基于Vague关系数据模型的聚集操作

基于Vague集理论,提出了一种扩展Vague关系数据模型.在此基础上,讨论了Vague关系数据库中的扩展聚集操作过程,定义了一组Vague值的扩展标量聚集操作符,即count,sum,avg,max和min.最后根据max和min操作的性质,对它们的性能进行了优化,并给出了相应的算法,将其时间复杂度从原来的O(nΠ)缩减至O(n2).     

用函数依赖观点解读E-R模型转换为关系数据模型的法则

关系型数据库是当前广泛应用的数据库类型,关系数据库设计是指对于一个给定的应用环境,构造最优的数据库模式,建立数据库及其应用系统,使之能够有效地存储数据,满足不同用户的应用需求。而数据库设计的核心部分就是设计数据库逻辑结构,要更好地进行数据库逻辑结构设计,就必须准确地将概念结构设计的E—R模型转换为关系数据模型。本文将用函数依赖观点解读E—R模型转换为关系数据模型的法则。     

基于XML的关系数据模型

分析了当前典型的XML关系数据模型的优缺点,在此基础上提出了一个新的XML关系数据模型.该模型将数据模式、数据视图和数据内容分开,数据表现形式灵活,适合于对XML数据的处理及XML数据与关系数据库数据的转换.     

一个新的基于Vague集的近似推理方法

对于模糊概念的隶属函数为连续的情况,将规则前件中模糊概念的论域与后件中模糊概念的论域作一一映射,给出基于Ｖａｇｕｅ集的隶属函数为连续情况下的近似推理方法;对于Ｖａｇｕｅ集的隶属函数为离散的情况,在作上述相同的映射后,再将规则前件中的Ｖａｇｕｅ集和事实中的Ｖａｇｕｅ集的真／假隶属函烤分别进行线性插值,使它们都成为连续函数,然后给出基于Ｖａｇｕｅ集的隶属函数为离散情况下的近似推理方法。     

带模糊数据的广义关系数据模型

本文以研究模糊数据的语义和表示,以及关系数据模型的理论框架为目标,建立了带模糊数据的广义关系数据模型,得到了包括模糊值关系、模糊数据推演动态系统和模糊比较关系集的一组目标型;描述了θ-Select、θ-Join、θ-Project等广义关系运算;提出了模糊函数依赖的慨念;给出新的完整性规则。     

Vague关系与基于Vague相等的Vague映射

在文[4]的基础上系统研究了作为Zadeh模糊集理论重要扩展的Vague关系及其合成运算,并就Vague关系的性质进行了讨论.在此基础上研究了Vague等价关系,并给出了Vague映射的概念,讨论了Vague映射的一些性质.     

基于覆盖的粗糙Vague集模型研究

在覆盖广义粗糙集模型理论研究基础上,进一步将对象在精确值集方面推广到了更具广泛性的Vague集,提出了基于覆盖的粗糙Vague集的新模型,并且证明了该模型的一些较好的性质.同时考虑到导致覆盖广义粗糙Vague集粗糙性的原因,提出了一种新的粗糙度用于度量该模型的不确定性程度,最后给出相关实例.     

基于Vague集的一类蕴涵算子

介绍了采用Fuzzy集进行近似推理的一些蕴涵算子的性质,根据Vague集的直觉特性提出了采用Vague集实现近似推理的一类蕴涵算子的构造方法,并根据Vague集的模糊熵对上述蕴涵算子的特性进行了解释。     

Rough集与Vague集集成模型

不确定条件下信息系统的知识获取是智能信息处理研究的一个热点问题.对前一阶段研究工作进行了总结,重点介绍了Rough Vague集与Vague Rough集模型,并分别讨论了这2种模型的代数性质.这些理论与方法对经典Rough集进行了扩展,为不确定条件下Vague信息系统的知识获取提供了新思路.     

