Năm 2005, Trần Thiên Thành đã mở rộng mô hình cơ sở dữ liệu mờ dựa trên lý thuyết khả năng, đƣa ra đƣợc khái niệm phụ thuộc hàm với lƣợng từ ngôn ngữ, xây dựng đƣợc công thức đánh giá [r]
Trang 1ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
PHẠM VŨ HOÀNG
CƠ SỞ DỮ LIỆU MỜ VÀ ỨNG DỤNG
LUẬN VĂN THẠC SĨ
HÀ NỘI - 2006
Trang 2ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
PHẠM VŨ HOÀNG
CƠ SỞ DỮ LIỆU MỜ VÀ ỨNG DỤNG
Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
Mã số: 1.01.10
LUẬN VĂN THẠC SĨ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS Hồ Thuần
HÀ NỘI - 2006
Trang 3LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan kết quả đạt được trong luận văn là sản phẩm của riêng cá nhân, không sao chép lại của người khác Trong toàn bộ nội dung của luận văn, những điều được trình bày hoặc là của
cá nhân hoặc là được tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu Tất cả các tài liệu tham khảo đều có xuất
xứ rõ ràng và được trích dẫn hợp pháp
Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đoan của mình
Hà Nội, ngày 10 tháng 12 năm 2006
Phạm Vũ Hoàng
Trang 4LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, tôi muốn gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới PGS TS Hồ Thuần, người thầy đã tận tình hướng dẫn và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình làm luận văn
Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các lãnh đạo và các thày, cô khoa sau đại học – Trường Đại học công nghệ - Đại học Quốc gia Hà nội đã tạo những điều kiện tốt nhất cho tôi trong suốt quá trình học tập và làm luận văn Xin cảm ơn những đồng nghiệp tại Công ty Thương mại Thái Dương, Công ty cổ phần Tin học viễn thông Petrolimex đã luôn khuyến khích, động viên và giúp
đỡ tôi trong thời gian học tập và công tác vừa qua
Tôi cũng xin bày tỏ lòng biết ơn tới các thầy cô và bạn bè cùng lớp cao học K9T3 Xin cám ơn bạn bè, người thân vì những khuyến khích, động viên và giúp đỡ
Lời cuối, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất tới gia đình tôi Gia đình luôn là nguồn động viên tinh thần, cổ vũ và tạo điều kiện tốt nhất giúp tôi trong học tập, công việc và cuộc sống
Hà Nội, ngày 07 tháng 11 năm 2006
Phạm Vũ Hoàng
Trang 5MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN 1
LỜI CẢM ƠN 2
MỞ ĐẦU 8
CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ CƠ SỞ DỮ LIỆU MỜ ERROR!
BOOKMARK NOT DEFINED.
1.1 Các mô hình cơ sở dữ liệu mờ Error! Bookmark not defined.
1.1.1 Mô hình dựa trên lý thuyết tập mờ (mô hình tập con mờ)Error! Bookmark not defined.
1.1.2 Mô hình dựa trên quan hệ tương tự Error! Bookmark not defined 1.1.3 Mô hình dựa trên lý thuyết khả năng Error! Bookmark not defined.
1.2 Phụ thuộc dữ liệu trên cơ sở dữ liệu mờError! Bookmark not defined.
1.2.1 Phụ thuộc hàm mờ Error! Bookmark not defined 1.2.2 Phụ thuộc đa trị mờ Error! Bookmark not defined.
1.3 Kết luận chương một Error! Bookmark not defined.
CHƯƠNG 2 CHUẨN HÓA VÀ TÁCH LƯỢC ĐỒ QUAN HỆ TRONG
CƠ SỞ DỮ LIỆU MỜ ERROR! BOOKMARK NOT DEFINED 2.1 Phụ thuộc hàm mờ Error! Bookmark not defined.
2.1.1 Độ phù hợp giữa các bộ Error! Bookmark not defined 2.1.2 Định nghĩa phụ thuộc hàm mờ Error! Bookmark not defined 2.1.3 Các quy tắc suy diễn cho phụ thuộc hàm mờError! Bookmark not defined.
2.2 Khóa mờ Error! Bookmark not defined.
2.2.1 Bao đóng bắc cầu của các phụ thuộc hàm mờ (bao đóng của tập thuộc tính đối
với tập phụ thuộc hàm) Error! Bookmark not defined 2.2.2 Tìm khóa mờ của một quan hệ Error! Bookmark not defined 2.2.3 Thuộc tính khóa và thuộc tính không khóaError! Bookmark not defined.
