Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC sư PHẠM HÀ NỘI TRỊNH NGỌC TRÚC TRỊNH NGỌC TRÚC MÔ HÌNH Dữ LIỆU DẠNG KHÓI MỜ MÔ HÌNHChuyên Dữ LIỆU DẠNG MÒ ngành: Khoa học máyKHÓI tính Ma số: 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC sĩ MÁY TÍNH LUẬN VÃN THẠC sĩ MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Trịnh Đình Thắng HÀ NỘI, 2013 HÀ NỘI, 2013 LỜI CẢM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy giáo PGS.TS Trịnh Đình Thắng, ng- ời tận tình h- ớng dẫn, giúp đỡ động viên suốt trình làm luận văn Xin cám ơn tất thầy giáo, cô giáo Tr- ờng Đại học S- phạm Hà Nội tạo điều kiện để đ- ọc học tập hoàn thành khóa học đ- ọc thuận lợi Trịnh Ngọc Trúc LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết nghiên cứu luận văn trung thực không trùng lặp với đề tài khác Tôi xin cam đoan thông tin trích dẫn Trịnh Ngọc Trúc MỤC LỤC Trang MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Nhiệm vụ nghiên cứu Mục đích nghiên cứu Đối t- ợng phạm vi nghiên cứu Những đóng góp đề tài Ph- ơng pháp nghiên cứu Cấu trúc luận văn CH ƠNG 1: TẬP MỜ VÀ MÔ HÌNH DỮLIỆƯ QUAN HỆ 1.1 ới thiệu Tập mờ 1.2 hái niệm tập mờ (fuzzy set) 1.2.1 Định nghĩa tập mờ (Fuzzy set): 1.2.2 Các phép toán tập mờ 1.3 ogic mờ 6 8 9 9 10 Gi 10 K 10 11 13 L 19 1.3.1 Định nghĩa mệnh đề mờ 19 1.3.2 Các phép toán logic mờ 19 1.4 ô hình liệu quan hệ M 20 1.4.1 Tổng quan mô hình liệu quan hệ 20 1.4.2 Thuộc tính miền thuộc tính 21 1.4.3 Quan hệ, 1- ọc đồ quan hệ 21 1.4.4 K hoá quan hệ 22 1.4.5 Các phép toán đại số quan hệ 23 1.4.5.1 Phép hợp 23 1.4.5.2 Phép giao 24 3.2.1 Phép chèn 3.2.2 Phép loại bỏ 3.2.3 Phép sửa đổi 44 45 54 46 3.3 Đại số quan hệ khối mờ 47 3.3.1 Phép hợp 1.4.5.3 Phép trừ 3.3.2 Phép giao 1.4.5.4 Tích đề 3.3.3 Phép trừ 1.4.5.5 Phép chiếu 3.3.4 Phép chiếu 1.4.5.6 Phép chọn 3.3.5 Phép chọn 1.4.5.7 Phép kết nối 3.4 Thuật toán cài đặt phép toán 1.4.5.8 Phép chia 3.4.1 Thuật toán hợp 1.5.Thuật toán giao 3.4.2 47 48 48 24 24 49 25 50 26 51 27 29 51 Mô hình cơ51 sở liệu quan hệ mờ 3.4.3 Thuật toán trừ 1.5.1 L- ợc đồ quan hệ mờ 3.4.4 Thuật toán chiếu 1.5.2 Quan hệ mờ 3.4.5 Thuật toán chọn 1.5.3 Bộ liệu KẾT LUẬN CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH DỮLIỆU DẠNG KHÔI TÀI LIÊU 2.1.THAM KHẢO ô hình liệu dạng khối 52 52 53 53 54 29 29 30 30 31 M 31 2.1.1 Khối, 1- ợc đồ khối 31 2.1.2 Lát cắt 32 2.2 i số quan hệ khối Đạ 34 2.2.1 Phép hợp 35 2.2.2 Phép giao 35 2.2.3 Phép trừ 35 2.2.4 Tích Đề 35 2.2.5 Tích Đề theo tập số 36 2.2.6 Phép chiếu 36 2.2.7 Phép chọn 37 2.2.8 Phép kết nối 37 2.2.9 Phép chia 39 CH ƠNG 3: MÔ HÌNH DỮLIỆU DẠNG KHỐI MỜ 3.1 ối mờ, 1- ọc đồ khối mờ 39 Kh 44 39 