DBMS与ES融合：挑战与实践

"这篇研究论文探讨了如何将专家系统（ES）与数据库管理系统（DBMS）相结合，以提升现代商业应用的价值。通过结合这两种技术，可以利用DBMS为ES提供大量的事实数据，同时通过增强ES的功能，使得DBMS的操作更加智能和高效。然而，实现这种结合面临着很大的挑战。论文中详细阐述了从DBMS到ES的数据传递策略，以及从ES向DBMS反馈信息的方法，并讨论了耦合度和与定量方法结合等架构问题。作者以纽约大学的一个实例为例，描述了如何将基于逻辑的商业ES与关系DBMS集成的研究工作。" 在这篇论文中，主要的知识点包括： 1. **数据库管理系统（DBMS）与专家系统的结合价值**：DBMS能够提供大量商业信息所需的事实数据，而ES则能够运用人工智能技术进行智能分析，两者的结合能够提高商业决策的准确性和效率。 2. **数据提供策略**：论文讨论了如何将DBMS中的数据有效传递给ES。这涉及到数据的提取、转换和加载过程，以及如何确保数据质量和一致性。 3. **增强DBMS功能**：通过与ES的结合，DBMS可以进行更复杂的查询和分析，如预测性分析、模式识别等，从而提升其在数据操作上的智能性。 4. **ES向DBMS的信息反馈**：ES在处理和分析数据后，可能会产生新的知识或洞察，这些需要反馈回DBMS，以更新数据库的内容和结构，形成一个闭环的学习和改进过程。 5. **耦合度问题**：耦合度是指两个系统之间的依赖程度。论文探讨了如何在保持ES灵活性和独立性的同时，与DBMS建立适当的耦合，以实现最佳协作。 6. **与定量方法的结合**：在构建耦合系统时，如何将定性（如ES的规则推理）与定量（如DBMS的数值计算）方法结合，是研究的重要方向，旨在提高决策的科学性和精确性。 7. **实践案例**：论文引用了纽约大学的研究，具体展示了如何在实际场景中整合基于逻辑的商业ES与关系型DBMS，为读者提供了理论与实践相结合的视角。 这篇论文深入研究了DBMS与ES集成的技术挑战和潜在效益，为未来商业信息系统的设计和优化提供了理论基础和实践指导。