第4章 非结构化数据的处理.ppt
结构化程序设计PPT课件_OK
• t:=x; x:=y; y:=t; • 对任意的X=(x,y,t), 程序P的执行结果Y=（y,x,x） • 因此，程序函数是{（x,y,t）,(y,x,x)}
• 本质： 计算输入和输出的关系
15
Chap4 结构化程序设计及正确性证明
二、结构化定理
2. 七种基本程序的程序函数 [f] = {(x,y)| y=f(x)} [f;g] = {(x,y)| y = g ·f(x)} [if-then] = {(x,y)|p(x)y=f(x)|¬p(x)y=x} [if-then-else] = {(x,y)| p(x)y=f(x)|¬p(x)y=g(x)}
| p(x) q•f(x) r • h • f(x)y=g•h • f(x)
| p(x) q•f(x) r • h • f(x)y=h • f(x)
| p(x) …
21
|…
Chap4 结构化程序设计及正确性证明
二、结构化定理
3. 程序函数的计算
3)循环程序的程序函数
g2
g5
g1
g3
p f
8
Chap4 结构化程序设计及正确性证明
正规程序
• 4. 正规程序
• 定义：满足以下两个条件的流程图程序称为正规程 序。条件：
• 具有一条入口线和一条出口线，且 • 对每个节点，都有一条从入口线到出口线的通路通过该
节点。
• 例：下面两个流程图程序不是正规程序
f
p
g
f p
9
Chap4 结构化程序设计及正确性证明
p1
p2
p3
执行树： 1 g1
2 g3
g4
g2
灼识咨询 第四范式-概述说明以及解释
灼识咨询第四范式-概述说明以及解释1.引言1.1 概述第四范式是一种新兴的数据智能技术，它的出现在很大程度上改变了传统数据处理与分析的方式。
随着数据量的爆炸性增长和数据复杂性的提高，传统的数据处理方式已经无法满足现实需求。
第四范式作为一种新兴的数据管理与分析技术，具备强大的数据处理和智能化分析能力，正在逐渐引起广泛关注和应用。
第四范式的核心理念是将数据作为一个整体进行管理和分析，实现数据的全生命周期管理和智能化应用。
这种方式与传统的关系型数据库的数据处理方式有着本质的区别。
传统的关系型数据库是基于表结构的，数据以表的形式存储，通过SQL语言进行查询和分析。
而第四范式则是以面向对象的方式管理数据，数据被存储为对象，通过对象的关联和属性来进行查询和分析。
这种方式相比传统的关系型数据库更加灵活和高效。
灼识咨询是一家专注于数据智能领域的公司，他们将第四范式应用于自己的业务中，取得了令人瞩目的成果。
通过第四范式的技术支持，灼识咨询能够实现大规模数据的高速处理和智能化分析，为客户提供精准的数据洞察和决策支持。
无论是对于传统行业还是新兴行业，灼识咨询都能够从数据中发现商机，并为客户提供创新的解决方案。
在灼识咨询中，第四范式被广泛应用于各个领域。
例如，在金融行业，灼识咨询利用第四范式的技术，可以实现风险评估模型的构建，通过对大量的金融数据进行分析，准确判断客户的信用风险；在零售行业，灼识咨询利用第四范式的技术，可以实现客户行为分析模型的构建，通过对客户的购买记录和行为轨迹进行分析，为企业提供个性化的推荐和营销服务。
总之，第四范式作为一种新兴的数据智能技术，正在改变着传统的数据处理和分析方式。
在灼识咨询中，第四范式的应用正以其独特的优势和强大的功能，为企业带来更多商机和发展机会。
随着第四范式技术的不断完善与发展，相信在未来的发展中会有更多的领域和行业受益于这一技术的应用。
1.2 文章结构文章结构的设置是为了让读者能够清晰地了解和理解文章的内容和脉络。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型在数据仓库中，源数据类型是指用于构建数据仓库的原始数据的分类。
源数据类型的正确定义和分类对于数据仓库的设计和维护至关重要。
本文将详细介绍数据仓库中常见的源数据类型及其特点。
1. 结构化数据：结构化数据是指具有明确定义数据模式的数据，通常以表格形式存储在关系型数据库中。
这种类型的数据非常适适合于数据仓库，因为它们易于查询和分析。
结构化数据可以包括销售记录、客户信息、交易数据等。
例如，一个电子商务网站的定单数据库可以作为数据仓库的结构化数据源。
2. 半结构化数据：半结构化数据是指具有一定结构但不符合传统关系型数据库模式的数据。
这种类型的数据通常以XML、JSON或者其他标记语言的形式存储。