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong thời đại công nghệ thông tin nay, thuật ngữ sở liệu (database) không xa lạ với ng- ời làm việc lĩnh vực tin học Các ứng dụng tin học có lĩnh vực ngày có xu h- ớng tăng nhanh Xu h-ớng tích cực kéo theo ngày đông đảo ng-ời tham gia quan tâm đến thiết kế xây dụng sở liệu Hiện có nhiều mô hình sở liệu, mô hình có - u nh- ọc điểm riêng, dựa mô hình sở liệu, hãng máy tính lớn xây dựng Hệ quản trị Cơ sở liệu có nhiều tính mạnh Đó công cụ tốt cho ng- ời lập trình, để giúp họ xây dựng nên ứng dụng quản lý đa dạng phục vụ cho yêu cầu công tác quản lý điều hành Tuy nhiên mô hình Cơ sở liệu quan hệ (Relational data Model) E.Codd đề xuất tỏ có nhiều - u điểm thiết kế ứng dụng, lẽ mô hình đ- ợc xây dựng sở toán học chặt chẽ - lí thuyết toán học quan hệ có áp dụng rộng rãi công cụ đại số logic Tuy nhiên, quan hệ có cấu trúc phẳng (tuyến tính) nên mô hình ch- a đủ đáp ứng ứng dụng phức tạp, sở liệu có cấu trúc phi tuyến Trong năm gần đây, việc nghiên cứu nhằm mở rộng mô hình liệu quan hệ đ- ợc nhiều nhà khoa học quan tâm Theo h- ớng nghiên cứu mô hình đ- ợc đề xuất, mô hình liệu dạng khối, mô hình xem mở rộng mô hình quan hệ, Với mô hình sở liệu đ- ợc 1-u đa chiều, tức với phần tử, ta 1-u trữ xử lý thời điểm khác nhau, việc cập nhật liệu không ảnh h-ởng đến liệu tr-ớc Trên sở nghiên cứu mô hình này, loạt kết nghiên cứu đ- ợc công bố nhằm mô tả chi tiết mô hình liệu dạng khối, nhằm tăng c- ờng khả đảm bảo ngữ nghĩa, góp phần hoàn chỉnh thêm mô hình liệu dạng khối Trên sở đ- a mô hình ứng dụng vào thực tế Việc mở khả quản lý liệu động, đáp ứng nhu cầu thực tế tốt Tuy nhiên với hai mô hình: sở liệu quan hệ E.Codd đề xuất năm 1970 mô hình liệu dạng khối hạn chế việc biếu diễn thông tin không đầy đủ, không chắn (gọi chung liệu mờ), loại liệu đ- ọc ng- ời sử dụng th- ờng xuyên thực tế Do đó, ng- ời quản trị sở liệu thực tế dựa mô hình liệu quan hệ, th- ờng gặp tr- ờng hợp sau: Tại thời điểm cần cập nhật đối t- ợng vào sở liệu nh- ng ch- a có đầy đủ thông tin đối t- ợng đó, chẳng hạn biết cán giảng dạy "thâm niên" nh-ng không rõ năm vào biên chế (Giá trị Unknown) Biết cán giảng dạy có "nhiều" công trình nghiên cứu khoa học, nh- ng cụ thể (Khái niệm mờ Vague) Nếu giới hạn mô hình sở liệu quan hệ phải đợi đầy đủ thông tin đối t- ợng cập nhật vào sở liệu, nhập gây khó khăn, ngữ nghĩa không quán xử lý liệu Do việc tìm hiểu sở liệu mờ ứng dụng vào giải toán thực tế nhu cầu cấp thiết thực tiễn Một cách xây dựng sở liệu mờ mở rộng sở liệu quan hệ Có thể mở rộng mô hình quan hệ để đáp ứng nhu cầu 1- u trữ khai thác liệu mờ theo hai h- ớng, là: mở rộng