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| Nitesh Kumar Sumanta Nikhilesh Satpathy还,Jagadiswar Mohapatra 计算机工程学院KIIT大学,布巴内斯瓦尔,印度奥里萨邦 |
| 通讯作者:Nitesh Kumar电子邮件:niteshkumarkiit@gmail.com |
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本文研究了一些代数操作基于一种模糊的面向对象的数据库模型。从传统数据库提取数据时执行的代数操作。如投影、选择、加入联盟,交叉,交叉/产品,部门差异等。从模糊检索和操作数据/信息面向对象数据库,发展现有的代数和代数。代数、代数等对象查询代数和代数协会进化为检索和操作复杂的对象不精确和不确定的值,存储在模糊的面向对象的数据库。我们还讨论面向对象数据库模糊查询处理语言的模糊。
介绍 |
| 自1980年初,枝模糊逻辑已经被用于扩展各种数据模型。数据库研究的一个主要目标是公司额外的语义数据模型。在现实世界的应用程序中,往往是模糊的或模棱两可的信息。不同种类的不完全信息被广泛引入关系数据库(1、2、3)。然而,经典关系数据库模型及其扩展不精确和不确定性不满足建模的需要复杂的对象不精确和不确定性,目前许多研究人员一直集中在模糊特此提出了面向对象的数据库处理复杂对象和不确定数据(4、5)。然而,应该注意的是,虽然有一些工作在文学在面向对象数据库的建模的模糊信息,他们主要是关注模糊对象模型和模糊继承层次结构。对象、类和相关概念(如对象类关系和类继承层次结构)在面向对象数据库至关重要。当前研究模糊信息建模在面向对象数据库(oodb等方面)主要集中在模糊对象和模糊类。尽管他们越来越受欢迎,相对小的工作已经进行的数据处理模糊的面向对象数据库(很)[6]。本文在很专注于操作。 Based on the fuzzy class model, we will define the fuzzy algebraic operations, including several combination operations as well as projection operation. Also we will investigate fuzzy query processing on the fuzzy class model, and give a strategy to rank the objects in query answers according to their satisfaction degree of satisfying the given query requirements. The remainder of this paper is organized as follows. Section 2 gives a fuzzy object-oriented database model, Section 3 contains fuzzy query techniques, Section 4 contains the algebraic operations in fuzzy object-oriented databases, Section 5 contains fuzzy query answer are discussed respectively, and Section 6 concludes this paper. |
模糊的面向对象数据库模型(FOODBMs) |
| 被描述为模糊集的模糊数据陈守煜[7]。让你成为一个论域,然后在U的特征是一个模糊值模糊集F在美国一个隶属函数:U→[0, 1]定义为模糊集F (U),对于每一个U∈U,表示你的隶属程度的模糊集F F模糊集描述如下。 |
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| 模糊对象和模糊类 |
| 对象模型的真实世界的实体或抽象的概念。的对象有属性对象本身的属性或关系也称为对象和一个或多个其他对象之间的关联。一个对象模糊由于缺乏信息。正式的对象至少有一个属性的值是一个模糊集是模糊对象。拥有相同的属性聚集成类的对象组织成层次结构。从理论上讲,一个类可以从两种不同的观点:(a)一个具体的类,在类定义的对象实例的列表,和(b)一个在张力的类,类定义为一组属性和它们的容许值。此外,定义一个子类的父类通过继承机制的面向对象的数据库可以被视为(b)的特殊情况。 因此,一个类是模糊的,因为以下几个原因。首先,一些对象是模糊的,有相似的属性。一个类定义的这些对象可能是模糊的。这些对象属于类的隶属度(0;1]。第二,当一个类是故意定义,属性的域可能是模糊和模糊类形成。例如,一个类旧设备是模糊的,因为域属性的使用周期是一组模糊值如长,很长,大约20年。第三,由一个模糊类子类通过专门化和一些类产生的超类(其中至少有一个类是模糊的)通过概括也是模糊的。 |
| 模糊类和酥类之间的主要区别是,模糊的边界类是不精确的。班上不精确边界是由不精确引起的域值的属性。在模糊数据库中,类是模糊,因为他们的属性域模糊。这个问题属于一个类对象不明确地发生,因为一个类或一个对象是模糊。同样,一个类是另一个类的一个子类的隶属度(0;1),因为类的模糊性。在数据库中,上面提到的关系是确定的。因此,评价模糊对象类关系和模糊继承层次结构的模糊数据库信息建模的核心。在接下来的讨论,让我们假设模糊对象的模糊属性值和模糊值模糊属性域由可能性分布。 |
