Tài liệu Biểu diễn dữ liệu mờ bằng ngôn ngữ xml và ứng dụng

  • Số trang: 75 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 49 |
  • Lượt tải: 0
nhattuvisu

Đã đăng 27125 tài liệu

Mô tả:

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG NGUYỄN ĐÌNH HUY BIỂU DIỄN DỮ LIỆU MỜ BẰNG NGÔN NGỮ XML VÀ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - Năm 2013 Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN ĐÌNH HUY BIỂU DIỄN DỮ LIỆU MỜ BẰNG NGÔN NGỮ XML VÀ ỨNG DỤNG Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số : 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Đoàn Văn Ban Thái Nguyên - Năm 2013 Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng dẫn trực tiếp của PGS.TS. Đoàn Văn Ban. Mọi trích dẫn sử dụng trong báo cáo này đều được ghi rõ nguồn tài liệu tham khảo theo đúng qui định. Mọi sao chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo, hay gian trá, tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm. Thái Nguyên, ngày tháng Tác giả Nguyễn Đình Huy Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ năm 2013 ii MỤC LỤC Trang LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................... i MỤC LỤC ................................................................................................................. ii CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT ................................................................... iv DANH MỤC BẢNG ................................................................................................. v DANH MỤC HÌNH ................................................................................................. vi MỞ ĐẦU ................................................................................................................... 1 CHƯƠNG 1. CÁC MÔ HÌNH BIỂU DIỄN CƠ SỞ DỮ LIỆU MỜ ............... 4 1.1. CƠ SỞ DỮ LIỆU MỜ .................................................................................4 1.1.1. Một số khái niệm ....................................................................................4 1.1.2. Các mô hình cơ sở dữ liệu mờ ................................................................5 1.2. ĐẠI SỐ GIA TỬ ..........................................................................................8 1.2.1. Một số khái niệm ...................................................................................8 1.2.2. Các tính chất của độ đo tính mờ trong ĐSGT ......................................11 1.3. MÔ HÌNH BIỂU DIỄN CSDL MỜ THEO CÁCH TIẾP CẬN ĐSGT 12 1.3.1. Ngữ nghĩa dữ liệu dựa trên việc định lượng ĐSGT .............................13 1.3.2. Xấp xỉ dữ liệu mờ theo cách tiếp cận ĐSGT ........................................16 1.3.3. Ngữ nghĩa dữ liệu dựa trên lân cận tôpô của ĐSGT ............................23 1.4. NGÔN NGỮ ĐÁNH DẤU MỞ RỘNG XML .........................................26 1.4.1. Giới thiệu về ngôn ngữ XML ...............................................................26 1.4.2. Cấu trúc tài liệu XML ...........................................................................28 Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ iii 1.4.3. Các thành phần cơ bản trong tài liệu XML ..........................................29 1.4.4. Định nghĩa kiểu tư liệu (DTD) .............................................................30 1.5. TỔNG KẾT CHƯƠNG .............................................................................32 CHƯƠNG 2. BIỂU DIỄN DỮ LIỆU MỜ BẰNG NGÔN NGỮ XML .......... 