Một cách tiếp cận để xấp xỉ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu mờ
Số trang: 12
Loại file: pdf
Dung lượng: 268.98 KB
Lượt xem: 16
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
In this paper, we introduced a method to approximate data on domain of fuzzy attributes in relation of fuzzy databases based hedge algebra. Because, domain of fuzzy attributes can except values are number, linguistic values, thus we have to effect and simply on method to approximate data.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Một cách tiếp cận để xấp xỉ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu mờ’Tap ch´ Tin hoc v` Diˆu khiˆn hoc, T.23, S.2 (2007), 110–121ıee.. a `.’ ´´’ ˜. ˆˆ´ˆˆˆ ˆMOT CACH TIEP CAN DE XAP XI DU LIEU.... ’ . ˜. ˆ.`TRONG CO SO DU LIEU MO.˜`˜ˆ´ˆˆˆ`NGUYEN CAT HO1 , NGUYEN CONG HAO21 Viˆne.Cˆng nghˆ thˆng tin, Viˆn Khoa hoc v` Cˆng nghˆ Viˆt Namoe oee e... a o..2.`.ng Dai hoc Khoa hoc Huˆ´Tru oe. ..Abstract. In this paper, we introduced a method to approximate data on domain of fuzzy attributesin relation of fuzzy databases based hedge algebra. Because, domain of fuzzy attributes can exceptvalues are number, linguistic values, thus we have to effect and simply on method to approximatedata.´´`T´m t˘t. B`i b´o tr` b`y mˆt phu.o.ng ph´p xˆp xı d˜. liˆu trˆn miˆn tri thuˆc t´ m`. cua mˆtoaa aınh aoa a ’ u eeeo ınh o ’o.....’´’ u e’’ ı `’eo .eo ınh o o e aquan hˆ trong co. so. d˜. liˆu m`. du.a trˆn dai sˆ gia tu.. Bo.i v` miˆn tri cua thuˆc t´ m`. c´ thˆ l`eo.....` o o´´o uagi´ tri sˆ , gi´ tri ngˆn ng˜., do d´ ch´ ng ta cˆn c´ mˆt phu.o.ng ph´p xˆp xı d˜. liˆu mˆt c´ch do.na . o a . oua a ’ u eo a...’’gian v` hiˆu qua.a e.´˘ˆˆE1. DAT VAN D`.` a’’ u eo aeaaoae u a aCo. so. d˜. liˆu m`. d˜ du.o.c nhiˆu t´c gia trong v` ngo`i nu.´.c quan tˆm nghiˆn c´.u v` d˜...ng kˆt qua d´ng kˆ ([1–5, 10, 12]). C´ nhiˆu c´ch tiˆp cˆn kh´c nhau nhu. c´ch tiˆp´´`´ .’ aeaec´ nh˜o ue’oe ae aa. ([1]), theo l´ thuyˆt kha n˘ng ([4]) Prade v` Testemale n˘m 1983,´´ .’ ayeaacˆn theo l´ thuyˆt tˆp m`aye ao.`´´´´ .quan hˆ tu.o.ng du.o.ng ([2, 3, 5])... Tˆ t ca c´c c´ch tiˆp cˆn trˆn nh˘ m muc d´ n˘m b˘t v` xu.ea ’ a ae aeaıch aa a ’..’l´ mˆt c´ch thoa d´ng trˆn mˆt luˆn diˆ m n`o d´ c´c thˆng tin khˆng ch´ x´c (unexact),y o aaeoae’a o aooınh a...´c ch˘n (uncertainty) hay nh˜.ng thˆng tin khˆng dˆy du (incomplete). Do su. da´`’aookhˆng ch˘oaau.’´’ a nh˜.ng loai thˆng tin n`y nˆn ta g˘p rˆ t kh´ kh˘n trong biˆ u thi ng˜. ngh˜ v` thaooa ea ao aeıa adang cuu... u.t´c v´.i ch´ng.a ou` a´’’ee ua a oTrong th`.i gian qua, dai sˆ gia tu. du.o.c nhiˆu t´c gia nghiˆn c´.u trong [6–8] v` d˜ c´o.. o.ng u.ng dung d´ng kˆ , d˘c biˆt trong lˆp luˆn xˆ p xı v` trong mˆt sˆ b`i to´n diˆu khiˆ n.’ a´nh˜ ´uae .eaa a ’ ao o a a `ee’..... ´.u vˆ co. so. d˜. liˆu m`. theo c´ch tiˆp cˆn dai sˆ gia tu. l` mˆt hu.