半结构化数据常见的例子包括日志文件、传感器数据、电子邮件等。
例如，一家互联网公司的服务器日志可以作为数据仓库的半结构化数据源。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有明确定义数据模式的数据，通常以文本、图象、视频等形式存在。
这种类型的数据无法直接存储在传统的关系型数据库中，需要进行适当的处理和转换。
非结构化数据的例子包括社交媒体帖子、新闻文章、音频文件等。
例如，一个新闻机构的新闻报导可以作为数据仓库的非结构化数据源。
4. 外部数据：外部数据是指来自于组织外部的数据源，如供应商、合作火伴或者第三方数据提供商。
外部数据可以是结构化、半结构化或者非结构化的，需要与组织内部的数据进行整合和分析。
外部数据的例子包括市场调研报告、行业统计数据、社交媒体数据等。
例如，一家零售企业可以将市场调研报告作为数据仓库的外部数据源。
5. 内部数据：内部数据是指来自于组织内部的各个部门和系统的数据源。
这些数据可以是结构化、半结构化或者非结构化的，需要进行整合和清洗以适应数据仓库的需求。
内部数据的例子包括销售数据、财务数据、人力资源数据等。
例如，一家创造企业可以将销售系统、财务系统和人力资源系统的数据作为数据仓库的内部数据源。
数据清理与处理软件OpenRefine详解
数据清理与处理软件OpenRefine详解第一章：介绍OpenRefineOpenRefine是一款开源的数据清理与处理软件，旨在帮助用户高效地处理大规模数据集。
它最初由Google开发，并以Google Refine的名字发布，后来由社区接手并更名为OpenRefine。
OpenRefine支持各种数据类型，包括结构化数据（如表格、电子表格）和非结构化数据（如文本文件、日志）。
第二章：OpenRefine的特点与优势1. 数据导入与导出：OpenRefine支持导入多种数据格式，如CSV、Excel、XML等，并可以将处理后的数据导出成多种格式，方便与其他分析工具（如R、Python）进行集成。
2. 数据转换与清洗：OpenRefine提供了强大的数据转换与清洗功能，可以通过内置的函数库，实现数据格式转换、字符串替换、合并拆分等操作，大大提高数据质量。
3. 数据去重与聚类：OpenRefine可以自动检测并去重重复数据，并进行数据聚类，方便用户进行分析与处理。
4. 数据可视化：OpenRefine提供了多种数据可视化方式，包括矩形树图、散点图、直方图等，帮助用户更好地理解数据分布和关联性。
第三章：OpenRefine的基本操作与界面介绍1. 数据导入：通过点击界面上的“导入数据”按钮，选择要导入的文件或URL，OpenRefine会自动识别文件格式并导入数据。
2. 数据筛选与排序：通过使用筛选功能，用户可以根据特定条件对数据进行筛选，并使用排序功能对数据进行排序。
3. 数据转换与清洗：用户可以使用OpenRefine提供的函数库对数据进行转换与清洗。
例如，用户可以使用split函数将一个包含多个值的单元格拆分成多个列。
4. 数据聚类：通过点击界面上的“聚类”按钮，OpenRefine会自动将相似的数据聚类在一起，方便用户进行进一步的分析与处理。
5. 数据可视化：用户可以在OpenRefine中选择不同的可视化方式，通过图表展示数据的分布和关联性。
5.常见的非结构化数据主要是文本类的文章,即自然语言数据。
5.常见的非结构化数据主要是文本类的文章,即自然语言数据。
摘要：1.引言2.非结构化数据的定义3.常见的非结构化数据类型4.非结构化数据的应用5.我国在非结构化数据处理方面的发展6.结语正文：【引言】随着互联网和大数据时代的到来，数据类型日趋多样化，其中非结构化数据作为一种重要的数据类型，越来越受到人们的关注。
非结构化数据主要包括文本、图片、音频、视频等，其特点是数据结构不规则、难以用传统数据库表结构进行存储和管理。
本文将重点介绍常见的非结构化数据类型，并探讨我国在非结构化数据处理方面的发展。
【非结构化数据的定义】非结构化数据是指没有明确格式或结构的数据，其内容和形式多样，不易用传统的数据表结构进行表示和存储。
与结构化数据相比，非结构化数据更加灵活，但同时也增加了数据处理和分析的难度。
【常见的非结构化数据类型】常见的非结构化数据主要包括以下几种类型：1.文本类数据：如新闻、文章、社交媒体信息等，这类数据量庞大，且包含丰富的信息，对于文本挖掘和自然语言处理等领域具有很高的研究价值。
