iD2 lớn {Id1,Id3,Id5}
Lượng từ “ít nhất 2” là lượng từ tuyệt đối và đơn điệu tăng, nên ta có
fitnhatA 2(|result|) = fitnhatA 2(|2|) = 0 , vì vậy kết quả của truy vấn không có đối tượng nào thỏa mãn resultQ = ∅.
Truy vấn 3.5: “Cho biết ít nhất 2 sinh viên có sức khỏe tốt”. Khi đó câu truy vấn OQL mờ có dạng: select * from SinhVien where "ít nhất 2" (Sin- hVien.suckhoe() =1 tốt)
Dựa vào truy vấn 3.2, kết quả của các đối tượng thỏa mãn điều kiện của truy vấn là result = {Id2, Id5}.
fitnhatA 2(|result|) =fitnhatA 2(|2|) = 1, vì vậy kết quả của truy vấn resultQ= {Id2, Id5}.
3.5. Kết luận
Trong chương này, dựa trên xấp xỉ mức k của giá trị thuộc tính mờ luận án đã đưa ra định nghĩa về đối tượng dư thừa và ba phép toán kết hợp để loại bỏ những dư thừa đó. Trên cơ sở đó, chương này đề xuất các phép toán đại số mờ cho các lớp mờ và các đối tượng mờ làm cơ sở cho việc xử lý và truy vấn dữ liệu trong mô hình CSDL HĐT mờ. Phương pháp xác định giá trị chân lý của điều kiện mờ và việc định giá lượng từ trong câu truy vấn được trình bày theo cách tiếp cận ngữ nghĩa định lượng của đại số gia tử. Việc định giá và đưa lượng từ ngôn ngữ vào truy vấn hướng đối tượng mờ làm cho việc xử lý truy vấn trở nên mềm dẻo và gần gũi với thực tế. Cuối cùng, đề xuất các thuật toán thực hiện việc tìm kiếm dữ liệu với điều kiện mờ dựa trên ngữ nghĩa của đại số gia tử.
KẾT LUẬN
Luận án tập trung nghiên cứu mô hình CSDL hướng đối tượng mờ dựa trên ngữ nghĩa định lượng của ĐSGT và một số thao tác dữ liệu trên mô hình này. Cụ thể luận án đã đạt được một số kết quả:
1. Luận án xem miền trị của thuộc tính mờ mà các giá trị trong miền trị tồn tại thứ tự tuyến tính là một ĐSGT tuyến tính đầy đủ, xây dựng các phân hoạch dựa vào độ dài của giá trị trong miền trị, từ đó đề xuất định nghĩa về quan hệ đối sánh như: bằng nhau mức k, tương đương mức k.
2. Dựa trên độ đo xấp xỉ ngữ nghĩa của hai dữ liệu mờ, luận án đưa ra khái niệm phụ thuộc hàm mờ trong một lớp và chứng minh tính đúng đắn của hệ luật suy dẫn. Phụ thuộc dữ liệu mờ và các vấn đề liên quan giữa các dạng phụ thuộc dữ liệu để giải quyết chuẩn hóa dữ liệu và phát hiện tri thức từ dữ liệu.
3. Dựa trên lân cận mức phân hoạch, luận án đã đưa ra các phép toán đại số đối tượng mờ làm cơ sở để xử lý và thực thi các truy vấn đối tượng trong mô hình CSDL HĐT mờ.
4. Xây dựng ngôn ngữ thao tác dữ liệu mờ, cụ thể là câu truy vấn hướng đối tượng mờ và đề xuất các thuật toán liên quan.
5. Đưa lượng từ ngôn ngữ vào trong câu truy vấn mờ và phụ thuộc hàm mờ làm cho việc thao tác dữ liệu và phát hiện các phụ thuộc dữ liệu gần gũi với thực tế hơn.
Những vấn đề đặt ra từ kết quả nghiên cứu của luận án:
- Nghiên cứu các dạng chuẩn đối tượng mờ.
- Để đánh giá định lượng trong những nghiên cứu tiếp theo sẽ cài đặt thực nghiệm trên nền hệ quản trị CSDL HĐT như Objectivity, O2.
DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ
1. Đoàn Văn Ban, Trương Công Tuấn, Đoàn Văn Thắng (2011), Câu trả lời gần đúng cho truy vấn NULL trên mô hình cơ sở dữ liệu hướng đối tượng mờ thiếu thông tin, Tạp chí Tin học và Điều khiển học, Tập 27, Số 4, 329-340.
2. Đoàn Văn Ban, Trương Công Tuấn, Đoàn Văn Thắng (2013), Các phụ thuộc đối tượng mờ dựa trên xấp xỉ ngữ nghĩa theo cách tiếp cận đại số gia tử, Tạp chí Tin học và Điều khiển học, Tập 29, Số 1, 66-78.
3. Doan Van Ban, Truong Cong Tuan, Doan Van Thang (2012), Querying data with fuzzy information in object-oriented databases based on hedge algebraic semantics, Proceedings of the Fourth International Conference on Knowledge and Systems Engineering, Danang-Vietnam, IEEE Computer Society Press, 39-45.
4. Đoàn Văn Thắng (2010), Truy vấn dữ liệu với thông tin mờ và không chắc chắn trong cơ sở dữ liệu hướng đối tượng,Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng Số 39, 15-24.
5. Đoàn Văn Ban, Đoàn Văn Thắng (2010), Mô hình cơ sở dữ liệu hướng đối tượng theo hướng tiếp cận đại số gia tử, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng Số 41, 58-67.
6. D.V.Thang, D.V.Ban (2011), Query data with fuzzy information in object- oriented databases an approach interval values,International Journal of Computer Science and Information Security, USA, Feb 2011, 1-6.
7. Đoàn Văn Ban, Trương Công Tuấn, Đoàn Văn Thắng, Trần Minh Cảnh (2012), So sánh đối tượng trên mô hình cơ sở dữ liệu hướng đối tượng mờ,
Kỷ yếu Hội thảo quốc gia “Một số vấn đề chọn lọc của công nghệ thông tin và Truyền thông”, Cần Thơ, 7-8 tháng 10 năm 2011, NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 474-487.
8. Đoàn Văn Thắng (2013), Các phép toán đại số trong cơ sở dữ liệu hướng đối tượng mờ theo tiếp cận đại số gia tử, Hội nghị Quốc gia lần thứ VI về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Huế, 20 – 21/6/2013, NXB Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Hà Nội, 62-70.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng việt
[1] B.Bouchon, Meunier, Hồ Thuần, Đặng Thanh Hà (2007), Logic mờ và ứng dụng,NXB Đại học Quốc gia Hà Nội.
[2] Đoàn Văn Ban (1999), Một số tính chất của quá trình thừa kế kiểu trong mô hình cơ sở dữ liệu hướng đối tượng, Tạp chí tin học và điểu khiển học, T16, S3, 5-7.
[3] Đoàn Văn Ban (2000), Tính đúng đắn của lược đồ cơ sở dữ liệu hướng đối tượng,Tạp chí tin học và điểu khiển học, S16, T3, 5-7.
[4] Hồ Cẩm Hà (2002), Một cách tiếp cận mở rộng cơ sở dữ liệu quan hệ với thông tin không đầy đủ, Luận án tiến sĩ toán học, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội.
[5] Nguyễn Công Hào (2008), Cơ sở dữ liệu mờ với thao tác dữ liệu dựa trên đại số gia tử, Luận án tiến sĩ toán học, Viện Công nghệ thông tin – Viện khoa học và Công nghệ Việt Nam.
[6] Nguyễn Cát Hồ, Trần Thái Sơn (1995), Về khoảng cách giữa các giá trị của biến ngôn ngữ trong đại số gia tử, Tạp chí tin học và điều khiển học, S11, T1, 10-20.
[7] Nguyễn Cát Hồ, Nguyễn Văn Long (2003), Làm đầy đủ đại số gia tử trên cơ sở bổ sung các phần tử giới hạn,Tạp chí tin học và điều khiển học, S19, T1, 62-71.
[8] Nguyễn Cát Hồ (2001), Lý thuyết tập mờ và công nghệ tính toán mềm, Hệ mờ, mạng nowrron và ứng dụng, Nhà xuất bản khoa học kỹ thuật, 37-74.
