4.1.4.1.Chức năng định nghĩa biến ngôn ngữ
KẾT LUẬN
Luận văn đã tìm hiểu trình bày tương đối hoàn chỉnh về một mô hình cơ sở dữ liệu mờ dựa trên quan hệ tương tự. Luận văn cũng trình bày phương pháp mở rộng ngôn ngữ SQL truyền thống thành ngôn ngữ SQL mờ trong mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống và mô hình cơ sở dữ liệu mờ.
Kết quảđạt được:
Tìm hiểu về lý thuyết tập mờ, tổng quan về các mô hình cơ sở dữ liệu mờđã và đang được phát triển.
Nghiên cứu trình bày chi tiết về một mô hình cơ sở dữ liệu mờ dựa trên quan hệ tương tự. Trình bày về các phụ thuộc hàm mờ, sự phù hợp giữa các bộ dữ liệu, các dạng chuẩn mờ, lý thuyết phân tách quan hệ có bảo toàn thông tin và có kết nối không mất thông tin trong mô hình này.
Đưa ra một công thức tính độ phù hợp giữa các bộ dữ liệu trên cơ sở kết hợp độ đo khả năng vào mô hình cơ sở dữ liệu dựa trên quan hệ tương tự. Mỗi giá trị của thuộc tính được gắn với một độ đo khả năng thể hiện khả năng chắc chắn xảy ra dữ liệu.
Tìm hiểu trình bày về ngôn ngữ SQL mờ trên mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống và mô hình cơ sở dữ liệu mờ. Trình bày về các yếu tố mờđược kết hợp như thế nào vào trong ngôn ngữ SQL chuẩn để tạo thành ngôn ngữ SQL mờ. Trong mô hình cơ sở dữ liệu mờ, vấn đề về so sánh mờ và so sánh các giá trị rõ bằng các toán tử so sánh mờ cũng được xem xét trình bày.
Xây dựng chương trình mô phỏng cho phép thực hiện các câu lệnh SQL với các điều kiện mờ trên mô hình cơ sở dữ liệu truyền thống.
Định hướng tiếp theo:
Tìm hiểu nghiên cứu rộng hơn và sâu hơn về mô hình cơ sở dữ liệu mờ dựa trên quan hệ tương tự và các mô hình cơ sở dữ liệu mờ khác.
Tiếp tục nghiên cứu ứng dụng độ đo khả năng vào mô hình cơ sở dữ liệu mờ dựa trên quan hệ tương tự.
Tiếp tục nghiên cứu sâu hơn về ngôn ngữ SQL mờ trên các mô hình cơ sở dữ liệu mờ.
Tiếp tục nghiên cứu việc cài đặt thử nghiệm ngôn ngữ SQL mờ trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu hiện nay và ứng dụng các kết quả này trong thực tế.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng việt
[1]Jeffrey D. Ullman, Nguyên lý các hệ cơ sở dữ liệu và cơ sở tri thức, Biên dịch: Trần Đức Quang các tập 1, 2, 3, NXB Thống kê, 1999.
[2]Trần Thiên Thành (2004), Một số vấn đề lý thuyết và ứng dụng của cơ sở
dữ liệu mờ, Luận án tiến sỹ toán học, Đại học Quốc Gia Hà Nội, Hà Nội. [3]Trương Đức Hùng, Lê Tiến Vương (1996), Về một cách tiếp cận cơ sở dữ
liệu thiếu thông tin, Tạp chí tin học và Điều khiển học Tập 12 (4), tr. 125- 136.
Tài liệu tiếng anh
[4]Bahar O., Yazici A., Normalization and lossless Join Decomposition of Similarity-Based Fuzzy Relational Databases. INTERNATIONAL JOURNAL OF INTELLIGENT SYSTEMS, VOL. 19, Wiley Periodicals,
Inc. DOI 10.1002/int.20029. 2004. 885-917.
[5]Bhattacharjee T.K., Mazumdar A.K (1998), “Axiomatization of fuzzy multivalued dependencies in a fuzzy relational data model”, Fuzzy Sets and System 96 (3), pp. 343 – 352.
[6]Bosc P., Pivert O. (2000), SQLf Query Functionality on Top of a Regular Relational Database Management System, in: Knowledge Management in Fuzzy Databases, Pons O., Vila M.A., Kacprzyk J., eds., Springer-Verlag, New-York, pp. 171-190.
