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办公自动化1（第3页）

信息检索可分为两大类：一类是受控词汇的检索，即数据库的检索，这种检索必须进行对文献的著录标引等前期处理工作，所需人力和时间的投入极高；另一类就是全文检索，这是一种非受控词汇的检索，其优点是无需对文献进行著录标引等前期处理。具体而言，计算机文本无需作任何数据库文件结构设计、主题标引和格式修改，因而避免了二次加工的人力和时间的大量投入。全文检索系统可以检索一切存在于计算机中的文本，可实现大容量大范围全文快速检索，可实现任意字、词逻辑组合检索，可实现中、西文混合检索，可实现文本标题、日期、文件名综合检索，可实现屏幕捕捉、逐步逼近、模糊检索。

全文检索系统软件具有以下基本功能：可按字、词检索；可按日期查询；可按记录名查询；可按逻辑组合查询检索；可从屏幕捕捉字词查询检索等方式和途径找到所需的信息。

（3）数据库管理系统开发工具软件

由于以数据库系统软件开发的大量管理信息系统在本质上具有共性，这使得在技术上以计算机标准化和模块化的自动编程来代替大量简单、重复和繁琐的手工编程成为可能。即由人一机交互的、由人给出设计要求和具体参数，由生成工具软件完成编程的工作方式取代了传统手工为主的编程劳动。其优势是提高了工作效率，缩短了开发周期，免除了程序的反复调试过程，简化了系统的维护。特别有意义的是使得业务和管理人员可以方便地开发出符合自己需要的系统，而不必在计算机编程方面有很专业的知识和投入很大的精力。这一类工具软件的出现，摆脱了长期以来在计算机应用领域存在的开发与应用脱节的困境，解决了影响和制约计算机应用的瓶颈问题，为信息化进程起到了有力的推动作用。

数据库管理系统的开发工具的功能主要在于：实现管理信息系统的自动编程，数据录入维护与设计票据录入维护、数据查询与票据查询、数据统计与统计图形、数据汇总、公式计算、数据合并与数据删除、图像维护与图像查询、各种报表打印、文件输入与输出（各种文件与FoxPro的转换与共享）、辅助功能（代码、备份、加密、日志等）、网络数据库管理（集中或分布式）。

数据库管理系统开发工具应用的基本过程包括以下步骤：建立或复制数据库结构、确定录入方式；建立系统的总菜单和各级子菜单结构；选择和建立各功能模块、生成应用程序；确定和建立各打印输出格式及内容等。

自动编程工具软件虽然可以快速建立一个管理信息系统，但是，应指出的是，要想建立一个好的管理信息系统并不容易，需建立在对管理业务和数据库系统两方面的理解的基础之上，特别是能否对管理业务的信息化建立深刻理解是管理信息系统建设成败的关键，同时还需要进行周密细致的管理系统分析。此外，不可忽视的另一点是需要对传统管理系统进行信息化的改造。

（4）数据仓库软件系统

数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的和不同时间的数据集合。

所谓面向主题的数据库是经过科学规划和设计而建立起来的具有共享性和一致性的数据环境。其特点是面向组织的目标主题，而不是按用户试图建立的面向一般应用项目业务，其数据结构和存储方式独立于职能区域和业务过程。

与传统的面向文献型的数据库处理技术不同，数据仓库是对于分散在不同的系统、不同的应用程序中，具有不同格式的数据的获取、相互关联和解释的并以单位或专业为对象的数据库综合性处理技术，它允许用户访问综合的面向对象存储的大量历史数据，可把若干不同来源中取得的数据统一到一个易于使用的参考数据库中，可为用户提供专业化的信息和指导，它形成了对象综合性决策支持系统的核心。它可根据不同类型的业务信息（决策人员必知的）组织来自众多应用的基于时间的信息；可包括种类繁多的信息以满足不同用户的不同需求；还可包括单一类型的信息，以满足某一特定用户群的特殊需求。

数据仓库由若干层逻辑结构组成，从传统数据库及数据文件中获取原始数据后按辅助决策的主题要求形成当前基本数据层；在基本层的基础上按综合决策要求形成综合数据层；随着时间的推移，由时间控制机制将当前基本层转为历史数据层。

数据仓库系统由数据仓库、仓库管理和分析工具组成。其中仓库管理负责对确定的数据需求进行数据的建模、抽取、清理和转换，最后确定数据仓库的物理存储结构。分析工具是用于实现决策支持功能的各种工具。

