1 Анализ предметной области
1.1 Анализ логической модели
Рассмотрим возможности прогнозирования
с позиций логики. Для исследования
любого явления требуется знать:
исходные, конкретные (например, исходные
условия существования некоторого
процесса); конечные, конкретные условия
(например, результаты исследуемого процесса);
универсально верные обобщения (например,
фундаментальные законы). Комбинация набора
обобщений с известными исходными условиями
дает прогноз. Комбинируя прогноз с известными
конечными условиями, получаем объяснения
(или результаты анализа). Сопоставление
известных исходных условий с известными
конечными условиями дает возможность
провести тестирование соответствующих
обобщений. Легко заметить, что существует
симметрия между прогнозами и объяснениями.
Эти понятия можно логически переставить
местами. Процесс исследования явлений
имеет два условных требования. Первое
из них - анализ явления по перечисленным
выше пунктам возможен только в том случае,
когда исследователи явления не могут
влиять на него. Другими словами, исследуемое
явление протекает во времени вне зависимости
от наблюдателей. Второе требование - исходные
и конечные условия исследуемого явления
должны состоять из фактов, поддающихся
наблюдению и управляемых универсальными
законами. Например, движение шара по наклонной
плоскости. Исходные условия - начальная
точка движения в момент t=0. Конечные условия
- конечная точка движения в момент t. Процесс
управляется законами Ньютона. Комбинация
исходных условий и силы гравитации дает
возможность прогнозировать нахождение
шара в любой момент. Можно провести анализ
движения шара не во времени, а в пространстве,
сопоставляя временной прогноз с конечными
условиями. Налицо симметрия между прогнозом
движения шара и точкой его нахождения
в момент t. Процесс движения шара из начальной
точки в конечную можно повторить, протестировав
таким образом действие сил гравитации.
С участием наблюдателя Теперь рассмотрим
тот же пример движения шара по наклонной
плоскости, но с участием наблюдателя.
Назовем наблюдателя мыслящим участником
процесса, потому что наблюдатель может
оказывать воздействие на движение шара,
исходя из индивидуальных желаний, предпочтений
или ожиданий. Шар из начальной точки наклонной
плоскости начинает движение под действием
силы гравитации. В любой момент t мыслящий
участник начинает воздействовать на
шар по своему желанию - может остановить
шар или притормозить его, а может направить
шар в противоположном направлении. В
результате воздействий мыслящего участника
нарушается симметрия между прогнозом
движения шара и результатами его нахождения
во времени и пространстве. Асимметрия
между прогнозом и объяснением исследуемого
явления приводит к невозможности тестирования
этого явления. Обобщения в этом примере
не применимы к будущему в той же степени,
в какой они применимы к прошлому. Таким
образом, симметрия между объяснением
и прогнозом существует только при отсутствии
мыслящих участников. В противном случае
прогнозы всегда будут обусловлены желаниями,
предпочтениями и ожиданиями участников
процесса. Такие процессы не могут обладать
законченностью.
Методы прогнозирования Прогнозирование
— разработка прогнозов в спорте
— форма конкретизации предвидения
перспектив развития того или иного
процесса или явления, характерного
для спортивной деятельности. Задача
прогнозирования сводится к выявлению
такого вероятного развития конкретного
явления, которое в наибольшей степени
соответствует научному знанию, отражает
передовые тенденции и, в результате, определяет
процесс достижения заданного эффекта.
Прогнозирование тесно связано с управлением,
поскольку обеспечивает достаточно обоснованные
предпосылки для принятия управленческих
решений как в сфере организации спорта,
так и в сфере спортивной подготовки, соревновательной
деятельности. Прогнозированию в спорте
подвергаются самые различные процессы
и явления. Это и тенденции развития спорта
в самом широком смысле слова, и перспективы
развития отдельных его видов, системы
спортивной подготовки и соревнований,
техники и тактики отдельных видов спорта.