2.图片类数据：如图片、图像等，这类数据通常需要进行图像识别和处理，广泛应用于计算机视觉、遥感等领域。
3.音频类数据：如音乐、语音等，这类数据需要进行音频识别和处理，常用于语音识别、自动翻译等场景。
4.视频类数据：如电影、短视频等，这类数据涉及视频识别、行为分析等技术，广泛应用于安防、广告等领域。
【非结构化数据的应用】随着非结构化数据处理技术的不断发展，非结构化数据在各个领域的应用也越来越广泛，主要包括以下几个方面：1.搜索引擎：通过非结构化数据处理技术，搜索引擎可以更快速地索引和检索网页内容，提高搜索效果。
2.智能客服：通过自然语言处理技术，智能客服可以理解和回答用户的问题，提高客户服务水平。
3.舆情分析：通过对文本类数据的挖掘和分析，可以了解公众对某一事件或话题的态度和看法，为政府和企业决策提供参考。
4.个性化推荐：通过对用户行为的分析，可以为用户提供个性化的推荐服务，提高用户体验。
数据库原理及其应用.ppt
数据库管理系统 （DBMS）
数据定义功能
供用户建立、修改或删除数据库的二维表结构 Create table /index
供用户定义或删除数据库的索引(index)
alter table
向用户提供数据定义语言DDL
drop table/index……
数据操作功能
Select <查询的字段名>
进行数据进行检索和查询，是数据库的主要应用 向用户提供数据定义语言DDL
返回
1.5.2 VFP的两类工作方式
一、交互式工作方式 通过命令窗口和应用界面操作
二、程序执行方式 命令程序文件执行，批运行方式。
1.6 VFP的辅助设计工具
向导
表向导 报表向导
设计器
表设计器 表单设计器
生成器：它规定只对满足条件的记录进行操作 。
WHILE <条件>：从当前记录开始，按记录顺序从上向下处理， 一旦遇到不满足条件的记录，就停止搜索并结束该命令的执行。 TO子句：它控制操作结果的输出去向。
ALL [LIKE/EXCEPT <通配符>]：它指出包括或不包括与通配 符相匹配的文件、字段或内存变量。 IN <别名/工作区>： 它允许在当前工作区操作指定工作区。
数据库系统的特点
数据共享 可控冗余度 数据独立性 数据的结构化
数据库系统与一般文件应用系统性能对照
序号 文 件 应 用 系 统
数据库系统
1
文件中的数据由特定 库内数据由多个用
的用户专用
户共享
每个用户拥有自己的 原则上可消除重复。
2
数据，导致数据重复 为方便查询允许少
存储
量数据重复存储，
但冗余度可以控制
计算机网络基础课件第四章
RJ-45，连接双绞线 AUI，连接粗缆 BNC，连接细缆 LC等，连接光纤
4.2.2 集线器（HUB）
中继器（Repeater）：一种在物理层上实现信号的放 大与再生的网络设备，用以扩展局域网的跨度。 集线器（HUB）：一种特殊的多端口中继器，所有连接 端口共享网络带宽。
集线器的分类
无源集线器：不对信号做任何处理——早期 有源集线器：对信号可再生和放大
7 8
代理服务（Proxy）
组建大型局域网—园区网
4.2.1 网卡
网卡---- Network Interface Card， NIC
又称网络适配器（Network Interface Adapter，NIA） 负责网络信号的发送、接收和协议转换，用来实现终端 计算机与传输介质之间的网络连接。 局域网连接方式中，每台计算机至少应安装一块网卡。 每块网卡都有一个惟一的网络硬件地址 - MAC地址。 提供不同的接口类型以连接不同的传输介质。
令牌网
FDDI ATM
4.1.2 局域网的拓扑结构
星型 环型 总线型 树型
4.1.3 局域网的传输介质
有线传输
– 双绞线 – 同轴电缆 – 光纤
无线传输
– 红外线通信
– 蓝牙通信 – 扩频通信
第4章 局域网组网
1
2 3 4 5 6
局域网概述 以太网的物理网络设备 网卡（NIC） 集线器（HUB） 双绞线组网、结构化布线 交换机（Switch） 网络操作系统 Windows下建立局域网连接 动态主机配置（DHCP）
智能集线器：具有有源集线器的全部功能外，还提供网
络管理功能。
4.2.3 交换机（Switch）
第4章 非结构化数据的处理(共31张PPT)
语音识别，文字识别、输入法
词法分析：从句子中切分出单词、找出词汇的各个词素，确定单词的词性、词义等。
Miss Smith put two books on this dining table.