基于Vague集的双向近似推理

给出了一种新的Vague集间的上似度量方法，提出了Vague集间相似方向的概念，可以用它来描述两个相似Vague集中哪个所包含的信息更精确，并给出了一个判定方法，在此基础上给出了一种基于Vague集的双向近似推理方法，该方法更好地利用了Vague集信息的精确性，从而提高了推理的精确性和适用性，为智能系统中的近似推理提供了一个十分有用的工具。     

模糊关系数据模型中的连接依赖蕴含问题

用模糊关系数据模型来描述不分明的模糊数据是关系数据库理论发展中的一个重要的新课题,本文从模糊连接依赖的定义出发讨论了模糊连接依赖间的蕴含问题,得出了与经典关系模型平行的一系列结论,使模糊数据依赖理论更加完善     

基于关系模型的聚集依赖公理

面向对象为关系数据库设计提供了一些有用的方法，文中提出了模式间的聚集依赖概念用以描述聚集模式间的网状联系，给出了聚集依赖的推理规则，证明这些规则是正确，完备的。     

Vague关系及其扩展合成运算

Vague关系作为模糊关系的一种推广,具有比模糊关系更强大的模糊信息表达能力.基于Vague集理论,系统研究了Vague关系及其合成运算.引入了Vague集及范数的相关知识,给出了Vague集之间一般关系、逆关系、空关系、恒等关系的定义,研究了它们进行关系运算的性质及相关定理,且给出了必要的证明.在此基础上,对基于范数的max-t&min-sVague关系合成运算进行了研究,并给出了相应的定理和证明,进而讨论了其在Vague近似关系缺失值填补方面的应用.     

一种有效的最小函数依赖挖掘方法

数据库设计和管理工具中，从已知数据库发现函数依赖是一个重要的技术。本文基于自由集的概念，讨论了最小函数依赖（FDs）的一个新特性和相关重要性质，并给出一个有效的最小函数依赖挖掘算法。     

基于距离的区间值Vague集的多准则决策方法

研究将实数型Vague集的距离方法扩展成为区间值Vague集的距离度量方法. 给出区间值Vague集的模糊度定义和Hausdorff距离,建立基于距离的区间值Vague集多准则决策的相对优属度法,并通过例子说明实施方法的步骤.     

元数据驱动的关系数据模型通用编辑系统

针对传统模式开发管理信息系统中的数据编辑部分所产生的工作量大,成本高,耦合度高的问题,提出了一套元数据驱动的数据编辑的框架模型。以描述应用数据库的元数据模型作为系统建立的基础,由此动态建立数据表的关联关系,实现数据表与用户界面的数据转换;编辑具体字段时,根据元数据信息调用诸如树形列表等构件。在大庆油田的实践表明,基于该框架模型的数据编辑工具的实现能够减少工作量、节约成本,降低耦合度。     

一个新的基于Vague集的近似推理方法

对于模糊概念(用Vague集表示)的隶属函数为连续的情况,将规则前件中模糊概念的论域与后件中模糊概念的论域作一一映射,给出基于Vague集的隶属函数为连续情况下的近似推理方法;对于Vague集的隶属函数为离散的情况,在作上述相同的映射后,再将规则前件中的Vague集和事实中的Vague集的真/假隶属函数分别进行线性插值,使它们都成为连续函数,然后给出基于Vague集的隶属函数为离散情况下的近似推理方法.     

基于关系表示的树数据结构的实现

用关系数据库存储和表示的树数据结构能使信息系统准确地描述数据之间的关系,同时能以一致的方法表示和处理层次和关系数据,有利于信息系统构造以及实现更友善的用户接口．本文以关系数据集为基础定义了一种关系树,提出了树结构在关系数据集上的存储方案,讨论了关系树一般性计算的实现方法,如树的建立、结点访问、插入、删除和遍历等     

A Novel Ranking Framework for Linked Data from Relational Databases

This paper investigates the problem of ranking linked data from relational databases using a ranking framework. The core idea is to group relationships by their types, then rank the types, and finally rank the instances attached to each type. The ranking criteria for each step considers the mapping rules and heterogeneous graph structure of the data web. Tests based on a social network dataset show that the linked data ranking is effective and easier for people to understand. This approach benefits from utilizing relationships deduced from mapping rules based on table schemas and distinguishing the relationship types, which results in better ranking and visualization of the linked data.