В системе подготовки и участия в соревнованиях
большая роль отводится прогнозу роста
спортивных рекордов, соотношения сил
на международной и национальной спортивных
аренах, технико-тактических и функциональных
возможностей отдельных спортсменов и
команд, развития спортивной борьбы в
отдельных соревнованиях, схватках, поединках,
стартах и др. (Плахтиенко, Мельник, 1980;
Р1ат.опоу, 2002). Прогнозирование основывается
на использовании метода экстраполяции,
предполагающего распространение выводов,
полученных из наблюдения над одной частью
какого-либо явления, на другие его стороны
(Косолапое, 1981; Баландин и др., 1986). В условиях
спорта экстраполяция позволяет прогнозировать
рост мировых рекордов на основе изучения
соответствующих закономерностей в предшествующие
годы. Аналогичным образом можно осуществлять
прогнозы роста спортивного мастерства
отдельных спортсменов, команд и т. д. В
процессе экстраполяции необходимо рассчитывать
диапазоны возможных колебаний прогнозируемых
показателей, характеризовать общую тенденцию
их изменений. Экстраполяцию целесообразно
использовать в комплексе с методом моделирования
и экспертных оценок. При этом необходимо
учитывать тенденции развития современного
спорта, обусловленные использованием
достижений научно-технического прогресса,
внедрением новых, оригинальных методов
тренировки и др. Точность прогнозов тем
выше, чем короче период, на который они
составляются, объемнее и достовернее
информация, которая для этого используется
(Косолапов,1981). Прогнозирование обычно
подразделяют на краткосрочное, среднесрочное,
долгосрочное, сверхдолгосрочное. Применительно
к различным сферам деятельности эти виды
прогнозирования связывают с различными
сроками. В общественных науках краткосрочное
прогнозирование охватывает промежуток
1—2 года, среднесрочное — 5— 10 лет, долгосрочное
— 15—20, сверхдолгосрочное – 50-100 лет (Бестужев-Лада,
1981). В спорте, с учетом его специфики и
характера решаемых задач, краткосрочное
прогнозирование связано с небольшими
временными промежутками, которые обычно
исчисляются минутами и часами, днями:
среднесрочное — неделями и месяцами;
долгосрочное прогнозирование может охватывать
периоды от 1—2 до 3—4 лет, сверхдолгосрочное
— от 6 до 15—20 лет и более (Платонов, 1997).
Эффективное прогнозирование предусматривает
единство теоретической и экспериментальной
деятельности. Проявляется это в том, что
прогнозирование всегда должно опираться
на результаты наблюдений и экспериментов,
а результаты прогнозов определяют направления
экспериментальной деятельности. Эффективное
прогнозирование отвергает как формальный
эмпиризм, так и преувеличенное умозрение,
в котором отсутствует научная постановка
вопросов, опирающаяся на обобщение результатов
наблюдений и экспериментов. Краткосрочное
и среднесрочное прогнозирование. Краткосрочное
прогнозирование связано, как правило,
с решением задач, возникающих в ходе отдельного
тренировочного занятия или серии тренировочных
занятий, в отдельном соревновании или
конкретном старте, поединке и т. п., и направлено
на предвидение функционального состояния
спортсменов, их возможностей к реализации
поставленных задач, соответствия предлагаемых
нагрузок заданным сдвигам в деятельности
соответствующих функциональных систем,
хода развития борьбы в отдельном соревновании
или возможностей соперников в отношении
технико-тактических действий и т. д.. Обоснованное,
опирающееся на знания и личный опыт данного
оперативного и текущего контроля, краткосрочное
прогнозирование позволяет тренеру и
спортсмену применять в занятиях тренировочные
средства, в наибольшей мере соответствующие
функциональным возможностям спортсмена,
его восприимчивости к конкретным нагрузкам,
выбирать оптимальный режим работы и отдыха
в отдельном занятии, рационально чередовать
занятия по направленности воздействия
и величине нагрузок в микроциклах и др..