´.ng´ .´’ u e’ a oV` vˆy, viˆc nghiˆn c´ `ı aee u eoae ao..... o.i cˆn quan tˆm giai quyˆt.´’m´ `o aae´’.ˆ2. DAI SO GIA TU.’´´ .`` o’Dˆ xˆy du.ng c´ch tiˆp cˆn dai sˆ gia tu., trong phˆn n`y s˜ tr` b`y tˆ ng quan vˆ mˆte’ aae aa a e ınh a oe .. o.. ban cua dai sˆ gia tu. v` kha n˘ng biˆ u thi ng˜. ngh˜ du.a v`o cˆ u tr´c cua dai sˆ´´´´’’ a’ ae’ıa .a au ’sˆ n´t co ’o e. u. o. o´ ınh a ’´´’., h`m dinh lu.o.ng ng˜. ngh˜ v` mˆt sˆ t´ chˆ t cua dai sˆ gia tu..’gia tu auıa a o o.... o`´` n ngˆn ng˜. cua biˆn chˆn l´ TRUTH gˆ m c´c t`. sau:’ea yoa uTa x´t miˆeeoudom(TRUTH) = {true, false, very true, very false, more-or-less true, more-or-less false,’ ´´’ ˜. ˆˆ´ˆˆˆ ˆMOT CACH TIEP CAN DE XAP XI DU LIEU...111possibly true, possibly false, approximately true, approximately false, little true, little false,very´’ a uoa a upossibly true,very possibly false...}, trong d´ true, false l` c´c t`. nguyˆn thuy, c´c t`. nhˆ nea’(mordifier hay intensifier) very, more-or-less, possibly, approximately, little goi l` c´c gia tu.. a a’ e’` n ngˆn ng˜. T = dom(TRUTH) c´ thˆ biˆ u thi nhu. mˆt dai sˆ AH =´(hedges). Khi d´ miˆo eo . oo eou..`’(X, G, H, ), trong d´ G l` tˆp c´c t`. nguyˆn thuy du.o.c xem l` c´c phˆn tu. sinh. H l` tˆpea aa ’a aoa a a u.... du.o.c xem nhu. l` c´c ph´p to´n mˆt ngˆi, quan hˆ (trˆn c´c t`. (c´c kh´i niˆm m`.)’a aeaooe e a u aa eoc´c gia tua....’l` quan hˆ th´. tu. du.o.c “cam sinh” t`. ng˜. ngh˜ tu. nhiˆn. V´ du du.a trˆn ng˜. ngh˜ c´cae u .u uıa .eı . .euıa, a..quan hˆ th´. tu. sau l` d´ng: false true, more true very true nhu.ngvery false more false,e u .a u.’ apossibly truetrue nhu.ng falsepossibly false... Tˆp X du.o.c sinh ra t`. G bo.i c´c ph´paue... vˆy mˆi phˆn tu. cua X s˜ c´ dang biˆ u diˆn x = h h˜’˜`oa ’ ’e o .eet´ trong H . Nhu aınhn n−1 ...h1x, x ∈ G..´``´Tˆp tˆ t ca c´c phˆn tu. du.o.c sinh ra t`. mˆt phˆn tu. x du.o.c k´ hiˆu l` H(x). Nˆu G c´ d´nga a ’ aa ’u oa ’y e aeo u...... nguyˆn thuy m`., th` mˆt du.o.c goi l` phˆn tu. sinh du.o.ng k´ hiˆu l` c+ , mˆt goi l`’ oeı oa ’y e ao . ahai t`u... a `... sinh ˆm k´ hiˆu l` c− v` ta c´ c− < c+ . Trong v´ du trˆn true l` du.o.ng c`n false`phˆn tua ’oay e aaoı . ea.´’o´ooal` ˆm. Cho d ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Một cách tiếp cận để xấp xỉ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu mờ’Tap ch´ Tin hoc v` Diˆu khiˆn hoc, T.23, S.2 (2007), 110–121ıee.. a `.’ ´´’ ˜. ˆˆ´ˆˆˆ ˆMOT CACH TIEP CAN DE XAP XI DU LIEU.... ’ . ˜. ˆ.