ngữ nghĩa liệu để khai thác liệu rõ với yếu tố 1Ĩ1Ờ 1Ĩ1Ở rộng miền trị thuộc tính để biểu diễn đ-ợc liệu mờ H- ớng mở rộng ngữ nghĩa, liệu đ- ọc 1- u trữ nh- mô hình quan hệ, dữ liệu với ngữ nghĩa rộng (có yếu tố mờ) Cách tiếp cận sử dụng lý thuyết tập mờ để mở rộng cách thêm thuộc tính độ thuộc cho quan hệ vào quan hệ Ví dụ ta truy xuất sở liệu nguồn lực doanh nghiệp với câu hỏi nh- sau: Liệt kê ng-ời trẻ tuổi công ty Thế trẻ tuổi?, ta phải xây dựng sở logic cho việc xử lý ngữ nghĩa mở rộng liệu, lý thuyết tập mờ logic mờ sở để thực khả Trên sở lý thuyết kết nghiên cứu nhà khoa học sở liệu mờ mô hình liệu dạng khối, luận văn đề xuất xây dựng mô hình liệu “Mô hình liệu dạng khối mờ” nhằm mở rộng khả xử lý ngữ nghĩa liệu khối, đồng thời mong muốn đóng góp nhằm bổ sung lý thuyết vào Các mô hình liệu Mục đích nghiên cứu Đề xuất Mô hình liệu dạng khối mờ nhằm mở rộng khả xử lý ngữ nghĩa liệu khối Trong mô hình tập trung vào xây dựng khái niệm nh- khối mờ, 1- ọc đồ khối mờ, đại số quan hệ khối mờ, sô tính chất mô hình liệu dạng khối mờ Nhiệm vụ nghiên CÚ11 Để đạt đ- ọc mục đích trên, luận văn đặt nhiệm vụ nghiên cứu sau: - Tìm hiểu mô hình sở liệu dạng khối - Tìm hiểu tập mờ, logic mờ - Tìm hiểu sở liệu mờ - Từ tìm hiểu trên, đề xuất xây dựng Mô hình liệu dạng khối mờ, mà cụ thể b- óc đầu xây dựng khái niệm nh- Đối t ợng phạm vi nghiên cứu Đối t- ợng phạm vi nghiên cứu mô hình liệu, tập trung nghiên cứu Cơ sở liệu mờ, mô hình liệu dạng khối từ đề xuất mô hình liệu dạng khối mờ, b- ớc đầu xây dựng khái niệm nh- khối mờ, 1- ợc đồ khối mờ, đại số quan hệ khối mờ, số tính chất mô hình liệu dạng khối mờ Những đóng góp mói đề tài Với đề tài: “Mô hình liệu dạng khối mờ”, mong muốn mở rộng khả xử lý ngữ nghĩa liệu khối, đồng thời mong muốn đóng góp nhằm bổ sung lý thuyết vào Các mô hình liệu Cụ thể đề tài xây dựng đ- ọc khái niệm nh- khối mờ, 1- ọc đồ khối mờ, đại số quan hệ khối mờ, sô tính chất mô hình liệu dạng khối mờ, số thuật toán khối mờ Ph ơng pháp nghiên cứu Trong trình triển khai đề tài, sử dụng chủ yếu ph- ong pháp: Thu thập tài liệu, phân tích, suy luận, tổng hợp, đánh giá Từ đề xuất Mô hình liệu dạng khối mờ Cấu trúc luận văn T- ong ứng với nhiệm vụ nghiên cứu đặt ra, phần mở đầu phần kết luận, nội dung luận văn đ- ọc triển khai ch- ong Ch- ong 1: Lý thuyết tập mờ logic mờ Ch - ong 2: Mô hình liệu quan hệ Mô hình liệu dạng khối Ch- ong 3: Mô hình liệu dạng khối mờ Sau Phụ lục Tài liệu tham khảo 10 CH ƠNG 1: TẬP MỜ VÀ MÔ HÌNH DỮ LIỆU QUAN HỆ 1.1 Giới thiệu Tập mờ Nh- biết, suy luận đời th- ờng nh- suy luận khoa học, logic toán học đóng vai trò quan trọng Ngày nay, xã hội phát