33 2.1. MÔ HÌNH TỔNG QUÁT .........................................................................33 2.2. ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP .............................................................................34 2.2.1. Mờ hóa cơ sở dữ liệu bằng đại số gia tử ...............................................34 2.2.2. Biểu diễn dữ liệu mờ hóa bằng XML ...................................................36 2.2.3. Truy vấn trên dữ liệu mờ ......................................................................40 2.3. TỔNG KẾT CHƯƠNG .............................................................................54 CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG ỨNG DỤNG ............................................................ 55 3.1. MÔ TẢ ỨNG DỤNG .................................................................................55 3.2. CÔNG CỤ LỰA CHỌN ............................................................................55 3.3. PHÁT TRIỂN CÁC MODUL ..................................................................55 3.3.1. Modul biểu diễn dữ liệu mờ .................................................................55 3.3.2. Modul biểu diễn truy vấn mờ ..............................................................56 3.4. GIAO DIỆN CHƯƠNG TRÌNH ..............................................................57 3.5. THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ ..............................................................60 3.6. TỔNG KẾT CHƯƠNG .............................................................................64 KẾT LUẬN ............................................................................................................. 65 Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ iv CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Tiếng Anh Từ viết tắt Tên đầy đủ Diễn giải DTD Doucument Type Definition Định nghĩa kiểu tài liệu HTML Hypertext markup language Ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản HTTP HyperText Transfer Protocol Giao thức truyền tải siêu văn bản XML eXtensible Markup Language Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng SQL Structured Query Language Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc Tiếng Việt CSDL Cơ sở dữ liệu ĐSGT Đại số gia tử Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ v DANH MỤC BẢNG Trang Bảng 1: Quan hệ Lý lịch 38 Bảng 2: Quan hệ Lương Tuổi 52 Bảng 3: Kết quả tìm kiếm của ví dụ (a) 54 Bảng 4: Kết quả tìm kiếm của ví dụ (b) 54 Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ vi DANH MỤC HÌNH Trang Hình 2: Mô hình tổng quát của hệ thống ..................................................................33 Hình 3: Cấu trúc một cơ sở dữ liệu mờ lylich đã được mờ hóa................................56 Hình 4: Cấu trúc file lưu trữ câu truy vấn mờ bằng XML ........................................57 Hình 5: Giao diện chính của chương trình ...............................................................58 Hình 6: Giao diện chức năng lựa chọn các trường thuộc tính mờ ...........................59 Hình 7: Giao diện chức năng cập nhật tập gia tử.....................................................59 Hình 8: Cơ sở dữ liệu nguồn .....................................................................................60 Hình 9: Xác định miền giá trị của thuộc tính Lương ................................................61 Hình 10: Xác định tập phần tử sinh của thuộc tính Lương .......................................61 Hình 11: Xác định tập gia tử .....................................................................................62 Hình 12: Cấu trúc của trường thuộc tính mờ............................................................62 Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ 1 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Trong những năm gần đây, việc xây dựng và phát triển các hệ cơ sở dữ liệu (CSDL) mờ phục vụ cho việc thu thập, xử lý và khai thác những dữ liệu với thông tin không chắc chắn, không đầy đủ - là những dạng dữ liệu mà con người vẫn thường xuyên xử lý trong thực tế - được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Nhiều mô hình CSDL mờ mở rộng từ mô hình CSDL quan hệ cổ điển do Codd đề xuất dựa trên cơ sở lý thuyết tập mờ của Zadeh được phát triển, tiêu biểu là mô hình tập con mờ, mô hình dựa trên quan hệ tương tự, mô hình dựa trên lý thuyết khả năng,... Song song với việc phát triển các mô hình, nhiều công trình nghiên cứu việc xử lý và khai thác dữ liệu mờ từ các mô hình CSDL mờ cũng được phát triển, tiêu biểu là các nghiên cứu về các phụ thuộc dữ liệu mờ, các ngôn ngữ hỏi mềm dẻo, khai phá tri thức từ dữ liệu,... Những nghiên cứu về CSDL mờ đã và đang được tiếp tục phát triển trong nước và trên thế giới. Trong luận văn này, chúng tôi tập trung nghiên cứu cách biểu diễn dữ liệu mờ bằng ngôn ngữ XML. Mô hình CSDL mờ được biểu diễn là mô hình dựa trên lý thuyết của đại số gia tử (ĐSGT). Mục đích nghiên cứu của đề tài là ứng dụng lý thuyết về mô hình cơ sở dữ liệu mờ, sử dụng ngôn ngữ XML để biểu diễn nhiều dạng dữ liệu mờ khác nhau, cho phép mờ hóa CSDL sẵn có nhằm thu thập, lưu trữ và thực hiện các truy vấn trên cơ sở dữ liệu mờ ứng dụng trong việc khai phá dữ liệu nhằm đưa ra các dự báo trong tương lai. 2. Mục tiêu của đề tài Mục đích nghiên cứu của đề tài là ứng dụng lý thuyết về mô hình cơ sở dữ liệu mờ, sử dụng ngôn ngữ XML để biểu diễn nhiều dạng dữ liệu mờ khác nhau, cho phép mờ hóa cơ sở dữ liệu sẵn có nhằm thu thập, lưu trữ và thực hiện các truy vấn trên cơ sở dữ liệu mờ ứng dụng trong việc khai phá dữ liệu nhằm đưa ra các dự báo trong tương lai. Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ 2 3. Đối tượng nghiên cứu - Tìm hiểu về mô hình CSDL mờ. - Tìm hiểu về ngôn ngữ XML. - Tìm hiểu về lý thuyết đại số gia tử - Cách biểu diễn dữ liệu mờ bằng ngôn ngữ XML dựa trên lý thuyết về ĐSGT. 4. Phương pháp nghiên cứu Đề tài thực hiện dựa trên nhiều phương pháp nghiên cứu khác nhau: khảo sát tình hình thực tế về các vấn đề về sử dụng những thông tin không đầy đủ, không chắc chắn trong thực tế, vấn đề về lưu trữ và xử lý những thông tin đó, tìm hiểu về cách xử lý thông tin nhân sự, nghiên cứu lý thuyết về cơ sở dữ liệu mờ dựa trên lý thuyết về đại số gia tử và ngôn ngữ XML. Từ đó đề xuất giải pháp xây dựng hệ thống “Quản lý thông tin nhân sự” ứng dụng mô hình cơ sở dữ liệu mờ theo hướng tiếp cận đại số gia tử và sử dụng ngôn ngữ XML để biểu diễn. 5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài - Xây dựng chức năng cho phép thu thập, lưu trữ những thông tin không chắc chắn, không đầy đủ của hệ thống quản lý nhân viên. - Cho phép lưu trữ, xử lý và thực hiện truy vấn trên những thông tin không chắc chắn, không đầy đủ, góp phần quan trọng trong lĩnh vực khai thác thông tin đặc biệt là những thông tin mờ. - Kết quả của đề tài còn tiếp tục phát triển cho các tính toán và khai thác tri thức từ cơ sở dữ liệu mờ. 6. Bố cục của luận văn Cấu trúc của luận văn gồm 3 chương và phần kết luận Chương 1: Trình bày các khái niệm, tính chất về cơ sở dữ liệu mờ, ngôn ngữ XML và Đại số gia tử. Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ 3 Chương 2: Đề xuất hướng giải quyết và đưa ra các mô hình cơ sở dữ liệu mờ dựa trên lý thuyết về đại số gia tử đã được phân tích để giải quyết các yêu cầu của hệ thống, đồng thời trình bày phương pháp sử dụng ngôn ngữ XML để biểu diễn cơ sở dữ liệu mờ đó. Chương 3: Ứng dụng các kết quả của chương hai để bổ sung thêm chức năng ứng dụng logic mờ trong hệ thống “Quản lý thông tin học sinh, nhân viên”. Chức năng này cho phép thực hiện mờ hóa dữ liệu đã có, thu thập, lưu trữ cơ sở dữ liệu mờ để làm dữ liệu nguồn cho các hệ thống khai phá dữ liệu để đưa ra các dự báo trong tương lai và đừa các truy vấn mờ trên CSDL đã được mờ hóa. Kết luận và kiến nghị: Những nội dung đã đạt được trong luận văn và định hướng phát triển. Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ 4 CHƯƠNG 1. CÁC MÔ HÌNH BIỂU DIỄN CƠ SỞ DỮ LIỆU MỜ Trong những năm gần đây, CSDL mờ được nhiều tác giả trong và ngoài nước quan tâm nghiên cứu và đã có những kết quả đáng kể. Có nhiều cách tiếp cận khác nhau như cách tiếp cận quan hệ mờ, tiếp cận trên tính tương tự, theo lý thuyết khả năng,… hay mô hình cơ sở dữ liệu mờ theo cách tiếp cận đại số gia tử. Để hiểu rõ hơn về các vấn đề này, trong chương này sẽ tập trung trình bày những kiến thức về đại số gia tử, mô hình biểu diễn cơ sở dữ liệu mờ theo cách tiếp cận đại số gia tử và ngôn ngữ XML. 1.1. CƠ SỞ DỮ LIỆU MỜ 1.1.1. Một số khái niệm 1.1.1.1. Cơ sở dữ liệu quan hệ mờ Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ (rõ) sử dụng khái niệm lý thuyết tập hợp để biểu diễn và liên kết dữ liệu. Trong mô hình cổ điển này, mỗi giá trị trong quan hệ là giá trị nguyên tố. Ngoại trừ giá trị null, mỗi thuộc tính phải có một giá trị chính xác và không thể có giá trị mờ hoặc không chắc chắn. Tuy nhiên, theo một số phương pháp tiếp cận được đề xuất để mở rộng mô hình cơ sở dữ liệu cổ điển sang cơ sở dữ liệu quan hệ mờ, mỗi giá trị trong quan hệ mờ có thể là một tập hợp có hơn 1 phần tử tương tự với nhau (theo một ngưỡng nào đó). Cơ sở dữ liệu quan hệ mờ là cơ cơ dữ liệu có thể lưu trữ, xử lý dữ liệu mờ và không chắc chắn [14]. 1.1.1.2. Quan hệ tương tự Quan hệ đồng nhất (trên một miền D) sử dụng trong cơ sở dữ liệu quan hệ (rõ) sẽ chia miền D thành nhiều lớp tương đương mà mỗi lớp ứng với một giá trị. Quan hệ đồng nhất là trường hợp đặc biệt của quan hệ tương tự. Một quan hệ tương tự s(x,y), cho một miền Dj, là phép ánh xạ của tất cả các cặp phần tử trong miền đơn vị vào khoảng [0,1], một quan hệ tương tự có tính phản xạ, đối xứng và bắc cầu, nó là quan hệ tương đương [14]. 1.1.1.3. Cơ sở dữ liệu quan hệ mờ dựa trên sự tương tự Mô hình quan hệ mờ dựa trên sự tương tự không phải là một mở rộng của quan hệ ban đầu, nhưng thực sự là một mô hình tổng quát của nó. Nó cho phép một tập Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ 5 hợp giá trị cho một thuộc tính hơn là giá trị nguyên tố duy nhất và thay thế các khái niệm đồng nhất với một khái niệm tương tự. Mô hình quan hệ dựa trên sự tương tự cho phép một bộ tại một thuộc tính được nhận một tập các giá trị đủ tương tự với nhau. Đặc tính này rất hữu