＜6＞
自然语言的概念
• 什么是自然语言
– 语言是人类交际的工具，是人类思维的载体
– 人造语言：编程语言，包括C++, BASIC等 世界语
• 句法分析 • 语义分析
＜22＞
词法分析概述
• 词法分析目的是从句子中切分出单词，找出词汇的各个 词素，从中获得单词的语言学信息并确定单词的词性
• 词性 : 名词、动词、形容词、介词等
• 词的构成 : 动宾, 动补, 偏正, 主谓 • 如: 开学, 生病, 加深, 认清, 原油, 炽热, 头痛,
为什么我上个月已退了GPRS,
这个月还扣我钱？
自然语言 处理技术
效劳：路况查询
地点：学院路
效劳：客服投诉
业务：GPRS 诉求：错误扣费
＜5＞
提纲
Co-Agent〔共施事〕：指行为施动者的合作者；
自然语言处理的根本技术
➢ 非结构化数据处理概述
NP
VP
这种在语法结构上正确，但实际意义上错误的句子。
数字图书馆、电子商务、
象； 给计算机输入一段自然语言文本，如果计算机能
NP
VP
• Time〔时间〕：指行为发生的时间； 计算语言学是从计算角度处理语言
将人们对语言的结构规律的认识用精确的、形式化的、可计算的方式〔计算模型〕加以表示。
文本是• 人类S知o识u最rc大e的〔存储来源，源并且〕文本：的数指量行在不为停地作增长用对象移出的位置； 句语法义分 分• 析析：：G对识o句别a子一l〔和句短话目语所的表标结达构的〕进实：行际分意指析义，。行找出为词作、短用语等对的相象互到关系达及在的句子位中置的作；用等。
第4章 程序设计基础
计算机科学导论
2
4.1 程序设计
程序设计是指用计算机语言对所要解决的问题中的数 据以及处理问题的方法和步骤所做的完整而准确的描述的 过程。程序设计步骤如下： 1. 确定要解决的问题。 2. 分析问题。 高质量程序设计目标是结构 化程度高、可读性好、效率 3. 选择计算方法。 高、可靠性高、便于维护。 4. 确定数据结构和算法。 5. 绘制流程图。 6. 编写程序。 7. 调试并测试程序。 8. 整理资料，交付使用。
2019/3/10
计算机科学导论
34
4.3.1 基本概念
（2） 数据的物理结构
数据的物理结构是指逻辑结构在计算机存储 器中的表示。 数据的物理结构主要有四种，分别是顺序结 构、链表结构、索引结构及散列结构。
2019/3/10
计算机科学导论
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4.3.1 基本概念
①顺序结构
把所有元素存放在一片连续的存储单元中，逻辑 上相邻的元素存储在物理位置相邻的存储单元中，由 此得到的存储表示称为顺序存储结构。 程序设计语言中的数组常使用顺序存储结构来实
2019/3ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ10
计算机科学导论
26
4.2.5 程序设计举例
例4.1 输入三角形的3个边长a，b和c ，求三角形面积。
area s(s a)(s b)(s c)
s ( a b c) / 2
则计算该三角形的面积的C语言源程序如下：
#include<stdio.h> #include<math.h> void main() { float a,b,c,s,area; //变量定义 scanf(“%f,%f,%f”,&a,&b,&c); //输入语句 s=1.0/2*(a+b+c); area=sqrt(s*(s-a)*(s-b)*(s-c)); printf(“a=%7.2f,b=%7.2f,c=%7.2f,s=%7.2f\n”,a,b,c,s); printf(“area=%7.2f\n”,area); //输出语句 27 } 2019/3/10 计算机科学导论
商业数据分析(第3版)第4章
• 组平均聚类法，通过计算两个聚类所有成对观察值的平均相似 性来确定两个聚类的相似性。
• 中位数聚类类似于组平均聚类法，只不过它在计算两个聚类所 有成对观察值相似性的基础上，取其中位数作为聚类的依据。
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聚类分析
表4.2 0-1 变量观察相似矩阵的比较
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聚类分析
表4.2 0-1 变量观察相似矩阵的比较 • 匹配系数相似矩阵：
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引言
• 观测又叫记录，是指与单个实体有关的变量记录值的集合，经常表现 为电子表格或数据库中的一行一行的数值。
• 无监督学习方法：描述性数据挖掘技术，其目标是使用变量的值识别 观察之间的关系。
