络 专用网是为某个部门建立的 满足系统内部特殊需要的网络 一般不向系统外的客户提供服务 例如 军队 电力等系统都有自己的专用网络 从网络的交换方法划分 可以将计算机网络分为电路交换 报文交换 分组交换和混合交换 其中混合交换是指在一个网络中同时使用电路和分组交换 从网络覆盖范围的大小 可以分为局域网 LocalAreaNetwork LAN 城域网 MetropolitanAreaNetwork MAN 广域网 WideAreaNetwork WAN 和互联网 此外 还可以按通信方式分为点对点网络 Point to PointNetwork 广播式网络 BroadcastNetwork 按网络使用目的分为共享资源网 数据处理网 数据传输网 按企业和公司管理范围分为内联网 Intranet 外联网 Extranet 和互联网 Internet 等 二 52 二 局域网技术 现有网络都是在局域网的基础上发展而来 其物理基础来自于局域网 因此 要了解网络 就需要从局域网开始 局域网中的数据通信被限制在几米至几千米的地理范围内 能够使用具有中等或较高传输速率的物理信道 并且具有较低的误码率 一般局域网是专用的 由单一组织机构所使用 局域网的网络应用体系结构经历了文件服务器 工作站 客户 服务器 C S 分布式处理环境三个阶段 常用的网络操作系统有Unix Linux Windows等 典型的局域网类型有 以太网 Ethernet 令牌环网 Token ring 快速以太网 FastEthernet 光纤分布式数据接口 FDDI 和异步传输模式 ATM 1 以太网 Ethernet 2 令牌环网 Token ring 3 快速以太网 FastEthernet 4 FDDI 光纤分布式数据接口 5 ATM 异步传输模式 二 53 三 网际互联 随着管理信息系统的发展 信息技术应用水平的不断提高和企业应用需求的变化 一个组织 企业往往需要更为广泛的信息联系 把不同的局域网通过主干网互联起来 成为网络技术发展的目标 由于不同的局域网有不同的网络协议 不同的传输介质也各有其电气性能 为了使不同的网络能够互联 必须建立统一的网络互联协议 为此ISO 国际标准化组织 提出了网络互联协议的基本框架 开放系统互联 OpenSystemInterconnection OSI 参考模型 企业界根据网络互联的需要建立了TCP IP协议 传输控制协议 网际协议 进行局域网间的互联 目前已成为最流行 应用最广泛的事实上的工业标准 二 54 1 开放系统互联参考模型 OSI 二 55 2 TCP IP协议 二 56 四 基于网络的应用 1 内联网和外联网内联网和外联网提供的链接可以协调公司分散的商务流程 网络链接客户和供应商 因而能够降低公司运营成本 2 互联网电话和电子会议互联网电话 InternetTelephony 也称IP电话 它使公司可以通过网络进行电话语音传输 由于IP电话 VoiceoverIP VoIP 技术使用互联网协议以数字格式利用分组技术传输语音信息 所以不需要给本地和长途电话网络缴费 通过VoIP可以降低20 30 的通信和网络管理成本 除了降低长途电话的费用和免除每月专用线路的费用 IP网络提供的统一的声音数据架构可以提供通话和计算服务 公司不再需要维护独立的网络 也不必为每一种不同类型的网络提供后勤服务和人员 公司也可以将这些技术推广应用 如用于视频网络会议 或使用户只要点击网页上的链接就可以享受到在线客户服务 3 虚拟专用网 VirtualPrivateNetwork VPN 虚拟专用网络VPN是一种在公共网络中构建的安全的 加密的 整合了语音和数据的统一网络架构 它利用了大型网络如互联网的规模经济和管理设备 为公司提供安全加密的通信渠道 同时成本要比过去用于保证通信安全的专用网络低 它不是由传统的互联网服务提供商提供服务 二 57 第四节人工智能 一 专家系统二 案例推理三 模糊逻辑系统四 神经网络五 遗传算法六 智能代理 二 58 人工智能 ArtificialIntelligence AI 是指让机器模仿人类的思维与行为的一门科学 例如 专家系统就是用计算机对问题进行推理从而得出结论的人工智能系统 利用推理过程 我们可以根据已知推断出未知 利用人工智能AI可以进一步增强企业智能 例如 财务分析专家利用多种人工智能系统来管理资产 投资股票市场以及进行其他金融活动 一些医院应用人工智能系统 进行员工工作时间安排 给患者分配床位 协助医生诊断和治疗疾病 一些政府机构也使用了人工智能技术 如美国国税局和军队 信用卡公司利用人工智能系统检测信用卡欺诈行为 保险公司利用人工智能系统调查欺诈性索赔案等等 人工智能系统可以参与包括机票定价 食品制造 石油勘探以及儿童保护在内的各种各样任务 它被广泛应用于保险 气象 工程和太空工业以及军事领域 早在1991年的海湾战争中 巡航导弹的导向就使用了人工智能技术 美国商业部门近期的一份调查报告指出 世界前500家公司中有70 的公司使用人工智能作为决策支持的一部分 人工智能软件的销售收入也飞速达到15亿美元 二 59 一 专家系统 专家系统 也称为基于知识的系统 是一种运用推理能力得出结论的人工智能系统 它适合解决诊断性问题和指令性问题 它使用的前提是需要以一定的方式获取的人类的专业知识 诊断性问题指需要回答 发生了什么问题 的问题 相当于决策的情报分析阶段 指令性问题则指 该做什么 的问题 相当于决策的选择阶段 通常 专家系统经常是为特定的应用领域而建立的 这些应用领域包括 会计 用于审计 税务计划 管理咨询和培训方面医药 在兼顾多方面因素 如患者病史 感染源以及现有药品的价格 情况下开出抗生素处方过程控制 如控制平版印刷人力资源管理 帮助人事部门了解员工工作绩效财务管理 辨别银行贷款部门中有拖欠倾向的账户生产 指导各类产品的加工制造 如飞机零部件林业管理 帮助在林区合理地砍伐树木 二 60 二 案例推理 专家系统主要获取个别专家的知识 组织也拥有积累了很多年的集体知识和专用技能 我们将之称为组织知识 组织知识可以通过案例推理的方式来进行储存和再获取 在案例推理 Case basedReasoning CBR 中 人类专家对过去经历的描述 被用案例的形式来表述并储存在数据库中 以后当用户遇到一个有类似参数的新案例时就可以进行查阅 二 61 三 模糊逻辑系统 现实世界中 人们对事物的分类一般都是不精确的 会使用含有很多模糊语义的规则来做决策 例如 一个人是强壮还是柔弱 每个人对温度的感觉是冷 热 凉或暖等等 因此 我们需要一种方法能让计算机处理大概的或含糊的判断 但计算机只能处理用精确数字描述的内容 这时模糊逻辑就可以起作用了 模糊逻辑是一种处理不精确的或主观的信息的数学方法 它能够基于不明确的或含糊的信息得出结论 基本思路是将0 1之间的数字分配给不精确的或