ích cho việc xử lý truy vấn và thao tác cập nhật. Nếu giá trị thuộc tính là chính xác và chắc chắn, thì giá trị là nguyên tố. Trong trường hợp chấp nhận dữ liệu không chính xác, không chắc chắn thì giá trị một bộ tại một thuộc tính có thể là một tập hợp. Mức độ tương tự giữa các giá trị được xác định rõ bởi định nghĩa quan hệ tương tự cho miền giá trị thuộc tính. Mô hình ban đầu so sánh hai giá trị thuộc tính bằng cách kiểm tra xem hai giá trị bằng nhau hay không. Đặc tả quan hệ thực tế này phản ánh: i(x,y)=1 khi và chỉ khi x = y, ngoài ra i(x,y)=0. Mô hình quan hệ tương tự so sánh hai thuộc tính bằng cách đo sự tương tự của các giá trị trong điều kiện của khai báo rõ ràng miền thuộc tính. Một bộ trong mô hình này được gọi là dư thừa nếu nó có thể sáp nhập với nhau thông qua việc thiết lập phép hợp các miền giá trị tương ứng. 1.1.1.4. Cơ sở dữ liệu mờ theo cách tiếp cận ĐSGT Xét một lược đồ CSDL là tập vũ trụ các thuộc tính, { }, trong đó U = {A1, A2, …An} lược đồ quan hệ, tức là một tập con của U. Mỗi thuộc tính A được gắn với một miền giá trị thuộc tính, trong đó một số thuộc tính cho phép nhận các giá trị ngôn ngữ trong lưu trữ CSDL và được gọi là thuộc tính mờ, những thuộc tính còn lại được gọi là thuộc tính kinh điển. Thuộc tính kinh điển A được gắn với một miền trị kinh điển, ký hiệu là và một miền giá trị ngôn ngữ hay là tập các phần tử của một ĐSGT. Một CSDL như vậy được gọi là CSDL mờ theo cách tiếp cận ĐSGT [2][3][4]. 1.1.2. Các mô hình cơ sở dữ liệu mờ Mô hình quan hệ đóng một vai trò quan trọng và được sử dụng rất phổ biến kể từ khi Codd đề xuất vào năm 1970 [14]. Tuy nhiên, những hệ thống như vậy chỉ chấp nhận dữ liệu chính xác. Trên thực tế, thông tin về thế giới thực cần xử lý phần nhiều lại là thông tin không đầy đủ, không chắc chắn. Có nhiều đề xuất về cách tiếp cận nhằm giải quyết vấn đề này. Việc dùng lý thuyết mờ để mở rộng mô hình cơ sở dữ liệu đã được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Kerre E.F và Chen G.Q đã cho Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ 6 rằng có 5 cách tiếp cận trong việc biểu diễn dữ liệu tương ứng với việc làm mờ hóa các mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ để biểu diễn thông tin không chính xác. Đó là cách tiếp cận như sau: Mô hình dựa trên quan hệ mờ (the fuzzy ralation-based approach) [14] Cách tiếp cận nà do Baldwin và Zhou đưa ra năm 1984, Zvieli đưa ra năm 1986 với quan niệm rằng một quan hệ R  D1 x D2 x….Dn được đặc trưng bởi một hàm thuộc R : D1 x D2 x….Dn -> [0,1]. Như vậy một bộ của R có dạng (u1, u2, …,un, R (u1, u2, …,un)), trong đó ui  Di, với i=1,2,…n. Kiểu biểu diễn dữ liệu như vậy đi kèm với giả thiết khái niệm một bộ thuộc về một quan hệ là một khái niệm mờ trong khi các giá trị cụ thể của các thuộc tính lại là giá trị không mờ hoặc cũng có thể là các biến ngôn ngữ nhưng được xử lý như một đơn giá trị. Mô hình dựa trên tính tương tự (the similarity-based approach) [14] Cách tiếp cận này do Buckles và Petry đưa ra năm 1982, Anvari đưa ra năm 1984, với quan điểm cho phép sự thiếu chính xác ở giá trị của các thuộc tính cũng như ở mối quan hệ giữa các phần tử thuộc cùng một miền (miền trị của một thuộc tính). Trong mô hình này, giá trị tại mỗi thuộc tính (của mỗi bộ) có thể là một tập con thực sự của miền và trên mỗi miền đều xác định một quan hệ tương tự. Như vậy một quan hệ mờ R, là một tập con của tập tích đề các 2D1 x2D2 x 2D3 x…2Dm, ký hiệu 2Dj để chỉ tập