• 被认为是高维描述性数量解析 • 不需要清晰地说出结果（或者是客观上知晓的结果），不需要界定测量的精
度，取而代之的是诉诸于定性评价，比如无监督学习方法得到的结论与专家 判断在多大程度上吻合。
描述性数据挖掘
第4章
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引言
数据挖掘技术在商业领域应用的增长，主要得自于三个方面：
• 产生和电子追踪的数据量爆发式增加 • 数据电子储存的能力扩张 • 计算机分析数据的承载功能大大增强
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• 树状图：每一步聚合得到的嵌套类的描述。
软件工程第四章结构化需求分析
型。
结构化分析模型
系统模型从以下不同的角度表述系统：
从外部来看，它是对系统分析上下文或系统环
境建模； 从行为上看，它是对系统行为建模； 从结构上看，它是对系统的体系结构和系统处 理的数据结构建模。
实例分析：图书馆系统
借书者 1 借书记录 包含 1 预约 M 书目
1
借/还/续借
M
图书 N
预约记录
实例分析：图书馆系统
实体：图书、借书者、管理员、借书目录、 预约记录、书目 属性给出如下：
借书者：借书者编号、姓名、性别、借书数、
最大借书数、罚金金额、有限期 图书：图书号、书目号 书目：书目号、书名、作者、出版社、丛书名、 收藏数、在馆数、预约数 借书记录：图书号、借书者编号、借出日期、 应还日期、续借次数 预约记录：书目号、借书者编号、预约日期
数据字典
数据字典是分析模型中出现的所有名字的一个 集合，并包括有关命名实体的描述 数据字典有以下两个作用：
它是所有名字信息管理的有效机制 作为连接软件分析、设计、实现和进化阶段的开发
机构的信息存储
数据字典应该由四类元素的定义组成：
数据流 数据流分量 数据存储 处理
实例分析：POS机系统
1 销售记录 1 付款 包含 M 商品 N 描述
N
1
商品描述
支付记录
实例分析：POS机系统
实体有销售记录、支付记录、商品、商品 描述 关联：
销售包含一组商品； 每个商品都有相应的描述信息； 每个支付对应一个销售。
实体的属性：
第4章_结构化设计方法 参考答案
第4章结构化设计方法4.1 当你“编写”程序时你设计软件吗？软件设计和编码有什么不同吗？在“编写”程序时并没有设计软件。
软件设计包括概要设计和详细设计，编码是将详细设计中的过程描述转换成用程序设计语言来描述。
4.2 举出3个数据抽象的例子和可以用来操作这些数据抽象的过程抽象的一个例子。
抽象是忽略事物的细节，获取其本质特征的过程。
抽象是一种重要的机制，使人们能够对复杂系统能够很好地理解、交流和推理。
在软件领域，可以将抽象分为两类，即数据抽象和过程抽象。
在传统的结构化程序设计语言中，就提供了这两种抽象机制。
(1) 数据抽象：在所有的结构化程序设计语言中，用户都可以自定义抽象数据类型。
如定义抽象数据类型Student（学生）、Course（课程）、ClassScoreList（班级成绩单）。
(2) 过程抽象：过程抽象也称为是基于方法的抽象。
过程抽象使我们关心处理过程的名字和它能做什么，而无需知道如何完成所有实现细节。
如求班级总平均分average(ClassScoreList)就是一个过程抽象。
在面向对象的程序设计语言中，抽象与封装的概念密切相关，数据抽象和相关的过程抽象被封装在类中，不同类中相似的过程抽象（方法）又可以进一步抽象，放在接口中。
封装是保证事物有明确内外界限的机制。
内部是受保护的，与外部事物相隔离。
4.3 应在什么时候把模块设计实现为单块集成软件？如何实现？性能是实现单块集成软件的唯一理由吗？由于模块之间的调用降低了系统的运行速度，可能会导致满足不了用户的性能要求，这时就需要将软件设计为单块集成软件。
但是在设计时，最好按照模块化的原则进行设计，只是没有显式的模块定义而已。
这样的程序也具有模块化的优点。
性能是实现单块集成软件的唯一理由。
4.4 是否存在一种情况：复杂问题需要较少的工作去解决？这样的情况对模块化观点有什么影响？通过对复杂的问题进行合理分解，分解为若干个相对简单及独立的子问题，就可以用较少的工作去解决。
非结构化数据库TRIP详细介绍
TRIP的记录结构 TRIP的记录结构 (三维示意)
两个记录示意
TRIP的记录结构 四维示意 TRIP的记录结构（四维示意）
1field 2field 3field 4field
P P P P P
1 2 3 3 4 5 6 7 8
户主姓名 家庭住址 曾经住址 说明 家庭成员 性别 年龄 工作单位 单位地址
1subf户主姓名 1subf家庭现住址 subf1曾经住址1subf2曾经住址2… 家庭情况说明信息
