Неактивна зіркаНеактивна зіркаНеактивна зіркаНеактивна зіркаНеактивна зірка
 

АНАЛІЗ НЕЧІТКОЇ ІНФОРМАЦІЇ ТА СТВОРЕННЯ НЕЧІТКИХ ЗАПИТІВ В MS ACCESS

 

МЕТОДИЧНІ ВКАЗІВКИ

до лабораторної роботи № 2

з дисципліни

„Експертні системи та автоматизовані системи навчання ”

для студентів базового напрямку „Філологія”

спеціальності „Прикладна лінгвістика”

Затверджено

на засіданні кафедри інформаційних системи та мереж

Протокол №9 від 25.02.15

Аналіз нечіткої інформації та створення нечітких запитів в MS Аccess: Методичні вказівки до лабораторної роботи № 2 / Укл.: Я.П.Кісь, В.А.Висоцька – Львів: Видавництво Національного університету ”Львівська політехніка”, 2015. – 16 с. 

Укладачі

                                               Кісь Я.П, к.т.н., доцент

                                               Висоцька В.А., к.т.н., асистент 

Відповідальний за випуск

                                               Литвин В.В., завідувач кафедри ІСМ, д.т.н., професор 

Рецензенти

                                               Камінський Р.М., д.т.н., професор

                                               Кравець П.О., к.т.н., доцент

(Для ознайомлення з повним текстом статті необхідно залогінитись)


1         Мета роботи

Побудувати нечіткі запити до бази даних за допомогою СУБД Microsoft Access. Вивчити способи подання нечіткої інформації у базах даних та методи створення розмитих запитів.

 

Вступ

Сучасні бази даних та знань можуть містити усе більшу кількість невизначеної інформації. Такий процес є закономірним, враховуючи динаміку світу та швидкість його розвитку. Тим не менше, нечітка чи неповна інформація теж повинні бути належним чином подані та опрацьовані, особливо це стосується предметних областей з явно вираженою динамікою розвитку (сфери, які обліковують фактор часу – музеї, картотеки; сфери, які працюють із неструктурованими даними – біржі праці, соціальні фонди тощо; сфери, діяльність яких пов’язана з ризиком у разі неточної інформації – планові відділи, ринки; виробництво та сфера послуг). Для опису даних та роботи з ними в умовах невизначеності та слабкої структурованості використовують:

  1. Теорію ймовірностей,
  2. Нечітку логіку (нечіткі множини, лінгвістичні змінні, інтервальні оцінки, нечіткі числа, емпіричні оцінки),
  3. k-значну логіку.

Неповнота інформації може зустрічатися на різних рівнях:

  • невідомо, чи властивість притаманна ПО – невизначеність на рівні відношення;
  • відомо, що властивість притаманна ПО, але невідомо, чи вона притаманна даному  об’єктові – невизначеність на рівні кортежів;
  • відомо, що властивість притаманна ПО і даному об’єкту, але невідомо, як вона на об’єкті проявляється – невизначеність на рівні значень атрибутів.

Нехай E – універсальна множина, x – елемент E, а R – певна властивість. Звичайна (чітка) підмножина A універсальної множини E, елементи якої задовольняють властивості R, визначається як множина впорядкованої пари

,

де  – характеристична функція, що приймає значення 1, якщо x задовольняє властивості R, і 0 - в іншому випадку.

Нечітка підмножина відрізняється від звичайної тім, що для елементів x з E немає однозначної відповіді «ні» відносно властивості R. У зв’язку з цим, нечітка підмножина A універсальної множини E визначається як множина впорядкованої пари , де  – характеристична функція приналежності (або просто функція приналежності), що приймає значення в деякій впорядкованій множині M (наприклад, M = [0,1]).

Функція приналежності вказує ступінь (або рівень) приналежності елемента x до підмножини A. Множина M називають множиною приналежностей. Якщо M = {0,1}, тоді нечітка підмножина A може розглядатися як звичайна або чітка множина.

 

  1. 4.     Нечіткі множини

Розглянемо множину X всіх чисел від 0 до 10. Визначимо підмножину A множини X всіх дійсних чисел від 5 до 8.

A = [5,8]

Покажемо функцію приналежності множини A, ця функція ставить у відповідність число 1 чи 0 кожному елементу в X, у залежності від того, належить даний елемент підмножині A чи ні. Результат поданий на наступному малюнку:

 

Можна інтерпретувати елементи, яким поставлена у відповідність 1, як елементи, що знаходяться в множині A, а елементи, яким поставлений у відповідність 0, як елементи, що не знаходяться в множині A. Ця концепція використовується в багатьох областях застосувань. Але можна легко знайти ситуації, в яких даній концепції буде бракувати гнучкості. У даному прикладі опишемо множину молодих людей. Більш формально можна записати так

B = {множина молодих людей}

Оскільки, взагалі, вік починається з 0, то нижня межа цієї множини повинна бути нулем. Верхню межу визначити небагато складніше. Спочатку встановимо верхню межу, скажемо, рівну 20 рокам. Таким чином, маємо B як чітко обмежений інтервал, буквально: B=[0,20]. Виникає питання: чому хтось у свій двадцятирічний ювілей – молодий, а відразу наступного дня вже не молодий? Очевидно, це структурна проблема, і якщо пересунути верхню межу в довільну точку, то можна задати таке ж питання. Більш природний шлях отримання множини B складається в ослабленні строгого поділу на молодих і не молодих. Зробимо це, виносячи не тільки чіткі судження Так, він належить множини молодих людей або Ні, вона не належить множини молодих людей, але і більш гнучкі формулювання Так, він належить до досить молодих людей або Ні, він не дуже молодий. Розглянемо як за допомогою нечіткої множини визначити такий вираз, як він ще молодий. В першому прикладі ми кодували всі елементи множини за допомогою 0 чи 1. Простим способом узагальнити дану концепцію є введення значення між 0 і 1. Реально можна навіть допустити нескінченне число значень між 0 і 1, в одиничному інтервалі I = [0, 1].

Інтерпретація чисел при співвідношенні всіх елементів множини стає тепер більш складною. Звичайно, знову число 1 ставиться у відповідність тому елементу, що належить множині B, а 0 означає, що елемент точно не належить множині B. Всі інші значення визначають ступінь приналежності до множини B

(Для продовження ознайомлення з повним текстом методички необхідно залогінитись та завантажити вкладення)