Так, например, опытные спортсмены, опираясь
на свои ощущения при выполнении тренировочных
упражнений, могут прогнозировать ЧСС
с точностью до 2—5 уд-мин"1, развиваемые
усилия или время прохождения отрезков
или дистанций — с точностью до 2—3 %. Знание
закономерностей развития утомления и
протекания процессов восстановления
после занятий с различными по величине
и направленности нагрузками, индивидуальных
особенностей ученика позволяет опытному
тренеру, опираясь на данные прогноза
функциональных возможностей конкретного
спортсмена, составлять программы сложных
микроциклов, обеспечивающих спортсмену
оптимальное состояние и высокую работоспособность
при выполнении программ 12—20 тренировочных
занятий. Эффективное краткосрочное прогнозирование
возможностей спортсменов (команд), участвующих
в отдельном соревновании, позволяет тренеру
выработать оптимальный вариант технико-тактических
действий для своего ученика (команды)
с учетом конкретного соперника и ситуации,
которая, вероятнее всего, сложится в ходе
соревновательной борьбы. В частности,
опытные тренеры, готовящие команды в
игровых видах спорта, прогнозируя технико-тактические
схемы команд-соперниц, часто применяют
неожиданные встречные технико-тактические
варианты. Отказываясь от привычных, отработанных
схем они ставят соперников в сложное
положение и добиваются убедительных
побед своих команд. Краткосрочное прогнозирование
методологически опирается на данные
оперативного и текущего контроля, результаты
которого и связанный с ними опыт позволяют
предопределить наиболее вероятные возможности
поведения спортсменов и команд в тренировке
и соревнованиях. Среднесрочное прогнозирование
связано с определением наиболее вероятных
темпов развития тренированности в результате
применяющихся средств и методов, системы
построения тренировки в макроциклах,
периодах и на отдельных этапах (ЕарогогМапоу,
51гепко, Уизпко, 1992; Нотттапп, 1994). ЭТОТ
ВИД прогнозирования предусматривает:
• выявление особенностей формирования
тех- нико-тактической, физической и других
видов подготовленности; • прогноз развития
адаптации и деадаптации применительно
к различным составляющим спортивного
мастерства; • установление наиболее
эффективного режима соревновательной
деятельности в ближайших и главных соревнованиях,
определение соотношения сил в этих соревнованиях;
• выявление и характеристику наиболее
вероятных конкурентов.
1.2 Анализ предполагаемой архитектуры
1.2.1 Общий обзор архитектуры
В компьютерных технологиях
трёхуровневая архитектура (трёхзвенная
архитектура) предполагает наличие
следующих компонентов приложения: клиентское
приложение (обычно говорят «тонкий клиент»
или терминал), подключенное к серверу
приложений, который в свою очередь подключен
к серверу базы данных(рис. 1.1).
Рисунок 1.1– Схема трёхуровневой
архитектуры
Рассмотрим состовляющие приложения
более детально.
Клиент — это интерфейсный
(обычно графический) компонент,
который представляет первый
уровень, собственно приложение
для конечного пользователя. Первый
уровень не должен иметь прямых
связей с базой данных (по
требованиям безопасности), быть нагруженным
основной бизнес-логикой (по требованиям
масштабируемости) и хранить состояние
приложения (по требованиям надежности).
На первый уровень может быть вынесена
и обычно выносится простейшая бизнес-логика:
интерфейс авторизации, алгоритмы шифрования,
проверка вводимых значений на допустимость
и соответствие формату, несложные операции
(сортировка, группировка, подсчет значений)
с данными, уже загруженными на терминал.
Сервер приложений располагается
на втором уровне. На втором уровне
сосредоточена бо́льшая часть бизнес-логики.
Вне его остаются фрагменты, экспортируемые
на терминалы (см.выше), а также погруженные
в третий уровень хранимые процедуры и
триггеры.
Сервер базы данных обеспечивает
хранение данных и выносится
на третий уровень. Обычно это стандартная
реляционная или объектно-ориентированная
СУБД. Если третий уровень представляет
собой базу данных вместе с хранимыми
процедурами, триггерами и схемой, описывающей
приложение в терминах реляционной модели,
то второй уровень строится как программный
интерфейс, связывающий клиентские компоненты
с прикладной логикой базы данных.
В простейшей конфигурации
физический сервер приложений
может быть совмещён с сервером
базы данных на одном компьютере,
к которому по сети подключается
один или несколько терминалов.
В «правильной» (с точки зрения
безопасности, надёжности, масштабирования)
конфигурации сервер базы данных
находится на выделенном компьютере
(или кластере), к которому по
сети подключены один или несколько
серверов приложений, к которым, в свою
очередь, по сети подключаются терминалы.
По сравнению с клиент-серверной
или файл-серверной архитектурой
можно выделить следующие достоинства
трёхуровневой архитектуры:
- масштабируемость;
- конфигурируемость — изолированность
уровней друг от друга позволяет (при правильном
развертывании архитектуры) быстро и простыми
средствами переконфигурировать систему
при возникновении сбоев или при плановом
обслуживании на одном из уровней;
- высокая безопасность;
- высокая надёжность;
- низкие требования к скорости
канала (сети) между терминалами
и сервером приложений;
- низкие требования к производительности
и техническим характеристикам
терминалов, как следствие снижение
их стоимости. Терминалом может
выступать не только компьютер,
но и, например, мобильный телефон.
Недостатки вытекают из достоинств.
