Tiêu chuẩ nA Tiêu chuẩ nB u1Khá phù h ợp Tương đố i phù h ợ p

- Mở rộng miền trị thuộc tính

U Tiêu chuẩ nA Tiêu chuẩ nB u1Khá phù h ợp Tương đố i phù h ợ p

u2 Hoàn toàn phù hợp Khá phù hợp u3 Rất phù hợp Hoàn toàn phù hợp u4 Ít phù hợp Không phù hợp u5 Tương đối phù hợp Rất phù hợp

Các mức độ phù hợp được lượng hóa như sau: -Hoàn toàn phù hợp: mức độ phù hợp: 1; -Rất phù hợp: mức độ phù hợp: 0,8; -Khá phù hợp: mức độ phù hợp: 0,6; -Tương đối phù hợp: mức độ phù hợp: 0,4; -Ít phù hợp: mức độ phù hợp: 0,2 -Không phù hợp: mức độ phù hợp: 0;

Gọi A và B là các tập con mờ những người thỏa tiêu chuẩn A và B tương ứng. Hãy xác định các tập mờ A và B.

a. Tìm tập con mờ của U những ứng viên thỏa ít nhất một trong hai tiêu chuẩn b. Thỏa mãn cả hai tiêu chuẩn.

c. Không thỏa tiêu chuẩn A.

d. Tìm nhát cắt mức  của tập mờ những ứng viên thỏa cả 2 tiêu chuẩn, với  = 0,6 và

 = 0,8.

4. Hãy xem xét tập hợp các ngôi nhà “gần bãi biển” tại một địa phương, ta có thể coi khoảng cách từ các ngôi nhà đến bãi biển dưới 200 m chắc chắn là gần, hay có thể cách bãi biển trên 200 m vẫn có thể coi là gần, nhưng tính chất “gần bãi biển” sẽ ít dần đi, và từ 500m trở lên thì không thể coi là gần bãi biển nữa.

Bài giảng “Cơ sở dữ liệu nâng cao” | nvdinh@vnua.edu.vn 149

a. Theo các tri thức trên, hãy xây dựng và vẽđồ thị tập mờ A là khoảng cách đến bãi biển của các ngôi nhà ‘gần bãi biển’.

b. Hãy xây dựng và vẽđồ thị hàm thuộc của tập mờ B là khoảng cách đến bãi biển của những ngôi nhà ‘không gần bãi biển’.

c. Hãy xây dựng và vẽđồ thị hàm thuộc của tập mờ C là khoảng cách đến bãi biển của những ngôi nhà cách biển khoảng 300 đến 400 m, chấp nhận sai sốđến 50 m.

5. Cho A là tập con mờ trên tập vũ trụ U, chứng minh rằng với mọi , ‘  [0, 1], nếu ’  thì A

A‘, với A và A‘ là các nhát cắt mức  và ‘ của tập mờ A.

6. Cho A, B là các tập con mờ trên tập vũ trụ U, chứng minh rằng với mọi  [0, 1], những nhát cắt mức

 của các tập mờ A, B, A  B, A  B thỏa mãn các tính chất sau: a. (A  B) = A B

b. (A  B) = A B c. nếu A  B thì A B

7. Cho tập các số nguyên: U = {1, 2, 3, 4, 5}. Xét R là quan hệ“nhỏhơn hay bằng” trên U như sau: a, b

 U, ta nói aRb nếu a < b.

a. Hãy biểu diễn quan hệ R bằng một tập con của tích Đề các U x U. b. Hãy viết ma trận quan hệ R.

c. Quan hệ trên có những tính chất nào trong các tính chất sau: phản xạ, đối xứng và bắc cầu?