các tập con khác rỗng của Dj, Dj là miền trị của thuộc tính thứ j, một n-bộ tR có dạng: t = (d1, d2, …,dn),   Dj. Với mỗi Dj, một quan hệ Si : Di x Di thỏa tính chất: [0,1] là một quan hệ mờ hai ngôi nên Di * Phản xạ: (Si(x,x) = 1) * Đối xứng: (Si(x,y) = S(y,x)) * Bắc cầu max-min: (Si(x, z) Maxy(Min[Si(x,y), Si(y,z)])) Mô hình dựa trên tính khả năng (the possbility-based approach) [14] Cách tiếp cận này do Prade và Testemale đưa năm 1983, Umano đưa ra năm 1983 và Zemankova năm 1984. Các tác giả này đã làm mờ hóa các giá trị thuộc tính. Nghĩa là một quan hệ R là một tập con của  (D1) x  (D2) x…x (Dn) trong Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ 7 đó  (Di) = {AiAi là một phân phối khả năng của Ai trêm Di}. Một n_bộ tR có dạng: (A1, A2,…. An), Ai  (Di). Ngoài ra có một phần tử đặc biệt e dùng để chỉ những giá trị “không thể áp dụng”. Nói một cách khác, Ai được định nghĩa là một hàm từ (Di  e) lên [0,1]. Năm 1986, Testemale đã mở rộng cách biểu diễn này cho trường hợp các thuộc tính có đa giá trị bằng việc xem xét các phân phối khả năng trên n_bộ có dạng (D, D,…. D), D : -> [0,1] và , và khi đó, một Di. Mở rộng mô hình trên tính khả năng (The extended possbility-based approach) [14] Các tác giả Rundensteiner, Hawkes và Bandler (1989), Chen (1991) đã mở rộng cách tiếp cận dựa trên cơ sở tính khả năng bằng việc cho phép mỗi miền trị (của thuộc tính) đã được gắn kết với một quan hệ thể hiện sự gần gũi. Cụ thể, một quan hệ R là một tập con của  (D1) x  (D2) x…x  (Dn). Một n_bộ tR có dạng: ( )  (Di). Thêm vào đó một quan hệ ci xác định trên mỗi miền Di thể hiện mối quan hệ “gần nhau” giữa các phần tử của miền ci: Di x Di -> [0,1] là một quan hệ mờ hai ngôi trên Di thỏa các tính chất: phản xạ (ci(x,x)=1), đối xứng ci(x,y)=ci(y,x). Có thể thấy rằng cách tiếp cận này cũng là tổng quát hóa của cách tiếp cận trên cơ sở tính tương tự do phân phối khả năng là trường hợp tổng quát của các tập con thông thường và quan hệ “gần gũi” là một tổng quát của hệ “tương tự”. Các mô hình tiếp cận kết hợp (the combined approach) [14] Một số nhà nghiên cứu có ý định biểu diễn tính mờ cả trong sự thuộc vào một quan hệ của một bộ cũng như tính mờ trong các giá trị thuộc tính hay mối quan hệ giữa các phần tử của miền. Trong các nghiên cứu của Van Schooten (1988) và Kerre (1988), các giá trị thuộc tính là các phân phối khả năng và mỗi bộ được gán cho một cặp (p,n) để biểu diễn một cách tương ứng khả năng có thể thuộc quan hệ và khả năng không thể thuộc quan hệ của bộ này. Như vậy một n_bộ có dạng (A1, , p1, nt),  (Di). Có thể thấy rằng trong bất cứ một mô hình biểu diễn nào cho phép giá trị tại các thuộc tính không cần phải là giá trị nguyên tố, không cần phải là một giá trị đơn thì tuy các giá trị này không buộc phải được đánh giá bằng nhau (hay không bằng Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ 8 nhau) nhưng phải được đánh giá “gần nhau” ở cấp độ tương tự của hai giá trị thuộc tính di và d’I là ( ). Trong một mở rộng của cách tiếp cận trên cơ sở tính khả năng do Rundensteiner và các cộng sự đưa ra năm 1989, sự giống nhau của hai giá trị thuộc tính Ai và Ai’ được đo bởi hai cấp độ. (i) min Re Si ( x, y) x , yt Ai Trong đó tAi = {wAi>0, wDi}, tAi’= {wAi’>0, wDi}, và Resi là một quan hệ “giống nhau” của Ai trên Di (định nghĩa quan hệ giống nhau ở đây cũng trùng với định nghĩa quan hệ gần nhau đã nêu ở trên). (ii) min (1-Ai(z)- Ai’(z)) zDi Cũng trong một mở rộng của cách