`TRONG CO SO DU LIEU MO.˜`˜ˆ´ˆˆˆ`NGUYEN CAT HO1 , NGUYEN CONG HAO21 Viˆne.Cˆng nghˆ thˆng tin, Viˆn Khoa hoc v` Cˆng nghˆ Viˆt Namoe oee e... a o..2.`.ng Dai hoc Khoa hoc Huˆ´Tru oe. ..Abstract. In this paper, we introduced a method to approximate data on domain of fuzzy attributesin relation of fuzzy databases based hedge algebra. Because, domain of fuzzy attributes can exceptvalues are number, linguistic values, thus we have to effect and simply on method to approximatedata.´´`T´m t˘t. B`i b´o tr` b`y mˆt phu.o.ng ph´p xˆp xı d˜. liˆu trˆn miˆn tri thuˆc t´ m`. cua mˆtoaa aınh aoa a ’ u eeeo ınh o ’o.....’´’ u e’’ ı `’eo .eo ınh o o e aquan hˆ trong co. so. d˜. liˆu m`. du.a trˆn dai sˆ gia tu.. Bo.i v` miˆn tri cua thuˆc t´ m`. c´ thˆ l`eo.....` o o´´o uagi´ tri sˆ , gi´ tri ngˆn ng˜., do d´ ch´ ng ta cˆn c´ mˆt phu.o.ng ph´p xˆp xı d˜. liˆu mˆt c´ch do.na . o a . oua a ’ u eo a...’’gian v` hiˆu qua.a e.´˘ˆˆE1. DAT VAN D`.` a’’ u eo aeaaoae u a aCo. so. d˜. liˆu m`. d˜ du.o.c nhiˆu t´c gia trong v` ngo`i nu.´.c quan tˆm nghiˆn c´.u v` d˜...ng kˆt qua d´ng kˆ ([1–5, 10, 12]). C´ nhiˆu c´ch tiˆp cˆn kh´c nhau nhu. c´ch tiˆp´´`´ .’ aeaec´ nh˜o ue’oe ae aa. ([1]), theo l´ thuyˆt kha n˘ng ([4]) Prade v` Testemale n˘m 1983,´´ .’ ayeaacˆn theo l´ thuyˆt tˆp m`aye ao.`´´´´ .quan hˆ tu.o.ng du.o.ng ([2, 3, 5])... Tˆ t ca c´c c´ch tiˆp cˆn trˆn nh˘ m muc d´ n˘m b˘t v` xu.ea ’ a ae aeaıch aa a ’..’l´ mˆt c´ch thoa d´ng trˆn mˆt luˆn diˆ m n`o d´ c´c thˆng tin khˆng ch´ x´c (unexact),y o aaeoae’a o aooınh a...´c ch˘n (uncertainty) hay nh˜.ng thˆng tin khˆng dˆy du (incomplete). Do su. da´`’aookhˆng ch˘oaau.’´’ a nh˜.ng loai thˆng tin n`y nˆn ta g˘p rˆ t kh´ kh˘n trong biˆ u thi ng˜. ngh˜ v` thaooa ea ao aeıa adang cuu... u.t´c v´.i ch´ng.a ou` a´’’ee ua a oTrong th`.i gian qua, dai sˆ gia tu. du.o.c nhiˆu t´c gia nghiˆn c´.u trong [6–8] v` d˜ c´o.. o.ng u.ng dung d´ng kˆ , d˘c biˆt trong lˆp luˆn xˆ p xı v` trong mˆt sˆ b`i to´n diˆu khiˆ n.’ a´nh˜ ´uae .eaa a ’ ao o a a `ee’..... ´.u vˆ co. so. d˜. liˆu m`. theo c´ch tiˆp cˆn dai sˆ gia tu. l` mˆt hu.´.ng´ .´’ u e’ a oV` vˆy, viˆc nghiˆn c´ `ı aee u eoae ao..... o.i cˆn quan tˆm giai quyˆt.´’m´ `o aae´’.ˆ2. DAI SO GIA TU.’´´ .`` o’Dˆ xˆy du.ng c´ch tiˆp cˆn dai sˆ gia tu., trong phˆn n`y s˜ tr` b`y tˆ ng quan vˆ mˆte’ aae aa a e ınh a oe .. o.. ban cua dai sˆ gia tu. v` kha n˘ng biˆ u thi ng˜. ngh˜ du.a v`o cˆ u tr´c cua dai sˆ´´´´’’ a’ ae’ıa .a au ’sˆ n´t co ’o e. u. o. o´ ınh a ’´´’., h`m dinh lu.o.ng ng˜. ngh˜ v` mˆt sˆ t´ chˆ t cua dai sˆ gia tu..’gia tu auıa a o o.... o`´` n ngˆn ng˜. cua biˆn chˆn l´ TRUTH gˆ m c´c t`. sau:’ea yoa uTa x´t miˆeeoudom(TRUTH) = {true, false, very true, very false, more-or-less true, more-or-less false,’ ´´’ ˜. ˆˆ´ˆˆˆ ˆMOT CACH TIEP CAN DE XAP XI DU LIEU...111possibly true, possibly false, approximately true, approximately false, little true, little false,very´’ a uoa a upossibly true,very possibly false...