Name_2 Sex_2 Age_2 Org_2 Add_2 成员子记录2 成员子记录2 Name_3 Sex_3 Age_3 Org_3 Add_3 成员子记录3 成员子记录3
Name_1 Sex_1 Age_1 Org_1 Add_1 成员子记录1 成员子记录1
6
01001110 01111001 10011001 10000111
TRIP数据库的最大容量
取决于计算机操作系统所能处理的单个文件的大小 微机Linux系统上实验过的： Linux系统上实验过的 微机Linux系统上实验过的： 万记录的EI数据库，英文，2000字节 EI数据库 字节/ 1200 万记录的EI数据库，英文，2000字节/记录 BAF文件 文件: BAF文件: 23GB BIF 文件： 文件： 15GB VIF文件 文件： VIF文件： 5GB
第一章 非结构化数据库相关概念 数据库发展历史简略回顾 互联网催生了 NoSql 系统 非结构化数据库现实意义 TRIP数据库系统主要特点 第二章 TRIP系统概述
TRIP数据库系统简介 TRIP数据库系统简介
一、TRIP 的沿革 二、TRIP 的组成 三、关键技术
• TRIP的数据类型 的数据类型 • TRIP的记录结构 的记录结构 • TRIP的文件结构 的文件结构 • 检索词的 检索词的Hash运算 运算
S7-1200 PLC应用基础课件第4章 S7-1200PLC程序设计基础
S7-1200 PLC应用基础
第4章 S7-1200PLC程序设计基础
摘要
ABSTRACT
本章主要介绍进行S7-1200程序设计时所需要的一些基础知识。 包括PLC编程语言概述，如语句表、梯形图；介绍了如何利用程 序编辑器生成用户程序并使用变量表、下载和调试程序；介绍了 在S7-1200PLC程序设计中的数据类型，如基本数据类型、复杂 数据类型等；简要介绍了系统存储区、物理存储区及数据存储区 的基本概念；最后通过实例介绍了用户程序结构，如组织块、数 据块、函数FC及函数块FB等。
如果想要在TIA Portal编程环境切换编程语言，可以打开项目树中PLC的“程序块” ，选中其中的某一个代码块，打开程序编辑器后，在“属性”选项卡中可以用“语 言”下拉菜单进行语言选择与切换。LAD和FBD语言可以相互切换。只能在“添加 新块”对话框中选择SCL语言。
4.2 编写用户程序
本节将通过顺序控制线路案例说明如何通 过编程软件编写和调试用户程序。
2. 功能块图FBD
功能块图是一种类似于数字逻辑门电路的编程语言。该编程语言用类似“与门” 、“或门”的方框来表示逻辑运算关系，方框的左侧为逻辑运算的输入变量，右 侧为输出变量，输入、输出端的小圆圈表示“非”运算，方框被“导线”连接在 一起，信号自左向右运动。如图4-2所示为功能块图，它与图4-1所示梯形图的控 制逻辑相同。
IEC61131-3标准详细说明了句法、语义和下述5种编程语言，既有图形化编程语言也 有文本化编程语言。
1）指令表（IL-Instruction List），2）结构化文本（ST-Structured Text），3）梯形图 （LD-Ladder Diagram），西门子PLC简称为LAD。4）功能块图（FBD-Function Block Diagram），5）顺序功能图（SFC-Sequential Function Chart）。
物流信息管理 第2版教学课件第4章物流信息系统
信息系统的一般结构
◎ 信息系统的逻辑结构
信息系统的逻辑结构是从其功能角度来描述的，是指各功能子系统的联合体。根据组织的 业务活动和管理层次，信息系统的逻辑结构可以从两个方面进行分析。
（1）基于组织业务功能的信息系统结构。 组织的业务功能是多种多样的。信息系统支 持着组织机构的各种功能子系统，与组织的业务功能平行地开发出各信息子系统，形成 了基于组织业务功能的信息系统结构。 （2）基于组织管理功能的信息系统结构。信息系统是为组织管理提供信息支持服务的， 这意味着信息系统的结构也可以按组织管理活动的层次来划分。组织的管理活动一般分 为三个层次，即作业控制层、管理监督层和战略规划层，每一层次的管理决策功能和信 息需求各不相同(见表4-1)。相应地信息系统的结构也可分为作业控制子系统、管理监督 子系统和战略规划子系统。
入库作业管理 货物库内管理 出库作业管理 仓储成本控制
实现的功能描述
包括系统的基本或公用的信息资料查询，如区域地理信息、物 流服务价格信息、客户资料及仓储中仓位资料、各种历史或当 前的报表资料等
客户可浏览3PL组织提供的物流服务，并通过各种方式（如互联 网）把托运或托管的货物清单送到市场部门，市场部人员对订 单进行处理，如审核客户信用度，并进行物流服务的任务分派 或查询等
◎ 遵循原则
可得性 及时性
精确性 灵活性
适当格式化
◎ 物流信息系统的特征