| 模糊对象类之间的关系 |
| 在模糊数据库中,以下四个情况可以区分对象类的关系。 |
| (a)酥类和脆对象:这种情况下是一样的数据库,当然不属于类的对象(例如对象等汽车和计算机类车辆,分别)。 |
| (b)酥类和模糊对象:虽然是精确定义,精确的类边界,模糊对象属性值(s)以来可能是模糊的。在这种情况下,对象可能与特殊的类学位[0;1](例如例如位置属性的对象可能是研究生,研究助理,公关类教师)的研究助理教授。 |
| (c)模糊类和清爽的对象:是一样的(b)的情况下,对象可能属于类的隶属度(0;1](例如例如博士生是年轻的学生类)。 |
| (d)模糊类和模糊对象:在这种情况下,对象也属于类的隶属度(0;1]。的对象类之间的关系(b) - (d)以上被称为模糊对象类的关系。事实上,(a)的情况可以被视为模糊对象类的特殊情况的关系,对象类的隶属度就是其中之一。很明显,估计对象的成员的类是至关重要的类被实例化时模糊对象类之间的关系。 |
| 模糊类模型 |
| 我们已经知道的类在模糊数据库中可能会模糊。因此,在模糊数据库中,一个对象属于一个类的隶属度(0;1)和一个类是另一个类的子类的程度[0;1]。在数据库中,类的规范包括ISA关系的定义、属性和方法的实现。为了指定一个模糊类,需要一些额外的定义。首先,属性的权重类必须有。除了这些共同属性,应该添加一个新属性到类的隶属度来表示一个对象属于类。如果类是模糊的一个子类,它的超类和类的学位是父类的子类应该见的规范类。最后,在一个模糊类的定义,模糊属性可能是显式地表示。 |
| 正式的定义模糊类如下所示: |
| 类类名与程度的学位 |
| 继承superclass_1名字degree_1程度 |
| 继承superclass_k degree_k属性的名字和学位 |
| Attribute_1名称(模糊):域dom_1: type_1类型 |
| 同程度的degree_1 |
| Attribute_m名称(模糊):域dom_m: type_m类型 |
| 同程度的degree_m |
| Membership_Attribute名称:membership_degree |
| 重量 |
| w (Attribute_1名称)= w_1 |
| w (Attribute_m名称)= w_m |
| 方法 |
| 结束 |
| 模糊超级class-subclass |
| 超级class-subclass模糊关系的定义是由许多研究人员以各种方式通过使用模糊技术,概率论,可能性理论和包容度[8],[9],[10],[11]。财产继承的概念是广泛用于定义模糊超级class-subclass关系[12]。所有这些研究在围绕一个核心概念,一个类是一个接头类的超类当且仅当任何模糊对象属于类,如果它属于超类的隶属度大于它属于相应的类的隶属度和隶属度,它属于相应的类大于给定的阈值[9]。另一个重要方面是经常反映在文学的包容度属性值一个阶级对另一个类的域属性值域建立模糊超级class-subclass之间的关系。形成一个子类从模糊超类也模糊,反之亦然。所有的实例模糊子类属于模糊超类但它可能发生,一些超类的实例可能不属于任何模糊的子类。在模糊subclass-super类层次结构中,每个子类属于它的超类有一定的隶属度和从超类的基础上形成的一种特殊属性类型超类。大部分的模糊应用环境需要数据模糊subclass-super类层次结构的组织为了操纵不精确或不确定的数据值在一个有效的方式。从层次结构提供了一个不可避免的概念模糊对象建模的一部分,我们应该在一个州代表所有镜头的操作可以执行与subclass-super类层次结构。在下一节中,我们提供了一个简化的模糊超级class-subclass代表约束框架的关系。 |
模糊查询技术 |
| 从模糊检索和操作数据/信息面向对象数据库,发展现有的代数和代数。代数、代数如:对象查询代数和代数协会进化为检索和操作复杂的对象不精确和不确定的值,存储在模糊的面向对象的数据库。 |
| 对象代数 |
| 查询对象代数是一个正式的基础语言,可以处理对象的状态和行为。创建新对象,介绍新对象/类之间的关系也通过对象代数。它一样强大的关系和嵌套关系代数,并提供更大的计算能力[13]。数据定义和数据操作符根据类型、结构和对象方案介绍了[14],一组数据定义介绍了运营商和数据操作符作用于所有数据库方案的集合数据定义的目的和定义查询数据库对象。运营商满足定义的“组合”的原则,保证关闭的代数[14]。一个成熟的代数定义为选择和其他主要的语法和语义数据操作该对象基本模型[15]。计算模糊集之间的相似之处提出的模糊对象是一组运营商和政策处理相似的基本对象和一个聚合政策比较复杂的对象也在研究[16]。代数操作和模糊查询处理基于模糊类模型介绍了[17]。首先定义了模糊类模型,然后模糊操作,如(1)结合模糊投影,模糊选择(2),(3)模糊加入,模糊联盟(4),(5)模糊交叉,模糊交叉/产品(6),(7)模糊划分和(8)定义模糊的区别。SQL(结构化查询语言)像查询语法策略对象查询答案排名根据他们的满意程度的满足了给定查询需求也是[17]中描述。 Depending on the relationships between the attribute sets of the combining classes, three kinds of combination operations such as Fuzzy Product, Fuzzy Join, and Fuzzy Union and a flexible query through SQL like query syntax is described in [18]. |