triển nhu cầu ng- ời ngày cao Do đó, tiến khoa học cao Suy luận logic mệnh đề giới thiệu ch- ơng (tạm gọi logic nguyên thủy hay logic rõ) với hai giá trị đúng, sai hay 1, không giải đ- ợc hết toán phức tạp nảy sinh thực tế Ví dụ: quần áo nh- đ-ợc gọi dầy, mỏng để máy giặt biết đ- ợc mà có chế độ tự động sấy khô cho hợp lý? Hay thơ văn có câu: "Trăng bao tuổi trăng già? Núi bao tuổi gọi núi non?" Khái niệm trăng già hay núi non không đ- ọc định nghĩa rõ ràng Những toán nh- ngày nhiều lĩnh vực điều khiển tối -u, nhận dạng hệ thống, nói chung trình định nhằm giải toán với liệu không đầy đủ, không đ- ọc định nghĩa cách rõ ràng (trong điều kiện thiếu thông tin chẳng hạn) Một cách tiếp cận mang lại nhiều kết thực tiễn tiếp tục phát triển cách tiếp cận lý thuyết tập mờ (FƯZZY SET THEORY), giáo s- Lotfi Zadeh tr- ờng đại học Caliíomia - Mỹ đề năm 1965 Lý thuyết tập mờ ngày phong phú hoàn chỉnh, tạo vững để phát triển logic mờ Trong ch-ong này, giới thiệu khái niệm tập mờ, logic mờ, phép toán tập mờ C01 r(R2/2009): ma ten trinh_do A 350 ThS A02 B 300 DH A03 c ma trinh_do MÔ HÌNH LIỆU DẠNG = ma, A2 =DỮ ten, Aten luong, AKHỐI 250 CHƯƠNG CD 2:Aj =luong = trinh_do B c b, c, a b3 C3 c r2 : A Mô hìnhB liệu dạng khối IIỊI Nếu X = 2/2009 e id lát cắt r(R2/2009) có dạng nh- sau : a\ b ’ , y/Nò\ -^7 A 500 ■ỹ'ĨS c’ rvA >350 — ThS 2.1.1 1bợc đồc’khối a Khối, *2 ’ 2.1 A01 a 0- ai—r 34 32 31 33 A01 A a i ,cI luong b’2 b’3 200 350 nhận họ Khi ta có chẳng hạn khối sau X DHhai quan hệ {r,, r2} Khái niệm toán A02học làm tảng DH hình sở liệu dạng khối 300 cho mô nói họ lát cắt : (gọi tắt mô hình khối) khối hiểu300 theo nghĩa lý thuyết tập hợp DH A03 Khối đ-r(R) ợc định nghĩa nh- sau: a’3 a3 bV b3 -c DH B02 c’ A03_ _ J LJ Định nghĩa 2.1: [4]_ J Ta có mệnh đề sau : a Khi Gọi ta1 bi cóR: = (id; A|, A , a —I—Ci CD X S(R) 250 200 CD X _ 3/2009 2/2009 / 1/2009X ýtr-ỵ by /Ul Mệnh , An) làđềmột 2.1 [4]hữu hạn phần2 tử, /’ ?3 L-chỉ ơng nhân thời điểm tháng 1/2009 Cho R số =của (id; A|, Akhác ởrỗng, , An), R Với Mỗi thuộc xe id 2, tj id •tập hữu hạnviên Ajr(R) (i=l n) khối cáclà:thuộc tính b’, r(Rx) có hệ t-ơng Trong=ứng tr- ờng hợp tập Một số id rchỉtrên gồm tínhlátAjcắt (i=l n) miền giá trị dom(Aị) khối tậpmột R, t|( quan 1/2009,luong) 200 phần tử r(R) trở thànhsốmột quan kí hiệu r(R) gồm hữu hạnhệ.phần tử mà phần tử họ ánh • Tên cán t2 vào tháng 2/2009 c’i : t2(2/2009,ten) = 'B' xạ từ tập số id đến miền trị thuộc tính Aj, (i=l n) Nói Nh- quan hệ r(Aị, A 2, , An) tr-ờng hợp đặc biệt cách khác: • Trìnht độ e 1'(R) tcán = {bộ t': tid —>tháng dom(Aj) 2/2009 } j =1là:n vào khối, khối r(R) với R = ({X}; Aị, c 2A2, , An) t (2/2009,trinh_do) = ‘CD\ Ta kí hiệu3 khối r(R) r(id; Mệnh đề 2.2 [4] A|, A 2, , An) , không sợ nhầm lẫn ta kí hiệu đơn giản r c’ 3/2009 : t (3/2009,ma) = 'COI' số t,3 A vào Cho R Mã = (id; Aj, cán A2, r(R) 3là khối3 R, tồn n), tháng khối r(R) đ- diễn ợc gọi có x)1 Ịợc R Nhhọ quanKhi hệđó biểu họlàỊr(R cáckhối lát cắt khốitrên r(R).cùng Ng-một ợc xeidđồ 2.1.2 cắtthể xây dựng đ- ợc nhiều khối khác 1- ợc đồ khối RLát tanghĩa có lại không đúng, với họ quan hệ cho tr- ớc biểu diễn họ lát cắt Nh- sựCho tồn Rtại= (id; Aị, khối có họ látlàcắt làkhối họ R quan A r(R) Vớihệ mỗi{r,xe, idr 2taỊ nói 2, , khối khối tìm đ- A ọcn),không i = l,n với(ký t e r(R), tx12:r(RTa tx dựng = Ví dụ xây khối nhân viên hiệu NV(R)) để quản lý nhân x) không XChứng t = {minh: t' : id —» dom(Aj) Ị i=l n viên quan nh- sau: 2.2 Đại sô quan hệ khối - Với khối r(R) cho tr-ớc t'họ quan hệ phải tìm họ = t'(x) với i=l n x(x) Cho Rr =là(id; A|,khối A{r(R Atrên 3x,)A Cho = (id; A|,của A 2khối , An),r(R) ta giả thiết r }x4e),Rid lát cắt Khimột r(R đ- ọchạn gọicác láttử cắt Cũng khối r(R)tự tạinhđiểm khối gồm tậpx)hữu phần t- ơng đạiX số quan - Điều lại không đúng, 3/2009, , để khẳng định ta xét tr- ờng hợp sau : :ngid =ọcị 1/2009, 2/2009, 12/2009}, hệ mô hình NV(R) liệu quan hệ, ởở đây, phépA„toán số quan Ví dụ 13:cơ Vớisởkhối cho R = (id; A2 Acủa 3, Ađại 4) Giả sử ta có họ gồm quan hệ |rj(A,B,C), 1'2(A,B,C) Ị : thuộc tính Aj = ma (mã), A2 = ten (tên), hệ lại đọc ápcác bên cạnh có thêm12/2009} phép toán : dụng cho khối; id = {1/2009, 2/2009, 3/2009, , đ- ợc xây dựng là: tích Đề theo tập số 35 Đối với phép hợp, giao trừ hai khối tham gia phải khả hợp (nghĩa chúng có 1- ợc đồ khối) [4] 2.2.1 Phép hợp Cho hai khối r s khả hợp, hợp r s , kí hiệu r u s khối gồm phần tử thuộc hai khối r s cho Ta có: r U s = | t l t e r t € s } [4] 2.2.2 Phép giao Cho hai khối r s khả hợp Khi giao r s khối, kí hiệu r n s, mà phần tử thuộc đồng thời hai khối r s cho Ta có: r n s = {tl t e r t e s Ị [4] 2.2.3 Phép trừ Cho hai khối r s khả hợp, hiệu r s khối, kí hiệu r - s, mà phần tử thuộc r nh- ng không thuộc s Ta có: r-s=ịtltervàtếsỊ Ta có mối quan hệ phép giao phép trừ : r o s = r - (r - s) [4] 2.2.4 Tích Đề Cho R = (id; Aj, A2, , An), s = (id; Bj, B2, , Bm), I Aj, A2, , An } n |Bị, B2, , Bm Ị = Khi tích Đề hai khối r(R) s(S) khối, kí hiệu r khối có khung R X s X s, = (id; Aị, A2, , An, Bp B2, , Bm), phần tử thuộc khối gồm n + m ánh xạ, n ánh xạ đầu có dạng phần tử thuộc r , m ánh xạ sau có dạng phần tử thuộc s r X s = { 11 t(R) r t(S) € s I , 36 t = (t1, t , t " , t n + l , t n + m ) , t(R) = (t1, t , t " ) , t(S) = (tn+,, ,tn+m) [4] 