8. Cho tập các số nguyên: U = {1, 2, 3, 4, 5}. S là quan hệ mờhai ngôi trên U xác định bởi hàm thuộc sau:   , , , max 0, 1 3 S x y x y U f x y           

a. Hãy biểu diễn quan hệ mờ S bằng tập con mờ của tích Đề các U×U b. Hãy xác định ma trận quan hệ mờ của S.

c. Quan hệ trên có những tính chất nào trong các tính chất sau: phản xạ, đối xứng và bắc cầu max- min?

9. Cho quan hệ mờ RA trên miền trị A = {a1, a2, a3} như sau:

RA a1 a2 a3

a1 1 0,8 0,6

a2 0,8 1 0,6

a3 0,6 0,6 1

a. Chứng minh rằng RA là một quan hệtương tự trên A. b. Phân cụm các phần tử của tập A theo các mức .

10.Cho quan hệ mờ RD trên miền trị D = {d1, d2, d3, d4} như sau:

RD d1 d2 d3 d4

d1 1 0,8 0,7 0,8

d2 0,8 1 0,6 0,7

d3 0,7 0,6 1 0,8

d4 0,8 0,7 0,8 1

a. Quan hệ RD có phải là quan hệtương tự trên D không? Tại sao? b. Tìm các quan hệ mức  liên kết với quan hệ RD.

Bài giảng “Cơ sở dữ liệu nâng cao” | nvdinh@vnua.edu.vn 150

11. Các loại thông tin nào được coi là thông tin không hoàn hảo? (mỗi loại trình bày vắn tắt không quá 5 dòng).

12. CSDL mờ là gì? Giới thiệu 3 mô hình CSDL mờ cùng với đặc trưng chủ yếu của mỗi mô hình. Cho thí dụ cho mỗi mô hình.

13. Thế nào là mức độ gần nhau của hai bộđối với một thuộc tính và đối với một tập thuộc tính.

14. Định nghĩa phụ thuộc hàm mờ dựa trên mức độ gần nhau của hai bộ đối với một tập thuộc tính, so sánh sự giống nhau và khác nhau với các phụ thuộc hàm kinh điển (rõ)

15. Phát biểu các (7) quy tắc suy diễn cho các phụ thuộc hàm mờ. 16. a. Định nghĩa phụ thuộc hàm mờ một phần,

b. Cho lược đồ quan hệ mờ R= {A, B, C} và tập các FFD:

F = {CB0,8 A; C0,7 CA}. Hãy chỉ ra phụ thuộc hàm mờ 1 phần trong F, giải thích?

17. a. Định nghĩa khóa mờ của một lược đồ quan hệ mờ. Thế nào là thuộc tính khóa mờ và thuộc tính không khóa mờ. Định nghĩa khóa mờ 1 phần của lược đồ CSDL mờ.

b. Cho lược đồ quan hệ R = {A, B, C, D}, và tập phụ thuộc hàm mờ:

F = {B0,7 A, B0,6 CD}. Hãy tìm khóa mờ của R. Xác định các thuộc tính khóa và thuộc tính không khóa.

c. Cho lược đồ quan hệ R trên tập thuộc tính U = {A, B, C, D, E}, tập phụ thuộc hàm mờ F = {C0,6 B, B0,7 C, AC0,8 DE, DE0,9 CA}. Xác định các khóa mờ của lược đồ R. 18. a.Định nghĩa dạng chuẩn mờ thứ nhất (F1NF) và dạng chuẩn mờ thứ hai (F2NF).

b.Cho lược đồ quan hệ mờ R(A, B, C, D), với tập phụ thuộc hàm mờ: F = {B0,7 A, B0,9 CD}. Kiểm tra xem R có thỏa dạng chuẩn mờ thứ hai không.

c. Xét lược đồ quan hệ mờ R = {A, B, C, D} và tập các phụ thuộc hàm mờ là:

F = { AC0,8 D, A0,9 B }. Kiểm tra xem R có thỏa dạng chuẩn mờ thứ hai không? d. Xét lược đồ quan hệ mờ R = {A, B, C, D}, tập phụ thuộc hàm mờ

F = { BC0,8 D, C0,9 A}. Xác định dạng chuẩn cao nhất của lược đồ R. Nếu R chưa ở F2NF thì hãy tách lược đồtrên thành các lược đồ con ở dạng chuẩn F2NF.