[7]Buckles, B. P., &Petry, F. E. (1982a). Fuzzy databases and their applications. In M. Gupta & E. Sanchez (Eds.), Fuzzy information and decision processes(Vol. 2, pp.361-371). North-Holland, Amsterdam. [8]Buckles, B. P., &Petry, F. E. (1982b). A fuzzy representation of data for
relational databases. Fuzzy Sets Systems, 7, 213-226.
[9]Buckles, B. P., &Petry, F. E. (1983). Information – theoretic characterization of fuzzy relational databases. IEEE Trans. Syst. Man Cybernet 13, 74-77.
[10]Buckles, B. P., &Petry, F. E. (1984). Extending the fuzzy database with fuzzy numbers. Information Sciences, 34, 45-55.
[11]Buckles, B. P., &Petry, F. E. (1985). Uncertainty models in information and database systems. Information Sciences, 11, 77-87.
[12]Codd E.F. 1970, A relational model of data for large shared data banks, Communications of the ACM 13(6), pp. 377-387.
[13]Chen G, Kerre EE, Vandenbulcke J. A computational algorithm for the FFD transitive closure and a complete axiomatization of fuzzy functional dependence (FFD). Int J Intell Syst 1994; 9: 421-439. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
[14]Chen G, Kerre EE, Vandenbulcke J. The dependency preserving decomposition and a testing algorithm in a fuzzy relational data model. Fuzzy Set System 1995, 72: 27-37.
[15]Kacprzyk J., Zioslkowski A. (1986), “Database Queries with Fuzzy Linguistic Quantifiers”, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 16(3), pp. 474-479.
[16]Jose G, Angelica U., Mario P., (2006). Fuzzy Database: Modeling, Design and Implementation. Idea Group Publishing.
[17]Jyothi S., Babu M. S. (1997), “Multilvalued dependencies in fuzzy relational databases and lossless join decomposition”, Fuzzy Sets and Systems 88 (3), pp. 315 – 332.
[18]Pedrycz, W., Gomide, F. (1998). An introduction to fuzzy sets: Analysis and design. Cambridge, MA: MIT Press.
[19]Petry F., Bosc P. (1996), Fuzzy Databases: Principles and Applications, Kluwer, Norwell, MA.
[20]Prade, H. (1984). Lipski’s approach to incomplete information databases restated and generalized in the setting of Zadeh’s possibitlty theory. Information Systems, 9, 27-42.
[21]Prade, H., & Testemale, C. (1984). Generalizing database relational algebra for the treatment of incomplete/uncertain information and vague queries. Information Sciences, 34, 115-143.
[22]Prade, H., & Testemale, C. (1987a). Fuzzy relational databases: Representational issues and reduction using similarity measures. J. Am. Soc. Information Sciences, 38(2), 118-126.
[23]Raju, KVSVN and Majumdar, AK, Fuzzy functional dependencies and lossless join decomposotion of fuzzy relational database systems. ACM Trans Database Syst 1988. 129-166.
[24]Schweizer B., Skalar A. (1983). Probabilistic metric spaces. North- Holland, Amsterdam.
[25]Sozat M. I., Yazici A.(2001), “A complete axiomatization for Fuzzy Functional and Multivalued Dependencies in Fuzzy Database Relations”, Fuzzy Sets and Systems 117 (2), pp. 161-181.
[26]Trillas, (1979). Sobre funciones de negación en la teoría de conjuntos difusos. Stochastica, 3(1), 47-59.
[27]Umano M., Fukami S. (1994). Fuzzy relational algebra for possibility- distribution-fuzzy-relation model of fuzzy data. Journal of Intelligent Information Systems, 3, 7-28.
[28]Umano M., Freedom O. A Fuzzy database system. In: E. Sanchez, M. Gupta, editors. Fuzzy Information and Decision Processes. Amsterdam: North Holland; 1982. pp 339-347.
[29]Yazici A., Cibiceli D. (1999), “An access structure for similarity-Based Fuzzy Databases”, Information Sciences 115 (3), pp. 137-163.
[30]Yazici A., George R. “Fuzzy Databases Modeling”, Heidelberg: Physica-Verlag; 1999.
[31]Yazici A., Sozat M. I., “The integrity constraints for similarity-based fuzzy relational database”, Int J Intell Systems 1998, 13. 641-660.
[32]Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8, 338-353. [33]Zadeh, L. A. (1971). Similarity relations and fuzzy orderings.
Information Sciences, 3, 177-200.
[34]Zadeh, L. A. (1978). Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility. Fuzzy Sets and Systems, 1, 3-28.
[35]Zadeh, L. A. (1992). Knowledge representation in fuzzy logic. In: An introduction to fuzzy logic applications in intelligent systems. Kluwer Academic.