模糊关系数据库的数据表达和模糊查询

将模糊集合理论和可能性理论应用于数据库中,提出不确定/不精确数据的表达方式,将关系数据库扩展为模糊关系数据库,介绍模糊关系数据库的数据模型、模糊数据和表达方法。

模糊关系数据库的更新处理研究

本文以文献［１］提出的模糊关系数据库更新处理策略为基础，进行简化。

一种利用模糊关系数据库构建模糊OWL本体的方法

经典OWL本体不能直接表示和处理语义Web应用中广泛存在的模糊知识,鉴于模糊关系数据库在模糊数据表示与处理方面的优势,提出利用模糊关系数据库来构建模糊OWL本体.通过对RDF数据类型进行模糊扩展,并从模糊数据类型角度扩展OWL,解决了模糊OWL本体的表示问题;在此基础上,研究了以模糊关系数据库为数据源的模糊OWL本体的构建方法,该方法为语义Web中模糊本体的构建提供了一个有效的解决方案.

模糊关系数据库的推理方法

通过引入模糊集间的相似度 ,定义了模糊关系数据库上的mass 函数、信任测度和似然测度 。

模糊关系数据库中的非对称冗余元组

在现实世界中,有些对象比其它的更具有一般性,两个对象的相似度可能不对称。两个对象之间的相似关系可能既不对称又不传递,我们用弱相似关系来表示。本文提出了非对称冗余元组来处理模糊关系数据库中的弱相似关系。非对称冗余元组的概念是模糊关系数据库的冗余概念的推广,它用来删除一些冗余信息,表示更精确的信息。

模糊关系数据库的函数依赖及应用

在关系数据库中引入模糊数学思想,运用模糊数学的表示方法来描述实体,并且存放在数据库中,由此形成了带有模糊意义的数据库系统。研究模糊数据库中函数依赖理论,具体讨论模糊数据库中函数依赖的基本定义和基本公理系统以及在模糊关系数据库中的应用实例。

模糊关系数据库及应用探讨

基于模糊集合理论,提出了模糊关系的定义、模糊关系的运算,建立一个简单的模糊关系数据库,实现了在软件质量模糊综合评价中的应用。

一种基于语义的模糊关系数据库除操作

模糊信息的描述和处理只有符合自然语义才能反映事物本来面目.本文分析了传统关系数据库除操作,讨论了模糊关系数据库除操作的一般扩展形式和基于语义的运算方法——NQ扩展和运算。提出了除操作运算结果的个体活动满意度和团队活动满意度两种查询语义,并在此基础上给出了一种新的基于语义的模糊关系数据库除操作扩展和运算方法——PAT扩展和运算.通过实验测试和对比,结果表明PAT方法能使模糊信息的描述更逼近自然语义.

基于模糊关系数据库的聚类算法研究

聚类是人类一项最基本的认识活动 ,通过适当的聚类 ,事物才便于研究 ,事物的内部规律才可能为人类所掌握。但是 ,由于人们不总是能对客观世界进行精确的描述 ,很多信息和数据都是不确定的、模糊的。为了处理模糊数据 ,把模糊性引入数据库系统中 ,从而形成了模糊关系数据库。本文对模糊关系数据库下的基于距离函数的聚类算法进行了研究 。

模糊OWL 2本体到模糊关系数据库映射形式化方法

针对语义Web上的模糊OWL 2本体,提出了基于关系数据库的模糊本体存储方法.通过深入分析模糊OWL 2本体的结构及语义特点,提出了基于模糊关系数据库的模糊本体存储结构,在此基础上,给出了模糊OWL 2本体到模糊关系数据库映射的形式化方法.理论和实例结果表明所提出的形式化映射方法是合理和可行的.

模糊关系数据库中数据的特点和完整性研究

从模糊集合的基本理论出发，分析了模糊关系数据库的数据特点，给出了模糊关系的形式化描述，对由于模糊关系将传统关系的范围由二值逻辑论扩展到模糊集合论而引起的问题进行了探讨，特别对模糊数据库数据的完整性作了较深入的研究。

模糊数据库中的关系代数转换规则

关系代数等效转换规则是查询优化中非常重要的一种方法.本文首先总结了模糊关系数据库中关系代数的研究现状;然后在基于模糊关系的关系数据库模型中,对传统的关系代数转换规则做了扩展,证明了这些规则在基于模糊关系的关系数据库中仍然是成立的;最后举例对其中的一些转换规则做了说明.

数据挖掘技术在管理与决策中的应用

利用数据挖掘技术和模糊关系数据库能够分析和处理大量复杂数据关系并进而发现有用知识和模式的优点 ,将两者结合应用于企业战略管理与决策过程中 ,在分析企业的内外部运行环境时 ,通过建立模糊近似关系 ,对相关模糊区域进行最优划分 ,从而识别企业的运行模式 ,确定出所涉及的每一企业在竞争市场中的相对地位 .为企业进一步制定和实施发展战略 ,最终实现科学的战略决策 。

模糊袋算子应用

本文在Ｒ．ＲＹａｇｅｒ袋理论的基础上，重新定义了模糊袋及相关运算。这一研究期望能为专家系统中模糊关系数据库、信息与知识的获取提供一些新颖的处理模型。

模糊信息与ERP融合应用的关键技术

以模糊数据与ERP的融合应用为背景,探讨了关系数据库上模糊数据库表的设计及相关的数据处理技术。与先前所提出的对预先确定的模糊子集直接“保存-提取”的方式不同,通过一个实例———“剩余库存消耗天数预测”展示了一种以灵活的模糊查询为目标,“在查询时构建模糊集”的模糊数据库表设计。在所提出的数据库表中可减少对应于各预设模糊集的冗余记录。结合所提出的数据库表,探讨了模糊数据的归一化、排序、查询等处理方法与技术。