- Mở rộng miền trị thuộc tính
R H LD H 1 0,9 0,
6.4.2. Mô hình CSDL quan hệ mờ dựa trên dựa trên lý thuyết khả năng
Mô hình này đề xuất bởi Prade và Testermale vào năm 1983 để mở rộng mô hình CSDL quan hệ kinh điển, theo hướng mở rộng miền trị thuộc tính bằng cách cho phép các thuộc tính nhận giá trị là các phân bố khảnăng thay vì các giá trị thuộc tính đơn. Như vậy, mỗi giá trị của một thuộc tính có thể là một tập con mờtương ứng với một phân bố khảnăng.
Trong mô hình này, một quan hệ mờ R là một tập con của tích Đề các D1 D2 … Dn, trong đó:
Di = { | với là một phân bố khảnăng của Ai trên Di} Như vậy, mỗi bộ của một quan hệ trong mô hình này có dạng:
t = <A1, A2,…, Ai,…, An>
với Ai là phân bố khả năng của thuộc tính Ai trên miền trị Di của nó, phân bố khả năng này được xác định bởi Di. Có thể hiểu Ai là một tập con mờtrên Di xác định bởi hàm thuộc Ai: Di [0, 1], x Di. Như vậy Ai(x) là khảnăng x là giá trị thực sự của t[Ai]).
Đây là hướng mở rộng tổng quát hơn mô hình trên, tuy nhiên cũng đối mặt với khó khăn là việc biểu diễn dữ liệu khá phức tạp. Dưới đây trình bày một thí dụ đơn giản về một CSDL mờ dựa trên lý thuyết khảnăng.
Bài giảng “Cơ sở dữ liệu nâng cao” | nvdinh@vnua.edu.vn 132 Thí dụ 6.16. Cho một quan hệ mờ trên lược đồ Mon_Hoc(MaMH, TenMH, Tinchi, Hocky), các thuộc tính MaMH, TenMH là các giá trị chính xác. Thuộc tính ‘Tinchi’ có giá trị là các phân bố khảnăng trên miền trị Dom(Tinchi) = {1, 2, 3, 4, 5, 6}, thuộc tính ‘Hocky’có giá trị là các phân bố khảnăng trên miền trị Dom(Hocky) = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}, quan hệ mờ này có thểđược biểu diễn như sau:
Quan hệ: Mon_Hoc(MaMH, TenMH, Tinchi, Hocky)
Bảng 6.8. Một quan hệ mờ dựa trên phân bố khảnăng
Mon_Hoc(MaMH, TenMH, Tinchi, Hocky)
STT MaMH TenMH Tinchi Hocky t1 001 Tiếng Anh cơ bản {0,4/2; 0,7/3; 0,3/4} {0,9/1; 0,8/2; 0,5/3} t2 005 Pascal cơ bản {0,7/3; 0,8/4; 0,9/6} {0,4/2; 0,7/3; 0,8/4} t3 010 Chính trị {1,0/1; 0,9/2; 0,8/3 } {0,2/1; 0,6/2; 0,9/3} t4 012 Java {0,6/3; 0,75/4; 0,85/5} {0,5/5; 0,7/6; 0,9/7; 0,2/8} t5 006 Toán cao cấp { 0,6/3; 0,95/4; 0,5/5 } {0,9/1; 0,8/2; 0,7/3}
Với quan hệ này, mỗi bộtđều chứa cả giá trị rõ và giá trị mờ. Chẳng hạn, với bột4, ta có
t4[MaMH] = 012 và t4[TenMH] = ‘Java’ là các giá trị rõ, nhưng t4[Tinchi] = {0.6/3, 0.75/4, 0.85/5} là một tập mờ trên miền trị Dom(Tinchi) = {1, 2, 3, 4, 5, 6}, tập mờ này là một phân bố khảnăng của số tín chỉđối với môn học Java, trên miền {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Với t4[Hocky] cũng có nhận xét tương tự, tức là t4[Hocky] là tập mờ{0.5/5, 0.7/6, 0.9/7, 0.2/8} cũng là một phân bố khả năng trên miền Dom(Hocky) = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}.