2.2.5 Tích Đề theo tập sô Cho R = (id; Al? A2, An) , s = (id’; Al? A2, An) Khi tích Đề hai khối r(R) s(S) theo tập số khối, kí hiệu r x id s , khối s có khung R xid = { id X id’; A|, A2, An Ị, với id X id’ kí hiệu tích rời rạc hai tập số id id\ Mỗi phần tử thuộc khối gồm n ánh xạ (t1, t2, t") với t' : idX id’ —> Aj , i = I1 , ánh xạ đ-ợc cảm sinh từ ánh xạ thứ i t- ơng ứng r s Cụ thể hơn, giả sử có phần tử tr e r ts € s : t = (t1 t2 tn) t = (t1 t2 tn) ta có ánh xạ cảm sinh t r ts , phần tử cảm sinh tr ts, kí hiệu trs Gọi j| : id —> id X id’ ,j2 : id’ —» i d X i d ’ phép nhúng ta đ-ợc : trj, G r trj2 € s , r xid s = I 11 tjj G r tj2 € s Ị [4] 2.2.6 Phép chiếu Cho R = (id; Aị, A - , , A n ) , r khối R Khi ta gọi p = (id’; A n, Ap, Aih) 1-ợc đồ 1-ợc đồ R id’ c id , Aij e { A„ A , A n Ị, j = l h Một phép chiếu khối r 1-ợc đồ p, kí hiệu n p(r), khối có 1- ợc đồ p phần tử thuộc khối có dạng: (t",tI +Ì2 tih|), : tij G { t1, t2, , tn Ị, j = l h , id’ (t1, t2, , tn) e r Biểu diễn hình thức phép chiếu có dạng : 37 np(r) = { (t , t , t ) I t n i2 lh iJ € {t\t2, ,tn }, j = l h, (t\t2, tn)er } id’ Ta dễ dàng chứng minh đ- ợc số tính chất sau phép chiếu: Mệnh đề 2.7 [4] • np(np(r) = np(r) • Nếu PcQ np(nQ(r) = np(r) • • • np(r u s) = np(r) u np(s) np(r n s) e np(r) n np(s) np(r - s) = np(r) - rip(s) Ớ r s khối khả hợp 1- ợc đồ R , p Q 1- ợc đồ 1- ợc đồ R [4] 2.2.7 Phép chọn Cho R = (id; A|, A , A n ) khối 1'(R) Cho phép chọn nghĩa ta xây dựng tập phần tử khối cho thỏa mãn biểu thức F cho tr- ớc Biểu thức F đ- ợc diễn tả tổ hợp Boole toán hạng, toán hạng phép so sánh đơn giản hai biến hai giá trị điểm hai ánh xạ thành phần đó, biến giá trị điểm ánh xạ thành phần Các phép so sánh F , >, < s khối t(T) định nghĩa nh- sau : t(T) = I 11 tr e r ts € s cho t(R) = tr, t(S) = ts Ị Phép kết nối gọi phép kết nối tự nhiên hai khối r(R) s(S), sử dụng kí hiệu r * s Đặc biệt, khối r(R) s(S) có tập số id 1- ợc đồ khối chúng gồm phần tử khối trở thành quan hệ phép kết nối tự nhiên hai khối lại trở thành phép kết nối tự nhiên hai quan hệ mô hình sở liệu quan hệ [6] Nếu hai tập {A|, A2, , An} {B],B2, , Bm Ị không giao r * s trở thành tích Đề hai khối cho Mệnh đề 2.8 [4] Giả sử r(R), r'(R), q(Q), s(S) khối cho, ta có: • (q >< r) >< s = q>< (r >< s) • (ru r’) >< s = (r >< s) u (r' >< s) • (r n r') >< s = (r >< s) n (r' >< s) • (r - r’) >< s = (r >< s) - (r’ >< s) Ta mở rộng khái niệm kết nối nh- sau : Giả sử Aik e IA„ A2, , A „ ) , Bit e |B,,B2, •••• , B„,Ị, dom (Aik) = 39 t(T) = ị 11 tr e r ts € s cho t(R) = tr, t(S) = ts, trik = tsik , < k < h }, tr = (tr',tr2, , t r n ) , ts = (ts',ts2, , t s m ) Thay cho kí hiệu