基于Vague关系数据模型的连接操作

模糊数据库由于其所含信息的模糊性,可分解为现实世界的多种可能性状态。在已有研究的基础上,对基于Vague关系数据模型的Vague连接操作进行研究,并在限定条件下,给出一个Vague外键连接操作计算公式。该公式可直接用于Vague数据库,可避免对Vague数据库对应的所有可能性状态逐一进行操作,且查询结果满足性质rep(q(T))=q(rep(T))。与基于可能性状态的查询方法相比,该方法的查询结果有效且具有较高的执行效率。     

Vague数据库Skyline查询技术研究

Skyline查询处理是近年来数据库领域的一个热门研究方向。由于现实世界中普遍存在着大量不精确、不确定的信息,Skyline查询也随之成为模糊数据处理中的一个重要内容。在已有研究的基础上,讨论了基于Vague关系数据模型的Skyline查询,其用于查询给定Vague关系中的任意元组确定不被该关系中的任意其它元组所支配的程度,并给出了相关的计算公式和查询算法,该算法可直接作用于Vague关系数据库,而无需对Vague关系数据库对应的所有可能性状态逐一进行扫描,具有较高的执行效率。在此基础上,还进一步讨论了带有预选择条件的Skyline查询的计算方法。     

基于Vague数据库的代数查询语言

基于Vague集理论的Vague关系数据库与其他模糊数据库一样,由于所含信息的模糊性,对应着现实世界的多种状态.虽然此类数据库能够更加真实地反映现实世界,但是在基于这些数据库的查询语言的有效性和计算过程的复杂性等方面却存在着一定的问题.本文基于Vague关系数据模型,对其代数查询语言中的选择、投影和连接操作进行了研究,指出基于一般Vague关系数据模型的查询语言中所存在的问题,并提出相应的解决方法,引入一种嵌套机制,对Vague关系模型进行了进一步扩展,进而对新模型查询语言中的三种操作在不同情况下进行了讨论,并给出了相应的定义.     

一类Vague系统的万能逼近性

基于规则的模糊系统在表示信息方面受到模糊集隶属度不能区分正面证据和反面证据的限制．对此,该文提出了基于Vague规则的一类Vague系统,它包括SISO和MISO Vague系统;证明了：对于定义在紧集上的连续函数f,存在一类Vague系统,其Vague关系ε-逼近f,;Vague关系被去Vague化后,得到的系统输出万能逼近f,一类Vague系统增强了不确定信息的表示能力,扩大了万能逼近的适用范围并提供了更优良的实际的万能逼近器．     

含核Vague区域和Vague洞区域关系及蕴涵定理

模糊区域的空间信息表示和区域关系处理在空间数据库、地理信息系统和人工智能等领域具有重要的意义.引入Vague集的概念和理论对含核Vague区域和Vague洞区域关系进行了系统的研究.基于Vague集给出了含核Vague区域、Vague洞区域和区域划分等概念;详细分析了处于不同平面中的含核Vague区域和Vague洞区域关系;给出了基于Vague集的区域关系交集模型和子区域关系间的蕴涵定理和算法;进一步给出了实例分析.研究成果可较好地处理含核Vague区域和Vague洞区域内的模糊点不确定的隶属信息和确定含核Vague区域与Vague洞区域的关系等问题.     

网络环境下的广告投放Vague决策模型研究

提出了基于 Vague链接倾向图的广告决策模型 .在分析网络广告有关特性的基础上 ,定义了 Vague关系的自反、对称与传递特性 ,特别强调了对于 Vague链接倾向图中的传递特性的应用 .通过计算广告与 Web链接网的总体匹配度 ,分析了广告在用户中所产生的不同影响程度 ,同时还给出了关于广告投放的 Vague决策算法 ,实现了在广告预算经费一定的前提下 ,如何投放广告于不同的 Web站点以获取最大的收益     

Vague集的转化与相似度量

基于Vague集的投票模型解释,对Vague进行分步转化,得到转化的极限状态为一模糊集。在此基础上讨论Vague集之间及元素之间的相似度量,给出一系列相似度量公式,并讨论其性质。最后,用实例说明其应用。该文的结论为Vague环境下的信息处理提供有效方法。     

Vague区域关系与方向关系的表示及复合推理

Vague区域关系和Vague方向关系的表示和推理在空间数据库、网络信息安全、数据挖掘和人工智能等领域具有重要的意义。为了处理复杂的Vague区域关系和Vague方向关系表示及其复合推理等问题,基于Vague集对Vague区域关系和方向关系进行了系统研究。给出了Vague区域关系交集矩阵和表示模型;为了处理由参照对象的不确定性所导致的方向关系的不确定性,基于V ag ue集提出了V ag ue方向关系的交集矩阵表示方法;为了对动态V ag ue方向关系进行分析、预测与推理,详细研究了Vague方向关系的动态性和动态邻接关系,给出了Vague方向关系的反向方向关系处理方法;进一步研究了Vague区域关系和Vague方向关系的复合关联推理方法。理论研究和实验分析表明研究成果可较好地处理V ag ue区域关系和V ag ue方向关系及其复合关联推理等问题,增强了数据信息处理系统对复杂不确定空间关系的处理能力。     

Vague时间段关系与Vague区域关系的表示和复合推理

Vague时间段关系和Vague区域关系的表示和复合推理问题在时空数据库和人工智能等领域具有重要的研究意义.为了处理复杂的Vague时间段关系,基于Vague集形式化给出了Vague时间段、Vague时间段划分等重要概念;给出了基于Vague集的线性Vague时间段关系模型和周期性双向叠合Vague时间段关系模型;进一步提出了Vague时间段关系和Vague区域关系的复合推理策略和推理算法;给出了实验分析和实例模型,对实例模型进行了详细的讨论.研究成果可处理Vague时间段和Vague区域内其时刻点和区域点的不确定的隶属信息,可较好地表示和分析Vague时间段关系和Vague区域关系及其复合推理问题.     