物流信息系统的特征除了具有信息系统的一般特性，比如系统的整体性、 层次性、目的性、环境适应性之外，还具有以下一些自身的特征：
（1）主要为物流管理服务 （2）适应性和易用性 （3）信息与管理互为依存 （4）物流信息系统是一个面向管理的人机系统 （5）数据库系统的特征。这种特征主要是指使用数据库技术将数据有效地组织 在相关计算机网络系统中，以实现快速的信息处理及信息共享。 （6）分布式数据处理特征。企业的物流管理活动往往分布在不同的地点，这就 要求物流信息系统应该是分布式的。
大数据分析与挖掘 08大数据挖掘-非结构化
• 应用场景 • 全球多达80%的大数据是非结构化的，如博客、微博等内容，其次人类 的自然语言语气、语调、隐喻、反语等非常复杂，简单的数据分析模型 无法应对。
• 结构化数据的典型场景为：企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育 一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等
• 非结构化数据，包括视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式。典 型案例如医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、 文件服务器（PDM/FTP）、媒体资源管理等。
• 3.文档主题生成模型（Latent Dirichlet Allocation, LDA）：主要用于监测客户行为变化，它可以发现数 据的相似性以便进行分类和分组。LDA使用统计算法从非结构化数据抽取主题、概念和其他含义，它 不理解语法或者人类语言，而只是寻找模式。任何数量、类型非结构化的、半结构化和结构化源数据 都可以应用LDA监测模式来进行分析。
• 2.命名实体识别（Named Entity Extraction, NEE）：基于自然语言处理，借鉴了计算机科学、人工智能 和语言学等学科，可以确定哪些部分可能代表如人、地点、组织、职称、产品、货币金额、百分比、 日期和事件等实体。NEE算法为每个标识的实体生成一个分数，该分数表明识别正确的概率。我们可 以视情况设定一个阈值，来达到我们的目的。
• 定义 • 结构化数据，即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表 达实现的数据； 非结构化数据，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据
• 存储格式的区别 • 关系数据库 — 结构定义不易改变，数据定长。 非结构化数据库 — 是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由 可重复或不可重复的子字段构成的数据库。
基于关联的分类方法 用信息检索技术等提取关键词，生成概念层次，利用关联分析对文档分类。
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自然语言处理的研究目标
弱人工智能目标：建立一个足够精确的语言数学 模型使计算机通过编程来完成自然语言的相关任 务。如：听、读、写、说，释义，翻译，回答问 题等；
强人工智能目标：让用户能通过自然语言与计算 机自由对话；
＜17＞
自然语言处理的研究内容
[应用系统] 数字图书馆、电子商务、 电子政务、远程教育、语言学习
学院路堵不堵？
为什么我上个月已退了 GPRS,这个月还扣我钱？
自然语言 处理技术
服务：路况查询 地点：学院路
服务：客服投诉 业务：GPRS 诉求：错误扣费
＜5＞
提纲
➢ 非结构化数据处理概述 ➢ 自然语言处理技术概述 ➢ 自然语言处理的基本技术
＜6＞
自然语言的概念
• 什么是自然语言
– 语言是人类交际的工具，是人类思维的载体 – 人造语言：编程语言，包括C++, BASIC等
世界语 – 自然语言：
• 形式：口语、书面语、手语 • 语种：汉语、英语、日语、法语…
• 语言学是研究语言规律的科学
＜7＞
网络语言
“昨晚，我的JJ带着他的青蛙BF到我家来 吃饭。在饭桌上，JJ的BF一个劲儿地对 我妈妈PMP，说她年轻的时候一定是个 漂亮MM，那酱紫真是好BT，7456……”
JJ : 姐姐 BF : boy friend 青蛙ＢＦ：长相不好的男朋友 PMP:拍马屁 MM：妹妹 BT：变态 7456：气死我了
＜19＞
自然语言处理的应用趋势
• 智能接口
– 功能：
• 把现实世界中的信息送入电子世界
– 主要成果
• 拼音输入、手写输入、语音合成、语音输入，手机输入
• 知识处理
– 功能：
• 对于已进入电子世界中的信息进行加工处理获得知识
– 知识经济的时代已经到来！ – 知识就是力量——〉知识就是财富 – 爱问、、新浪爱问、VC知识库