r >< s ta kí hiệu rõ : t(T) = r [trik = tsik ,1 < k < h ] s [4] 2.2.9 Phép chia Cho hai khối r(id; Aị, A2, , An) s(id; A j j , Ai2, , Aịh), Aik e I A|, A2, , An Ị, Vk = l h Khi phép chia khối r cho khối s, kí hiệu r -ỉ- s, khối gồm phần tử t = (t 1, t2, , tn~h) choV u = (u 1, u2, , uh), u e s phần tử tu e r, phần tử tu có dạng: tu = (t 1, t2, , t n ' h , u1, u2, , uh) [4] CH ONG 3: MÔ HÌNH DỮ LIỆU DẠNG KHỐI MỜ 3.1 Khối mờ, l ợc đồ khối mờ Tập mờ mô hình liệu dạng khối tảng cho mô hình liệu dạng khối mờ Khối mờ đ- ợc định nghĩa nh- sau: 40 Định nghĩa 3.1: Cho R=(id; Aị, A2, An, ỊLi) có id tập số hữu hạn khác rỗng, A|, A2, An, p tập hữu hạn thuộc tính, miền giá trị t- ơng ứng dom(Aị), dom(A2), dom(An), dom(p) =[0,1] Trong đó, dom(Aị) (i=l n) nhận giá trị rõ giá trị mờ Một khối mờ r m quan hệ R, kí hiệu rm(R) gồm số hữu hạn phần tử mà phần tử họ ánh xạ từ tập số id đến miền trị thuộc tính Aj, A2, An, |4 Nói cách khác: t e rm(R) o t = {tị! id —> dom(Aị), id -^dom(p)} i=l n Ta kí hiệu khối mờ r m(R) r(id; Aị, A2, An, Ịi), hay đơn giản ta kí hiệu rm Khi khối mờ rm đ-ợc gọi có 1-ợc đồ khối mờ R, p thuộc tính độ thuộc Nh- 1- ợc đồ khối mờ R ta xây dựng đ- ọc nhiều khối khác Khi độ thuộc phần tử = liệu khối rõ hoàn toàn mô hình liệu dạng khối mờ trở thành mô hình liệu dạng khối Khi độ thuộc phần tử = liệu khối mờ hoàn toàn Ví dụ 1: Để đánh giá lợi nhuận thu hàng tháng công ty Ng-ời ta xây dựng khối CSDL COMPANY(R) nh- sau: Xét 1-ợc đồ COMPANY(id, CN, E, s, p, JU), đó: id = ị 1/2009, 2/2009, 3/2009, , 12/2009Ị, CN (Name branch) tên công ty, p (profit) lợi nhuận công ty Miền trị thuộc tính E, s, p tập mờ vũ trụ t-ơng ứng UE = [0, 30], Up = [500, 3000], Us= [5000, 30000] Các hàm thuộc /USE, jUHS, ỊUHP tương ứng với tập mờ “số nhân viên ít”, “lượng bán cao”, “lợi nhuận cao”, cho sau: CN s E ▼ A 10 CN E B 12 s 13000 A 11 10000 r m A l : a, a B b, t>3 c3 p ▼ ▼ 11000 p 1100 1800 /\ Lb./J _ c a 5’r - - b,a V a 3 _c / >’r c’ t'o t2o t3 a l b| c, a ’l b’i c’, m in l I ' l t2 t30 a b, c, ’i 41 42 43 45 46 44 0.44 ] độ thuộc rphần toàn mô hình u( |t=0R’ Ị, 1ởđó tQliệu = CN, (ttrên =dữ (id% s, p,hệụ ) làvớirõid’hoàn = 1/2013 m = rmtử 0, E,quan 1600 0.67 \ e - m é?>độ10thuộc phần tử = 1+ liệu mờ liệu quan hệ Khi SErtrở (^) thành mô hình Khi nđó khối CN1 có dạng: Insert(r m, t'D, t 0í c M m2 : VA B ft 0, c|4-10) liệu quan hệ1là, mờ hoàn toàn e[...]