Vague拓扑空间和Vague连续映射*

基于Vague集现有理论、经典集合和Fuzzy集的拓扑理论,运用分析的方法推广了经典集合和Fuzzy集的相关拓扑理论,初步给出了Vague拓扑空间和Vague连续映射的概念,并就它们的一些性质进行了讨论。所得结果扩展了Vague集理论的研究范围,并提出了该领域未来可研究的方向。     

"关于Vague集的模糊熵及其构造"的注记

讨论了文[1，2]中将vague集变换为fuzzy集的转换函数的作用，指出了vague集就是一类特殊的L-模糊集，分析了文[1，2]中提出的vague集的模糊熵概念的不足，在此基础上，基于对不确定性信息处理的背景，提出了一种模糊正熵和模糊负熵的概念，并讨论了它们的性质。     

基于Value双向近似推理的系统决策方法

先提出Vague值间的一种新的相似度,并基于有序加权聚类(OWA)算子给出Vague集间的新的加权相似测度,其中的权重是由决策者根据实际决策需求来确定的,具有一定的弹性;另外通过Vague输入事实与Vague决策规则的前件(或后件)之间的相似匹配度,得到一个简单可行的双向近似推理方法,这可为复杂环境下的系统决策(如工业检测和医疗诊断等领域问题)提供有效的支持工具。     

基于Vague集模糊推理的多评价指标模糊决策方法

目前在智能领域中对Vague集的研究已越来越广泛与深入，并运用于决策问题中，有学者已把Vague集用于多评价指标的模糊决策中，但其决策方法在某些时候却难以得到目标。为此，本文提出了一个基于Vague集模糊推理的多评价指标模糊决策方法。在这个方法中，从基于Vague集的模糊推理的观点来看待模糊决策问题。将评价指标和候选方案之间的关系用一组基于Vague集的推理规则来表示，将决策者的要求用一组Vague集来表示，经过模糊推理等过程最后得到决策结果。然后还给出了一个实例说明这种多评价指标模糊决策方法。这个基于Vague集模糊推理的多评价指标模糊决策方法的提出为决策系统提供了一个有用的工具。     

边界不确定信息的处理—Fuzzy集和Vague集

Fuzzy集和Vague集都可用于边界不确定信息的处理。文章首先研究了这两种集合间的关系、性质,提出了Fuzzy集和Vague集的边界不确定性都可用犤0,1犦上的一个子区间来进行描述的思想。然后基于一些Vague集相似度量的思想,提出了一种求Fuzzy集和Vague集的相似性度量方法,并建立了基于Fuzzy集和Vague集度量方法的统一模型,该模型在这两种集合相似性度量上是等价的,并给出了该模型满足的性质。     

Bottom-Up Association Rule Mining in Relational Databases

Although knowledge discovery from large relational databases has gained popularity and its significance is well recognized, the prohibitive nature of the cost associated with extracting such knowledge, as well as the lack of suitable declarative query language support act as limiting factors. Surprisingly, little or no relational technology has yet been significantly exploited in data mining even though data often reside in relational tables. Consequently, no relational optimization has yet been possible for data mining. We exploit the transitive nature of large item sets and the so called anti-monotonicity property of support thresholds of large item sets to develop a natural least fixpoint operator for set oriented data mining from relational databases. The operator proposed has several advantages including optimization opportunities, and traditional candidate set free large item set generation. We present an SQL3 expression for association rule mining and discuss its mapping to the least fixpoint operator developed in this paper.     

A note on information entropy measures for vague sets and its applications

A new nonprobabilistic entropy of a vague set is proposed by means of the intersection and union of the membership degree and nonmembership degree of the vague set. The concept called vague cross-entropy of vague sets will also be discussed and its definition is given by analogy with the cross-entropy of probability distributions. Finally, two numeric examples are presented to illustrate the applications of vague cross-entropy to pattern recognition and medical diagnosis.     

Improved method of multicriteria fuzzy decision-making based on vague sets

An improved method is presented, which provides improved score functions to measure the degree of suitability of each of a set of alternatives, with respect to a set of criteria presented with vague values. The improved algorithm for score functions is introduced by taking into account the effect of an unknown degree (hesitancy degree) of the vague values on the degree of suitability to which each alternative satisfies the decision-maker’s requirement. The meaning of the proposed function is more transparent than that of other existing functions, which are not reasonable in some cases. The proposed function illustrates that it has stronger discrimination in comparison with previous functions. The applicability of this improved multicriteria fuzzy decision-making approach is also demonstrated by means of examples. The improved method can be used to rank the decision alternatives according to the decision criteria. The functions proposed in this paper can provide a more useful technique than previous functions, in order to efficiently help the decision-maker.     

Vague集向Fuzzy集的转换函数

给出了两类Vague集向Fuzzy集的转换函数,并讨论了其性质;指出了现有的Vague集的模糊熵概念的不足,最后给出了模糊熵的新的约束条件.