19. a. Phát biểu định nghĩa dạng chuẩn mờ thứ ba (F3NF).

b. Cho lược đồ quan hệ mờ R = {A, B, C, D}, tập phụ thuộc hàm mờ:

F = {B0,7 A, C0,9 AD}. Xác định dạng chuẩn cao nhất của lược đồ R c. Cho lược đồ quan hệ mờ R = {A, B, C, D, E}, và tập phụ thuộc hàm mờ:

F = { AB0,9 D, AD0,8 C, C0,6 E}. Xác định dạng chuẩn cao nhất của lược đồ R, nếu R chưa ởF3NF thì hãy hãy tách lược đồtrên thành các lược đồ con ở dạng chuẩn F3NF.

Bài giảng “Cơ sở dữ liệu nâng cao” | nvdinh@vnua.edu.vn 151

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Hồ Thuần, Hồ Cẩm Hà (2007). Các hệcơ sở dữ liệu - Lý thuyết và thực hành (Tập 1, 2). Nhà xuất bản Giáo dục.

2. Đỗ Trung Tuấn (2010). Cơ sở dữ liệu suy diễn. Nhà xuất bản Giáo dục.

3. B.Bouchon, Meunier, Hồ Thuần, Đặng Thanh Hà (2007). Logic mờ và ứng dụng. Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội.

4. Nguyễn Văn Định (2004). Siêu đồ thịvà Lược đồ CSDL phi chu trình. Luận án Tiến sĩ Toán học, Đại học Khoa học Tựnhiên, ĐHQG Hà Nội.

5. Đoàn Văn Ban, Tính đúng đắn của lược đồcơ sở dữ liệu hướng đối tượng, Tạp chí Tin học và Điều khiển học, 16 (3), tr. 7– 5, 2000.

6. Đoàn Văn Ban, Nguyễn Thị Tĩnh, Giáo trình phân tích, thiết kế hệ thống hướng đối tượng bằng UML, Nhà xuất bản Đại học Sư Phạm 2011.

7. Đoàn Văn Ban, Viện CNTT, Viện HLKH-CN Việt nam (2010) ,“Bài giảng Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng”.

8. M. Tamer Ozsu, Patrick Valduriez (1999). Nguyên lý các hệcơ sở dữ liệu phân tán (Bản dịch). Nhà xuất bản Thống kê.

9. Michael L. Horowitz, An Introduction to Object-Oriented Databases and Database Systems, Carnegie Mellon University, 1991.

10. Mishra J. and Ghosh S. (2012). Normalization in a fuzzy relational database model. International journal of computing engineer and technology, 3(2): 506-517.

11. Buckles P.B., Petry F.E. (1982). A fuzzy representation of data for relational database”. Fuzzy Set Syst., 7: 213-229.

12. Yazici A., Sozat I. (1999) The integrity constraints for similarity-based fuzzyralational database. International journal of Intelligent Syst. 1999; 13: 641-660.

13. G.M. Bierman, A. Trigoni, Towards a formal typ e system for ODMG OQL, University of Cambridge Computer Laboratory, 2000

14. Cettell R. G. G., Barry D. K., The Object – Oriented Standard: ODMG, San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 1997.

15. Hamouz, S. and Biswas, R. (2006). Fuzzy Functional Dependencies in Relational Databases. International Journal of Computational Cognition, 4(1): 39-43.

16. J.D. Ullman. (1992). Principles of Database and Knowledgebase system. 1, 2. ISBN 0888-2096. 17. Jarke M., Koch J. (1990). Query optimization in databas system. ACM Computing Surveys, 16(2):

73-170.