• 语义分析：识别一句话所表达的实际意义。 • 语用分析：研究语言所在的外界环境对语言使
用所产生的影响。
＜10＞
语义与语用
• 同一词语在不同的“语境”中具有不同 “语义”
– 例如：中国奥运史上十大女杰的精彩“转身”
• 病毒
– 计算机领域：计算机病毒 – 医学领域：生物学病毒
＜11＞
自然语言处理的概念
＜3＞
绝大部分数据是非结构化数据
世界上85%的数据都是非结构化数据，这些数据每 年都按指数增长60%。
＜4＞
非结构化数据处理的技术
非结构化数据处理的主要技术是自然语言处理技术 。用来对非结构化数据进行各种层次的理解。
我要去清华大学，从西直 门怎么走？
服务：路线查询 起点：西直门 终点：清华大学
• 自然语言处理（ Natural Language Processing,NLP ） – 也称自然语言理解或计算语言学； – 主要研究如何让机器进行自然语言信息处理，即人 类语言活动中，信息成分的发现、提取、存储、加 工与传输。 – NLP是计算机科学、语言学、人工智能与数学等学 科的交叉学科和边缘学科。
• 计算语言学是从计算角度处理语言 – 将人们对语言的结构规律的认识用精确的、形式化 的、可计算的方式（计算模型）加以表示。
＜12＞
自然语言理解的困难
• 自然语言具有多样性（不同语种、不同地域、不同
人群）
• 自然语言具有进化性 • 自然语言的模糊性 • 自然语言的歧义性
处理歧义问题是NLP的核心问题。自然语言处 理过程就是各种歧义现象的消解过程。
＜15＞
理解自然语言的准则
给计算机输入一段自然语言文本，如果计算机能 问答(question-answering)－机器能正确地回答输入 文本中的有关问题； 文摘生成(summarizing)－机器有能力产生输入文本 的 摘要； 复述(paraphrase)－机器用不同的词语和语句复述输入 文本； 翻译(translation)－机器把一种语言(源语言)翻译为 另一种语言(目标语言)
酱紫：这样子
＜8＞
语言的构成
语言
词汇
词
熟语
词法
语法
句法
词素
构形法 构词法 词组构造法
造句法
＜9＞
自然语言处理的层次
• 语音分析：从语音流中区分出一个一个声音单 元----音素
• 词法分析：从句子中切分出单词、找出词汇的 各个词素，确定单词的词性、词义等。
• 句法分析：对句子和短语的结构进行分析，找 出词、短语等的相互关系及在句子中的作用等。
＜20＞
提纲
➢ 非结构化数据处理概述 ➢ 自然语言处理技术概述 ➢ 自然语言处理的基本技术
– 文本是人类知识最大的存储源，并且文本的数量 在不停地增长
• 电子邮件、新闻、网页、科技论文、 用户抱怨信
• NLP典型应用
– 智能搜索引擎、自动问答、信息获取、语义网 – 语音识别，文字识别、输入法 – 机器翻译，自动文摘，跨语言检索 – 文本分类、文本聚类、文本分析（结构、内容、
情感）、文本挖掘（主题跟踪：人物跟踪，企业 跟踪)、文本过滤
—— 做中国领先的科研资源提供商
《大数据处理》配套课件
第四章 非结构化数据的处理
总课时：4小时（实验：3小时）
＜1＞
提纲
➢ 非结构化数据处理概述 ➢ 自然语言处理技术概述 ➢ 自然语言处理的基本技术
＜2＞
什么是非结构化数据
相对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里， 可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言， 不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非 结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图 片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频 信息等等。
[应用技术研究] 自动问答、机器翻译、信息检索、 文本挖掘、自动校对、信息抽取
[基础研究] 分词、词性标注、短语切分、 句法分析、语义分析、篇章理解等
[资源建设] 语料库资源建设 语言学知识库建设
软件企业 NLP研究者 语言学家
＜18＞
自然语言处理的应用
• NLP应用前景
– 据统计，日常工作中80%的信息来源于语言，处 理文本பைடு நூலகம்需求在不断增长
＜13＞
自然语言理解的困难
＜14＞
机器能够理解人的语言吗？
• 很难！
• 什么是理解？ – 结构主义：机器的理解机制与人相同（白盒） • 问题：人类语言理解机理尚未清楚 – 功能主义：机器的表现与人相同即可（黑盒） • 图灵测试 – 如果通过自然语言的问答，一个人无法识别 和他对话的是人还是机器，那么就应该承认 机器具有智能