| 查询代数 |
| 一个综合关系代数查询和模糊概念的面向对象数据库和完全支持抽象数据类型和对象的身份,同时提供关联对象的访问,包括一个独特的加入功能定义在[19]。的操作需要一个抽象视图对象和访问类型的集合对象的公共接口定义的类型。隐含的关系代数支持访问对象的结构,以及定义和创建新的对象之间的关系。抽象代数的结构和访问对象提供查询优化[19]的机会。对冲基于代数的方法,用于处理对象类属性值的模糊和不确定信息是研究[20]。通过这种方法评估语义不确定和模糊搜索信息和古典数据完全基于确保数据一致性的一致性。算法也构建携带数据匹配的服务数据查询[20]。一种方法来解决division-like模糊对象数据库中查询研究[21]基于模糊包含操作符的使用。两种方式结合相似性度量计算的包容,命名为一个约束的含义和约束成员的股息,提出了基于对象描述的属性值以模糊使除法操作符的意思是相似的措施。两个近似包含运营商基于放松部门量词的使用条件也研究[21]。 An approach to obtain approximate answers for null queries on similarity relation-based fuzzy object-oriented data model is presented in [22] based on the concept of contexts on domain attributes and analogical reasoning. A performance comparison is done in [23] between fuzzy queries on fuzzy databases and classical databases on the basis of time cost. An SQL-type data manipulation language for fuzzy object-oriented databases has been proposed in [24] and demonstrated with several examples for the select operation. A multidimensional indexing technique (Fuzzy Index structure) is proposed to efficiently handle both fuzzy and crisp queries and can be used for aggregation and inheritance hierarchies and to deal with the fuzzy relations of the fuzzy object oriented database model. It is also concluded that fuzzy index has better performance in insertion, deletion operations [25]. A fuzzy object query language (FOQL) for Image Databases is introduced in [26]. It is a content based retrieval system for querying image data where users can pose queries based on visual properties such as color and texture. It is an extension of ODMG- OQL and can be easily mapped to ODMG-Complex Visual Query Language [26]. A measure of fuzzy equality comparison based on the similarity of possibility distributions is proposed in [27] and a sort-merge join algorithm based on a partial order of intervals is used to evaluate the fuzzy equi-join. Fuzzy technique for querying in Multimedia database is emphasized in [27] and classified in to two types of requests (1) those which can be handled within some extended version of and SQL-like language (2) and those for which one has to elicit user’s preference. |