... kí hiệu khối mờ đó là r m(R) hoặc r(id; Aị, A2, An, Ịi), hay đơn giản ta kí hiệu là rm Khi đó khối mờ rm đ-ợc gọi là có 1-ợc đồ khối mờ R, trong đó p là thuộc tính độ thuộc Nh- vậy trên cùng một 1- ợc đồ khối mờ R ta có thể xây dựng đ- ọc nhiều khối khác nhau Khi độ thuộc của các phần tử = 1 dữ liệu trên khối là rõ hoàn toàn khi đó mô hình dữ liệu dạng khối mờ trở thành mô hình dữ liệu dạng khối Khi... khối mờ Tập mờ và mô hình dữ liệu dạng khối là nền tảng cho mô hình dữ liệu dạng khối mờ Khối mờ đ- ợc định nghĩa nh- sau: 40 Định nghĩa 3.1: Cho R=(id; Aị, A2, An, ỊLi) có id là tập chỉ số hữu hạn khác rỗng, A|, A2, An, p là tập hữu hạn các thuộc tính, các miền giá trị t- ơng ứng dom(Aị), dom(A2), dom(An), dom(p) =[0,1] Trong đó, dom(Aị) (i=l n) có thể nhận giá trị rõ hoặc giá trị mờ Một khối mờ r m trên... thì chúng trở thành phép chèn, loại bỏ và sửa đổi trong mô hình dữ liệu quan hệ mờ 3.3 Đại sô quan hệ trên khối mờ Cho rm là một khối mờ trên R = (id; Aj, A 2, , An, p) Các phép toán của đại số quan hệ cũng t- ơng tự nh- đại số quan hệ trong mô hình dữ liệu dạng khối Hai khối rm và sm đ- ợc gọi là khả hợp nếu chúng có cùng một 1- ợc đồ Cho 2 khối nh- sau: / b3 a a3 I / c3 / b’,2 -c’, - 0.4 - b’... hai khối r(id; Aị, A2, , An) và s(id; A j j , Ai2, , Aịh), trong đó Aik e I A|, A2, , An Ị, Vk = l h Khi đó phép chia của khối r cho khối s, kí hiệu r -ỉ- s, là một khối gồm các phần tử t = (t 1, t2, , tn~h) sao choV u = (u 1, u2, , uh), u e s thì phần tử tu e r, ở đây phần tử tu có dạng: tu = (t 1, t2, , t n ' h , u1, u2, , uh) [4] CH ONG 3: MÔ HÌNH DỮ LIỆU DẠNG KHỐI MỜ 3.1 Khối mờ, l ợc đồ khối mờ. .. thuộc tínhliệu trùng thì hệ nó mờ sẽ là đề các 1.5.ý: Nếu *Mô hình sở dữ quan 1.5.1 LB ợc đồ quanAhệ mờ s2 Là tập hữu hạn2các thuộc tính A|, A 2, An, p Trong đó p là thuộc tính độ a thuôc 4 b 6 c 30 1.5.2 Quan hệ mờ Một quan hệ mờ fr trên 1- ợc đồ quan hệ mờ là tập con của tích Descartes dom(AJ )xdom(A^)x Xdom(An)x dom(p) Tức l à f r ( = dom(A1)xdom(A2)x xdom(An)x dom(p) 1.5.3 Bộ dữ liệu Một bộ dữ liệu. .. = rmtử 0, E,quan 1600 0.67 \ e - m é?>độ10thuộc của phần tử = 0 1+ dữ liệu mờ dữ liệu quan hệ Khi SErtrở (^) thành mô hình 2 Khi nđó khối CN1 có dạng: Insert(r m, t'D, t 0í c M m2 : VA B ft 0, c|4-10) thì dữ liệu trên quan hệ1là, mờ hoàn toàn e ... có dạng: tu = (t 1, t2, , t n ' h , u1, u2, , uh) [4] CH ONG 3: MÔ HÌNH DỮ LIỆU DẠNG KHỐI MỜ 3.1 Khối mờ, l ợc đồ khối mờ Tập mờ mô hình liệu dạng khối tảng cho mô hình liệu dạng khối mờ Khối mờ. .. thuyết tập mờ logic mờ Ch - ong 2: Mô hình liệu quan hệ Mô hình liệu dạng khối Ch- ong 3: Mô hình liệu dạng khối mờ Sau Phụ lục Tài liệu tham khảo 10 CH ƠNG 1: TẬP MỜ VÀ MÔ HÌNH DỮ LIỆU QUAN HỆ... cứu mô hình liệu, tập trung nghiên cứu Cơ sở liệu mờ, mô hình liệu dạng khối từ đề xuất mô hình liệu dạng khối mờ, b- ớc đầu xây dựng khái niệm nh- khối mờ, 1- ợc đồ khối mờ, đại số quan hệ khối