Komputerowe wspomaganie problemów analityczno-decyzyjnych w budownictwie mostowym wymaga stosowania różnorodnych technologii informatycznych, takich jak bazy danych i systemy wspomagania decyzji, w ... więcej

Komputerowe wspomaganie problemów analityczno-decyzyjnych w budownictwie mostowym wymaga stosowania różnorodnych technologii informatycznych, takich jak bazy danych i systemy wspomagania decyzji, w tym systemy sztucznej inteligencji. Hybrydowe rozwiązania informatyczne, integrujące działania wskazanych technologii, są określane mianem inteligentnych baz danych. W opracowaniu przybliżono uwarunkowania zastosowania inteligentnych baz danych w obszarze budownictwa mostowego. Jako rozwiązanie o szczególnym znaczeniu wskazano dedukcyjne bazy danych, stanowiące połączenie tradycyjnych baz danych z systemami wnioskowania regułowego. Mogą one być z powodzeniem wykorzystywane np. w przedsięwzięciach doboru konstrukcji mostów tymczasowych czy monitorowania stanu obiektów mostowych, a uzupełnione o moduł sztucznej sieci neuronowej dodatkowo wspomagać realizację przedsięwzięć o charakterze predykcyjnym.

Computer aiding for analytical and decision problems in bridge construction requires the use of a variety of information technologies such as databases and decision support systems, including artificial ... więcej

Computer aiding for analytical and decision problems in bridge construction requires the use of a variety of information technologies such as databases and decision support systems, including artificial intelligence systems. Hybrid IT solutions, which integrate the operations of the technologies mentioned above, are referred to as intelligent databases. The paper outlines the conditions for the use of intelligent databases in bridge construction. It demonstrates that deductive databases, which combine traditional databases with rule-based inference systems, are a solution of special significance. They can be successfully used, for instance, for the selection of temporary bridges or the monitoring of the condition of bridge facilities. When supplemented with an artificial neural network module, they can additionally support the realization of projects of predictive nature.