tiếp cận trên cơ sở tính khả năng của Chen, Vandenbulcke và Kerre (1992), tính “gần nhau” của hai giá trị thuộc tính Ai và Ai’ được đo bởi. nếu I trùng với I’ 1 Poss (i = I’ là đúng) = sup min (i(x), I’(y)) nếu i  I’ ci(x,y) ≥ i x,y  Di trong đó ci là một quan hệ gần nhau của Ai trên Di và i là một ngưỡng cụ thể cho ci. 1.2. ĐẠI SỐ GIA TỬ 1.2.1. Một số khái niệm Xét miền ngôn ngữ của biến chân lý TRUTH gồm các từ sau: Dom(TRUTH) = {true, false, very true, very false, more-or-less true, more-or-less false, possibly true, possibly false, approximately true, approximately false, little true, little false, very possibly true, very possibly false.....}, trong đó true, false là các từ nguyên thủy, các từ nhấn (modifier or intensifier) very, more-or-less, possibly, approximately, little gọi là các gia tử (hedges) [2][3][8][13]. Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ 9 Khi đó, miền ngôn ngữ T = Dom(TRUTH) có thể biểu thị như một đại số X =(X, ), trong đó G là tập các từ nguyên thủy được xem là các phần tử sinh. G, H, H=H - H+ với H- và H+ tương ứng là tập các gia tử âm, dương và được xem là các phép toán một ngôi, quan hệ sắp thứ tự tuyến tính trên X cảm ngữ sinh từ ngữ nghĩa của ngôn ngữ. Ví dụ dựa trên ngữ nghĩa, các quan hệ thứ tự sau là đúng: false true, more true nhưng false very true nhưng very false more false, possibly true true possibly false …. Tập X được sinh ra từ G bởi các phép toán trong H. Như vậy, mỗi phần tử của X sẽ có dạng biểu diễn x=hnhn-1…h1c, c G. Tập tất cả các phần tử được sinh ra từ một phần tử x được ký hiệu là H(x). Nếu G có đúng hai từ nguyên thủy mờ, thì một được gọi là phần tử sinh dương ký hiệu c+, một gọi là phần tử sinh âm ký hiệu là c- và ta có ccòn false là phần tử sinh âm. c+. Trong ví dụ trên true là phần tử sinh dương Về mối quan hệ giữa các gia tử chúng ta có các khái niệm sau: (1) : Mỗi gia tử hoặc là dương, hoặc là âm đối với bất kỳ một gia tử nào khác, kể cả chính nó. (2) : Nếu hai khái niệm u và v độc lập, nghĩa là u ( ) ta có x H(v). Ngoài ra nếu u và v là không sánh được thì bất kỳ thì ( ) và nếu h với mọi gia tử h, k, h’, k’. Hơn nữa hx (4) : Nếu ( ) và H(u) thì ( ) ( ). cũng không sánh được với bất kỳ (3) : Nếu H(v) và v ( và thì thì hx độc lập kx. ) thì u ( ), đối với mọi gia tử h. Định nghĩa trên mới chỉ dựa vào các tính chất ngữ nghĩa và di truyền ngữ nghĩa của ngôn ngữ nhưng đã tạo ra cấu trúc đủ giàu để xây dựng các quan hệ đối sánh trong mô hình CSDL mờ. Tiếp theo là định lý thể hiện ý nghĩa trực quan trong ngôn ngữ về tính chất di truyền ngữ nghĩa của ngôn ngữ [2][3][8][13]. Định lý 1.1: Giả sử x = hn…h1u và y = km…k1u là các biểu diễn chính tắc của x { } và y đối với u. Khi đó tồn tại một chỉ số sao cho với mọi i < j ta có hi = ki và (1) x < y khi và chỉ khi hjxj < kjxj, trong đó xj = hj-1…h1u; Soá hoùa bôûi Trung taâm Hoïc lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ 10 (2) x = y khi và chỉ khi n = m = j và hjxj = kjxj; (3) x và y là không sánh được khi và chỉ khi hjxj và kjxj là không sánh được. Vì tất cả các thuộc tính có miền trị chứa giá trị số trong CSDL đều tuyến tính, nên một cách tự nhiên ta giả thiết trong chương này, ĐSGT được sử dụng là ĐSGT tuyến tính, do đó tập H+ và H- là tập sắp thứ tự tuyến tính. Như vậy, cho X = (X, G, H, ) với G = {0, c-, W, c+, 1}, H= H- H+ với giả thiết H- = {h1, h2, …,hp}, H+= {h-1, h-2, …,h-q}, h1>h2> …>hp và h-1< …x, nếu Sgn(hx) = -1 thì hx - Xem thêm -