[9] Nguyễn Kim Anh (2003), Chuẩn hóa sơ đồ cơ sở dữ liệu hướng đối tượng,
Tạp chí tin học và điều khiển học, S19, T2, 125-130.
[10] Phương M Nam, Trần Thái Sơn (2006), Về một cơ sở dữ liệu mờ và ứng dụng trong quản lý tội phạm, Tạp chí tin học và điều khiển học, S22, T1, 25-36.
[11] Trương Ngọc Châu (2011), Tối ưu hóa truy vấn dữ liệu hướng đối tượng,
Luận án tiến sĩ toán học, Viện Công nghệ thông tin – Viện khoa học và Công nghệ Việt Nam.
[12] Trần Đình Khang (1998). Lập luận xấp xỉ trong các hệ hỗ trợ quyết định,
Luận án tiến sĩ toán học, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội.
[13] Vũ Đức Quảng (2013), Nghiên cứu các phụ thuộc hàm trong cơ sở dữ liệu hướng đối tượng mờ,Luận án tiến sĩ toán học, Viện Công nghệ thông tin – Viện khoa học và Công nghệ Việt Nam.
Tiếng Anh
[14] Alhajj, R., Arkun, M. E. (1993). An object algebra for object-oriented database systems. Data Base, 24, 3, 13-22.
[15] Berzal, F., Marín N., Pons O., Vila M.A (2005). A framework to build fuzzy object-oriented capabilities over an existing database system. In Ma, Z. (Ed.): Advances in Fuzzy Object- Oriented Database: Modeling and Applications. Idea Group Publishing, 177-205.
[16] Baldwin, J.F., Cao, T.H.. Martin, T.P., and Rossiter J.M (2000). Toward soft computing object- oriented logic programming. In Proceedings of the 9th IEEE International Conference on Fuzzy Systems, San Antonio, USA, 768-773.
[17] Bordogna G., Lucarella D., Pasi G (1994). A fuzzy object-oriented data model. In Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Fuzzy Systems, NewYork, USA, 1, 313-318.
[18] Bordogna, G., Pasi, G., and Lucarella, D (1999). A fuzzy object-oriented data model managing vague and uncertain information.International Jour- nal of Intelligent Systems, 14, 623-651.
[19] Cao, T.H and Rossiter, J.M (2003). A deductive probabilistic and fuzzy object-oriented database language. International Journal of Fuzzy Sets and Systems, 140, 129-150.
[20] Cat Ho Nguyen, Witold Pedrycz, Thang Long Duong, Thai Son Tran (2013). A genetic design of linguistic terms for fuzzy rule based classifiers. Interna- tional journal of approximate reasoning, 54, 1-21.
[21] Chen G, Kerre E. E., Vandenbulcke J. (1994). A computational algorithm for the FFD transitive closure and a complete axiomatization of fuzzy functional dependence. International Journal of Intelligent Systems, 9, 5, 421-439. [22] Cettell R. G. G., et al (eds.) (2000). The Object - Oriented Standard: ODMG
3.0, San Francisco, CA: Morgan Kaufmann.
[23] Rita De Caluwe, R. (Ed): Fuzzy and Uncertain Object Oriented Databases: Concepts Models, World Scientific.
[24] De Tre, G., Dc Caluwe, R (2005). A constraint based fuzzy object ori- ented database model. In Ma, Z. (Ed.): Advances in Fuzzy Object-Oriented Database: Modeling and Applications. Idea Group Publishing, 1-45.
[25] George, R., Buckles, B.P., and Petry, F.E (1993). Modelling class hierarchies in the fuzzy object- oriented data model.International Journal of Fuzzy Sets and Systems, 60, 259-272.
[26] Jyothi S., Babu M.S (1997). Multivalued dependencies in fuzzy relational databases and lossess join decomposition. Fuzzy Set and Systems, 88, 3, 315-332.
[27] Komatzky, Y., Shimony, S.E (1994). A probabilistic object-oriented data model. Data and Knowledge Engineering. 12, 143-166.
[28] Liu Wei-Yi (1997). Fuzzy data dependencies and implication of fuzzy data dependencies. Fuzzy Set and Systems, 92, 3, 341-348.
[29] Marin, N., Pons O., Vila, M, A (2001). A strategy for adding fuzzy types to an object-oriented database system. International Journal of Intelligent Systems, 16, 863-880.