По сравнению c клиент-серверной
или файл-серверной архитектурой
можно выделить следующие недостатки
трёхуровневой архитектуры:
- более высокая сложность создания
приложений;
- сложнее в разворачивании и
администрировании;
- высокие требования к производительности
серверов приложений и сервера
базы данных, а, значит, и высокая
стоимость серверного оборудования;
- высокие требования к скорости
канала (сети) между сервером базы
данных и серверами приложений.
1.2.2 Эксплуатация трёхзвенной архитектуры
Компоненты трёхзвенной архитектуры,
с точки зрения программного
обеспечения реализуют определенные
сервера БД, web-сервера и браузеры.
Место любого из этих компонентов
может занять программное обеспечение
любого производителя. Ниже представлено
описание взаимодействия компонентов
трехуровневой архитектуры клиент-серверного
приложения. Сервер БД представлен MySQL-сервером.
Сервер приложений технологиями: ADO.NET,
ASP.NET и web-сервером IIS. Роль клиента выполняет
любой web-браузер.
Ниже представлена цепочка
взаимодействий между всеми тремя
компонентами приложения.
Браузер клиента [1] -> Сервер
IIS [2] -> Исполняющая среда ASP.NET 2.0
[3] -> Провайдер данных ADO.NET 2.0 [4]
-> Сервер MySQL [5] -> Провайдер данных ADO.NET
2.0 [6] -> Исполняющая среда ASP.NET 2.0 [7] ->
Сервер IIS [8] -> Браузер клиента [1].
1) браузер клиента отправляет HTTP-запрос;
2) на стороне сервера служба
Web Internet Information Services
(web-сервер IIS) определяет тип запрашиваемого
ресурса, и для случая запроса *.aspx загружает
соответствующее ему (запросу) расширение
Internet Server Aplication Programming Interface (ISAPI). Для страниц
aspx это расширение isapi_aspnet.dll. IIS также
осуществляет идентификацию и авторизацию
пользователя от которого поступил запрос.
В свою очередь расширение isapi_aspnet.dll
загружает фабрику обработчиков ASP.NET.
Далее, фабрика обработчиков создает
объектную модель запрашиваемой страницы
и обрабатывает действия пользователя;
3) в ходе генерации ответа
приложению ASP.NET может потребоваться
обращение к БД, в этом случае
используя библиотеки классов
провайдера данных ADO.NET 2.0, выполняющая
среда обращается к серверу
БД; 4) провайдер данных ADO.NET 2.0 передает
запрос на операцию с БД серверу MySQL;
5) сервер MySQL осуществляет обработку запроса,
выполняя соответствующие операции
с БД ;
6) провайдер данных ADO.NET 2.0 передает
результаты запроса объекту страницы;
7) объект страницы с учетом полученных
данных осуществляет рендеринг графического
интерфейса страницы и направляет
результаты в выходной поток;
8) сервер IIS отправляет содержимое
сгенерированной страницы клиентскому
браузеру.
Анализируя
позитивные и негативные стороны
использования данной архитектуры
можно сказать, что данный метод организации
приложения будет успешно внедрён и использован
в создании вероятностного анализатора.
1.3 Анализ проектируемой
базы данных
В данном
пункте дипломного проекта рассматриваются
основные концепции проектирования, создания
и внедрения базы данных в приложение.
1.3.1 Использование
модели "сущность-связь"
В реальном
проектировании структуры базы
данных применяется метод - так
называемое, семантическое моделирование.
Семантическое моделирование представляет
собой моделирование структуры данных,
опираясь на смысл этих данных. В качестве
инструмента семантического моделирования
используются различные варианты диаграмм
сущность-связь (ER - Entity-Relationship).
Первый вариант
модели сущность-связь был предложен
в 1976 г. Питером Пин-Шэн Ченом. В дальнейшем
многими авторами были разработаны свои
варианты подобных моделей (нотация Мартина,
нотация IDEF1X, нотация Баркера и др.). Данный
подпункт иллюстрирует работу с ER-диаграммами
близко к нотации Баркера. Ниже представлены
основные понятия.
Сущность - это
класс однотипных объектов, информация
о которых должна быть учтена
в модели. Каждая сущность должна
иметь наименование, выраженное
существительным в единственном
числе.
Экземпляр сущности - это конкретный
представитель данной сущности.
Атрибут сущности - это именованная
характеристика, являющаяся некоторым
свойством сущности. Наименование атрибута
должно быть выражено существительным
в единственном числе.
Ключ сущности - это неизбыточный
набор атрибутов, значения которых в совокупности
являются уникальными для каждого экземпляра
сущности.