}, trong d´ true, false l` c´c t`. nguyˆn thuy, c´c t`. nhˆ nea’(mordifier hay intensifier) very, more-or-less, possibly, approximately, little goi l` c´c gia tu.. a a’ e’` n ngˆn ng˜. T = dom(TRUTH) c´ thˆ biˆ u thi nhu. mˆt dai sˆ AH =´(hedges). Khi d´ miˆo eo . oo eou..`’(X, G, H, ), trong d´ G l` tˆp c´c t`. nguyˆn thuy du.o.c xem l` c´c phˆn tu. sinh. H l` tˆpea aa ’a aoa a a u.... du.o.c xem nhu. l` c´c ph´p to´n mˆt ngˆi, quan hˆ (trˆn c´c t`. (c´c kh´i niˆm m`.)’a aeaooe e a u aa eoc´c gia tua....’l` quan hˆ th´. tu. du.o.c “cam sinh” t`. ng˜. ngh˜ tu. nhiˆn. V´ du du.a trˆn ng˜. ngh˜ c´cae u .u uıa .eı . .euıa, a..quan hˆ th´. tu. sau l` d´ng: false true, more true very true nhu.ngvery false more false,e u .a u.’ apossibly truetrue nhu.ng falsepossibly false... Tˆp X du.o.c sinh ra t`. G bo.i c´c ph´paue... vˆy mˆi phˆn tu. cua X s˜ c´ dang biˆ u diˆn x = h h˜’˜`oa ’ ’e o .eet´ trong H . Nhu aınhn n−1 ...h1x, x ∈ G..´``´Tˆp tˆ t ca c´c phˆn tu. du.o.c sinh ra t`. mˆt phˆn tu. x du.o.c k´ hiˆu l` H(x). Nˆu G c´ d´nga a ’ aa ’u oa ’y e aeo u...... nguyˆn thuy m`., th` mˆt du.o.c goi l` phˆn tu. sinh du.o.ng k´ hiˆu l` c+ , mˆt goi l`’ oeı oa ’y e ao . ahai t`u... a `... sinh ˆm k´ hiˆu l` c− v` ta c´ c− < c+ . Trong v´ du trˆn true l` du.o.ng c`n false`phˆn tua ’oay e aaoı . ea.´’o´ooal` ˆm. Cho d ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Tạp chí tin học Điều khiển học Tiếp cận để xấp xỉ dữ liệu Xấp xỉ dữ liệu Cơ sở dữ liệu mờ Đại số gia tửGợi ý tài liệu liên quan:
-
Tóm tắt về giảm bậc cho các mô hình: một giải pháp mang tính bình phẩm.
14 trang 465 0 0 -
28 trang 74 0 0
-
Ảnh hưởng các tham số trong bảng sam điều kiện đối với phương pháp điều khiển sử dụng đại số gia tử
9 trang 65 0 0 -
Thuật toán bầy ong giải bài toán cây khung với chi phí định tuyến nhỏ nhất
12 trang 32 0 0 -
Phân cụm mờ với trọng số mũ ngôn ngữ
10 trang 30 0 0 -
Lý thuyết mạng hàng đợi và ứng dụng trong các hệ thống truyền tin.
5 trang 30 0 0 -
Xác định hematocrit sử dụng mạng neural được huấn luyện online dựa trên máy học cực độ
8 trang 27 0 0 -
Bài giảng Hệ thống điều khiển thông minh: Chương 5 - TS. Huỳnh Thái Hoàng
61 trang 27 0 0 -
Mô hình cơ sở dữ liệu hướng đối tượng mờ dựa trên ngữ nghĩa địa số gia tử
13 trang 26 0 0 -
Cực tiểu hóa thời gian trễ trung bình trong một mạng hàng đợi bằng giải thuật di truyền.
6 trang 26 0 0