数据集市是一种具有特定作用的数据仓库工具。它具有规模小、面向特定应用和特定部门、开发和维护方便、易于升级等种种优点，因而被广泛应用。

数据仓库开发需要一个过程。数据仓库不是一种现成的产品，而是需要业务部门和技术部门协同进行再开发才能实际应用的产品。其开发的具体过程如下：

——系统规划。确定工程目标及计划。包括数据范围、来源、技术设备、人员培训及工程进度等。

——建立技术环境。确定所需软件和硬件资源，包括开发平台、开发工具、网络通信环境和服务水平目标等。

——确定主题与数据建模。根据决策需求确定主题、选择数据源、设计数据逻辑结构。

——设计数据仓库中的数据。根据用户需求确定，设计数据仓库的物理结构。

——设计数据转换程序。即对数据的抽取、清理、格式化、综合和装载等过程的设计与编码。

——管理元数据。即定义、表示数据的意义和协同各组成部分之间的关系。

——开发决策分析工具。开发面向用户的决策工具，包括优化查询工具、统计分析工具、多维数据分析工具以及数据采掘工具等。

——管理数据仓库。对数据仓库本身的质量检测、维护、数据更新等工作。

（5）电子报表软件

电子报表是由工作簿、工作表和单元格构成的数据动态管理软件系统。其中，单元格是数据处理的最小单位，其位置由列和行标识。单元格构成工作表，一个典型的工作表有256行×16384行，是一个相当大的区域，用户可在工作表中选择多个独立或相关的小工作区域，必要时由系统对其进行联系、汇总等处理。若干个工作表组成一个工作簿，就如同一本书由若干页构成一样，可在工作簿中翻页查看各工作表并对其进行增、删和前后调整。一个工作簿是一个独立的计算机文件。

电子报表软件的功能包括：可在单元格中填人、整理和存储数据，可通过系统提供的功能强大丰富的函数及自建的公式对工作表进行运算，还可以使用数据透视功能根据用户的要求对工作表进行方便、灵活的汇总处理。数据透视表功能可以生成手工情况下要花很多功夫作很麻烦的处理才能完成的复杂的汇总表，经过简单操作就可生成具有相关的地图和统计图形的图文并茂的图表。此外，电子报表还可以与数据库及其他软件交换和共享数据。

·多媒体实用技术

（1）多媒体微机

信息的表现形式多种多样，如文字、图形、声音、动画、活动影像等。不同的信息表现形式称为不同的信息媒体。多媒体计算机技术是指计算机交互式综合处理各种媒体信息，并将各种信息建立逻辑连接，集成为一个系统并具有交互处理能力。能同时捕捉、处理、存储和展示多个不同类型信息媒体的微型计算机称为多媒体微机（MPC）。

多媒体微机一般配置只读光盘以存储多媒体信息。根据传输数据的速率不同需配置各种倍速的驱动器。此外，还需配置声卡以实现数字信号与声波的相互转换，以便播放和录制音响数据。配置解压缩装置用来还原图像信息，这样才可以在多媒体微机上看到图像。其中图像处理是多媒体微机处理能力的关键。图像处理能力由下述概念体现：像素，是构成图像的最小单位；分辨率，是每桢能显示的像素，例如VGA标准显示器的分辨率为640×480，SVGA为1024×768；颜色，计算机能显示的颜色。这些性能集中体现在彩色显示卡的指标上，例如，总线类型的显示卡（VESAPCI，数据传输位数3264位）分辨率（640×480、1024×768）存储器容量（2M以上）标识了它的图像处理能力和显示速度（每秒能显示的桢数）。此外，压缩（不存储图像的每一位原始信息而是存储图像的变化规律信息的存储方法，在显示时需要用解压缩软件恢复原始图像）与解压方式也是图像处理的重要内容。

多媒体微机的发展有赖于以下技术设备的市场产品的发展，即在性能与价格比方面的不断优化：传递多种信息媒体的输入输出技术与设备、处理多媒体信息所要求的高速度技术软件、海量存储技术、数据压缩与还原技术、多媒体编辑技术等。

可视计算机环境指提供视频、语音的同步传输及应用共享的计算机通信环境。它基于计算机强大的多媒体功能和通信网络的基础上。

（2）汉字识别技术与产品

模式识别就是将事件和过程进行分类和鉴别的技术。它把一种要研究的对象根据某些特征进行识别并分类。例如，要识别写在卡片上的数码字，判断它是0、1、2……9中的哪个数字，就将数码字图像分成十类的问题。计算机应用的发展，可以把不同的对象图像化或模式化，例如汉字、心电图与地震波等波形图、遥感遥测照片等等。模式识别技术使得计算机能执行某种类似于专家水平的任务或者进行某种智能化的活动。

汉字识别技术是一种文字自动输入方法。它通过扫描和摄像等光学输入方式获取纸张上的文字图像信息，也可使用联机手写方式识别写在手写板上的汉字，然后利用各种模式识别算法分析文字形态特征，判断出文字的标准编码，并按通用格式存储在文本文件中。它是一种快捷、省力的文字输入方式，是在有大容量文字录入的场合可采用的方法。它可缩短录入时间，减轻劳动强度，提高录入的正确率，提高工作效率。具有以下实用产品：

——联机手写体汉字识别系统（手写板）。适用于不愿或不便使用键盘输入汉字的计算机操作者。除了用手写笔写汉字外，还能签名、绘图、保留手迹和代替鼠标。手写方式不会打断思维，基本不用停下来选择候选字，可以连续书写，识别后的字显示在屏幕上，每分钟达30~50字，适合普通人使用。它还具有自学功能，对于特定用户能不断提高识别率。

——脱机汉字文本自动识别（OCR:OpticalCharaition）。可分为印刷体文稿识别和手写体文稿识别。对印刷体文稿的识别系统，目前先进的产品，识别速度在每秒35~40字以上，扫描仪扫描线在每英寸300线以上，字迹清晰的铅印或胶印文本的识别率可达99%，对工整的手写体文稿识别率可达90%，一般工整程度可达80%。智能化的OCR系统具有自学功能，可以不断适应用户的写法习惯，只要用户的笔迹变化不大，经学习一段时间以后，可识别较潦草的字迹。