[30] N.C.Ho and Wechler (1990), Hedge algebras: An algebraic approach to struc- tures of sets of linguistic domains of linguistic truth variable,Fuzzy Sets and systems, 35, 281-293.
[31] N.C.Ho and Wechler (1992), Extende hedge algebras and their application to fuzzy logic,Fuzzy Sets and systems, 52, 259-281.
[32] N.C.Ho (2003), Quantifying hedge algebras and interpolation methods in approximate reasoning, Proc. Of the 5th Inter. Conf. on fuzzy information processing, Beijing, March 1-4, 105-112.
[33] N.C.Ho (2006), A model of relational databases with linguistic data of hegde algebras – based semantics, ICT.rda, 20-21/05/2006.
[34] N.C.Ho, N.V.Long (2007), Fuzziness measure on complete hedge algebras and quantitative semantics of terms in linear hedge algebras,Fuzzy sets and systems, 158, 452-471.
[35] N.C. Ho, H.V. Nam (2002), Towards an algebraic foundation for a zadeh fuzzy logic, Fuzzy Sets and System, 129, 229–254.
[36] Ma, Z, M. Mili, F. (2002). Handling fuzzy information in extended possibility-based fuzzy relational databases. International Journal of Intel- ligent Systems, 17, 10, 925-942.
[37] Li Yan, Z.M.Ma, Fu Zhang (2012). Algebraic operations in fuzzy object- oriented databases, @springer Science + Business Media.
[38] S.Dutta (1991), Approximate reasoning by analogy to answer null queries.
[39] S. Wang, T Huang (1997), Analogical reasoning to answer NULL queries in fuzzy object oriented data model,6th IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Barcelona, Spain, Vol 1, pp 31-36.
[40] Shyue-Liang Wang, Yu-Jane Tsai (1998), Null queries with interval-valued ambiguous attributes, IEEE, 2150-2153.
[41] Shukla, Praveen Kumar, et al (2011), A survey of fuzzy techniques in ob- ject oriented database. International Journal of Scientific and Engineering Research 2,11, pp 1-11
[42] Tamer O., Valduriez P.. (1999) Principles of Distributed Database Systems. Prentice Hall Englewood Cliffs, Second Edition, New Jersey 07362
[43] Ulmano, M., Fukami, S (1994). Fuzzy relational algabra for possibility dis- tribution relational model of fuzzy data.International Journal of Intelligent Systems, 3, 7-27.
[44] Van Gyseghem, N., De Caluwe, R (1997). The UFO database model: deal- ing with imperfect information. De Caluwe, R.(Ed.):Fuzzy and Uncertain Object-Oriented Databases: Concepts and Models, World Scientific,123-185. [45] Vladarean Cristina (2006), Extending Object oriented databases for fuzzy
information modeling,ROMAI J., 2, pp 225-237.
[46] Wei Yi Liu (1997), Fuzzy data dependencies and implication of fuzzy data dependencies, Fuzzy Sets and Systems, 92, 341-348.
[47] Yazici, A., George, R., and Aksoy, D (1999). Design and implementation issues in the fuzzy object- oriented data model. International Journal of Information Sciences, 108, 241-260.
[48] Yazici, A., George (1999c), R. Integrity constraints in similarity-based fuzzy relational databases: Fuzzy database modelling. Studies in Fuzziness and Soft Computing, Physica - Verlag, 26, 113-210.
[49] Zicari R. and Milano P. (1990), Incomplete information in object-oriented databases, ACMSIGMOD Record, 19 (3), pp. 5-16.
[50] L.A.Zadeh (1965), Fuzzy Sets, Information and control, 8(3), pp 338-353. [51] L.A.Zadeh (1975), The concept of a linguistic variable and its application
to approximate reasoning. Information Sciences, Part I: 8, 199-249; Part II: 8, 301-357; Part III: 9, 43-80.
[52] Zamulin, A., V (2002). An object algebra for the ODMG standard.Proceed- ings of the 6th East European Conference on Advances in Databases and Information Systems, Lecture Note in Computer Science, 2435, 291-304. [53] Zongmin Ma (2005), Advances in Fuzzy Object-Oriented Databases Model-