数据库与材料数据库.ppt

数据库＆材料数据库 第一节 数据库系统的组成和结构 1.2 计算机数据处理技术经历了四个阶段 1、人工管理阶段 2、文件管理阶段 3、数据库系统阶段 4、高级数据库阶段 数据库系统的基本知识 数据库系统的构成 数据库系统的构成 数据库系统的构成 1.4 数据库管理系统（Database Management System） 数据库管理系统（DBMS）是专门用于管理数据库的计算机系统软件。 DBMS能够为数据库提供数据的定义、建立、维护、查询和统计等操作功能，并完成对数据完整性、安全性进行控制的功能。 提供一个可以方便地、有效地存取数据库信息的环境. 分类：层次型、网络型、关系型 组成：数据描述和操纵语言、数据库管理控制程序和数据库服务程序三部分 数据库管理系统的结构 数据库系统管理数据的特点 数据共享； 数据独立性； 减少数据冗余； 数据的结构化； 统一的数据保护功能 1.5工程数据库的作用 可以减少研制产品的工作量、缩短研究周期、降低成本、提高效率和效益。 材料科学与工程数据库 计算机材料性能数据库的优点： 1、存储信息量大，存取速度快 2、查询方便 3、材料的性能对比，易于选材 4、使用灵活 5、功能强大 6、应用广泛 材料科学与工程数据库 －与温度相关的材料性能数据库 /srd/materials.htm－美国国家标准研究所（NIST）的材料数据库 北京科技大学等联合－材料腐蚀数据库 武汉保护材料研究所－磨损数据库 航空航天部材料研究所－航空材料数据库 清华大学－新材料数据库 第二节 专家系统 2.2 专家系统的发展 1、20世纪60年代 专家系统产生DENDRAL 2、20世纪70年代20 趋于成熟 3、20世纪80年代之后 走向实用化和商品化 2.3专家系统的工作原理 知识库 工作数据库 推理机 知识获取机制 解释机制 人机接口 2.4专家系统的类型 解释专家系统 预测专家系统 诊断专家系统 设计专家系统 规划专家系统 监视专家系统 控制专家系统 第三节 人工神经网络技术 3.2人工神经网络的组成 接受输入信号的单元层称为输入层； 输出信号的单元层称为输出层； 不直接与输入输出发生联系的单元层称为中间层或隐层。 3.2 人工神经网络的组成 3.3 神经元的组成 3.4人工神经网络采用的传递函数 （1）阶跃函数 （2）分段线性函数 （3）S型函数。 3.5 人工神经网络的结构形式 3.6 神经网络的学习方法 有指导的学习 没有指导的学习 3.6人工神经网络在材料科学中的应用 材料设计与优化 3.6人工神经网络在材料科学中的应用 材料工艺优化 材料性能预测 材料智能加工与智能控制 * * 1.1 什么是工程数据库系统？ 20世纪60年代 20世纪70年代 20世纪80年代 工程数据库系统是用于存储、管理和使用面向工程设计所需要的工程数据和数据模型。它将工程设计方法和数据库技术相结合，人工智能及专家系统与数据库技术相结合，达到智能化的CAD/CAM集成系统。 1.3 数据库系统的构成 数据库 数据库管理系统 支持数据库运行的软、硬件环境 用户 数据 元数据 存储 管理程序 查询 处理程序 事务 管理程序 模式更新 更新 查询 2.1 人工智能（Artificial Intelligence）） 专家系统（Expert System） 专家系统是一种计算机程序，在某一特定领域内，它能利用知识＆推理来解决人类专家才能解决的问题 专家系统的组成 核心部分 知识库、推理机 3.1专家系统（Expert System） 人工神经网络(Artificial Neural Network) 人工神经网络(Artificial Neural Network) 是一种信息处理技术，力图模拟人类处理问题方式去理解和利用信息。人工神经网络既可以解决决定性问题，又可以用于直接解决定量问题，具有较好的可靠性；擅长处理复杂的多元非线性问题；具有自学习能力，能从已有的数据中总结规律。 人工神经网络的基本单元是神经元，也称为处理单元 3.7 误差反传神经网络构成和学习方法 误差反向传播（Back-propagation, BP) BP神经网络的组成 输入模式顺传播 输出误差逆传播 循环记忆训练 学习结果判别 *