| 协会代数 |
| 关系代数是类似于关系数据库的关系代数。在这个代数,在面向对象的数据库对象和它们的关联是由协会统一代表模式和操纵的运营商。这些操作符定义操作协会模式异构和均匀如网络结构的对象关联跨多个类,可以直接操作,这些操作符。协会表达能力大于关系代数和代数的基础设计和实现一个面向对象的查询语言称为OQL语言[28]和知识规则规范。模糊关系代数的模糊的面向对象数据模型提出了[29]和FA-algebra表示。FA-algebra作为一种新的模糊查询代数的面向对象数据模型(f型)用于由模糊协会统一代表模糊对象和模糊关联模式。运营商中定义FA-algebra执行操作和结果返回包含真值的模糊关联模式,其中真值表示模式的适宜性程度的答案查询[29]。模糊关联代数(FA-algebra)基于模糊关联模式,提出了用模糊值模糊查询和语言树篱[30]。模糊关系代数查询模糊研究面向对象数据库,基于可能性分布和语义模糊数据和测量等价性程度的两个对象。更一般的方式来定义真值的模糊关联模式提出了说明性的例子[31]。 |
在模糊代数操作的面向对象的数据库 |
| 二元运算 |
| 在二元运算,当我们结合现有的两个类,创建一个新类。它是根据两个结合类/实体之间的关系,并设置属性结合类也。有六种类型的二进制组合操作可以定义如:模糊联盟(),模糊交叉(),模糊加入(),模糊积(),模糊的区别(),和模糊划分()。 |
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模糊查询处理语言 |
| 查询处理是指这样的选择过程,满足给定条件的对象,然后交付给用户根据所需的格式。这些格式要求包括哪些属性出现在结果,如果结果是分组,并下令在给定的属性(s)。所以查询可以被视为由两部分组成,即一个布尔选择条件和一些格式要求。作为一个简单的例子,有些格式需求被忽略在下面讨论。一个SQL(结构化查询语言)查询语法表示为: |
| 从<类名>选择<属性列表>,<查询条件> |
| 其中<属性列表>是属性之间用逗号分隔的列表。必须指定至少一个属性的名字在这个名单。属性选择发生在<属性列表>从相关联的类在from子句中指定。<类名>包含类名之间用逗号分隔,类的属性选择SELECT子句。 |
| 传统数据库查询遭受缺乏灵活性。给定查询条件和数据库的内容都是薯片。查询是灵活的,如果数据库包含不精确和不确定的信息,查询条件是不精确和不确定。模糊的面向对象数据库,如上所示,对象属于一个给定的类隶属度(0;1]。此外,一个对象满足给定的查询条件也与隶属度(0;1)因为模糊信息出现在查询条件和/或对象。因此,查询处理的基础上,提出了模糊面向对象的数据库模型是指这样的过程对象满足给定的阈值和给定条件下给定阈值同时被选中的类。很明显,面向对象数据库是基于阈值的模糊查询,这是关心的数量选择阈值。因此,这样一个SQL查询语法基于面向对象数据库的模糊模型表示如下: |
| 选择<属性列表> < cla与thresholClas threshol >, <查询条件阈值>。 |
| <查询条件>是一个模糊阈值条件和都是清爽的数字(0;1]。利用这样的SQL,人能得到这样的对象属于类给定的阈值,也满足查询条件下同时在给定的阈值。注意,可以查找项与阈值。默认的阈值是1这种情况下。现在我们给出一个模糊查询的例子。假设我们有一个年轻的售货员如下模糊类。 |
| 1.0类年轻售货员的程度 |
| 继承了售货员1.0度 |
| 属性 |
| ID: 1.0度类型的字符串 |
| 名称:类型的字符串度为1.0 |
| 年龄:模糊域{很年轻,年轻,老了,很老}: |
| 类型的整数度为1.0 |
| 性:模糊域{男、女}:类型的 |
| 性格与学位 |
| 1.0 |
| 罗伯特:模糊域{日、月、年}:与学位类型的整数 1.0 |
| Membership_Attribute名字 |
| 重量 |
| w (ID) = 0.1 |
| w(名字)= 0.1 |
| w(年龄)= 0.9 |
| w(性)= 0.1 |
| w(捐赠)= 0.5 |
| 方法 |
| … |
| 结束 |
| 出具查询基于类是使用选择年轻的售货员。罗伯特从年轻店员0.5,年轻的售货员。年龄=非常年轻0.8岁。 |
结论 |
| 我们研究通过定义一个新的模糊类/实体结构在一个高效的和更有效的模糊查询技术,和代数操作开发新的模糊面向对象的数据库模型,以需求和操作的不精确、不确定和复杂的数据/信息的新计算机技术应用为数据库的研究人员提供了一个新的研究领域。应用模糊技术与面向对象数据库系统面向对象数据库建模技术进化的概念模糊。提出了数据库模型的主要优点是它能够代表所有级别的模糊类、模糊对象,和模糊属性。在本文中,我们研究和总结多类型模糊面向对象的数据库模型。在此基础上,我们开发了代数操作,包括八个操作。它分为两个部分。第一个部分,二进制操作(模糊,模糊的十字路口,模糊,模糊的区别,模糊的加入,和模糊积/笛卡儿积)以及第二部分,一元操作(模糊的投影,和模糊选择)。 |
| 我们也调查了模糊代数(查询对象代数,代数和代数协会)和查询处理语言。未来的研究还将强调模糊类模型在模糊的面向对象数据库(很),为模糊查询优化设计系统的代数。进步的研究仍将是建立一个完整的模糊规范化面向对象数据库(很)。 |
引用 |
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