2.3 Các dạng chuẩn mờ Error! Bookmark not defined.
2.3.1 Dạng chuẩn mờ một (f-1NF) Error! Bookmark not defined 2.3.2 Dạng chuẩn mờ hai (f-2NF) Error! Bookmark not defined 2.3.3 Dạng chuẩn mờ ba (f-3NF) Error! Bookmark not defined.
2.4 Tách lược đồ quan hệ mờ Error! Bookmark not defined.
Trang 62.4.1 Phân tách thành dạng chuẩn mờ hai Error! Bookmark not defined 2.4.2 Phân tách thành dạng chuẩn mờ ba Error! Bookmark not defined.
2.5 Dạng chuẩn mờ Boyce Codd Error! Bookmark not defined 2.6 Kết luận chương hai Error! Bookmark not defined.
CHƯƠNG 3 MỞ RỘNG CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ THÀNH CƠ SỞ
DỮ LIỆU MỜ DỰA TRÊN LÝ THUYẾT KHẢ NĂNG ERROR!
BOOKMARK NOT DEFINED.
3.1 Bộ có trọng số (Weighted tuples) trong quan hệ mờError! Bookmark not defined.
3.2 Biểu diễn dữ liệu mờ bằng phân bố khả năng Error! Bookmark not defined.
3.3 Một số mô hình cơ sở dữ liệu mờ dựa trên lý thuyết khả năng Error! Bookmark not defined.
3.3.1 Mô hình Prade-Testemale Error! Bookmark not defined 3.3.2 Mô hình Umano-Fukami Error! Bookmark not defined 3.3.3 Mô hình Zemankova-Kandel Error! Bookmark not defined.
3.4 Các phép toán đại số quan hệ mờ Error! Bookmark not defined.
3.4.1 Phép chọn mờ Error! Bookmark not defined 3.4.2 Phép chiếu mờ Error! Bookmark not defined 3.4.3 Phép kết nối mờ Error! Bookmark not defined.
3.5 Kết luận chương ba Error! Bookmark not defined CHƯƠNG 4 FSQL VÀ MỘT VÍ DỤ MINH HỌA ERROR!
BOOKMARK NOT DEFINED.
4.1 Truy vấn dữ liệu Error! Bookmark not defined.
4.1.1 Hỏi mềm dẻo Error! Bookmark not defined 4.1.2 Truy vấn mờ trong cơ sở dữ liệu quan hệ Error! Bookmark not defined 4.1.3 Hỏi mềm dẻo trong cơ sở dữ liệu quan hệ kinh điểnError! Bookmark not
defined.
4.2 Ngôn ngữ truy vấn mờ có cấu trúc (FSQL)Error! Bookmark not defined.
4.2.1 Nhãn ngữ nghĩa Error! Bookmark not defined 4.2.2 Các phép so sánh Error! Bookmark not defined.
Trang 74.2.3 Các hằng số mờ Error! Bookmark not defined 4.2.4 Các thuộc tính mờ và biểu diễn giá trị mờError! Bookmark not defined.
4.3 Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ mờ cơ bảnError! Bookmark not defined 4.4 Ứng dụng FSQL trên một cơ sở dữ liệu rõError! Bookmark not defined 4.5 Kết luận chương bốn Error! Bookmark not defined.
KẾT LUẬN 89
TÀI LIỆU THAM KHẢO 100
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ BẢNG BIỂU
Bảng 1-1:Quan hệ r trên lược đồ EMPLOYEE Error! Bookmark not defined Bảng 1-2: Phép chiếu quan hệ r trên hai thuộc tính N và DError! Bookmark not
defined.
Hình 1-3: Bảng tổng kết các tiêu chuẩn cho các phụ thuộc hàm mờError! Bookmark not
defined.
Bảng 2-1: Bảng quan hệ tương tự cho thuộc tính NAMEError! Bookmark not defined Bảng 2-2: Bảng quan hệ tương tự cho thuộc tính PERFORMANCEError! Bookmark
not defined.
Bảng 2-3: Bảng quan hệ tương tự cho thuộc tính EARNINGError! Bookmark not
defined.
Bảng 2-4: Bảng khởi tạo cho quan hệ R = (A,B,C,D,E,F)Error! Bookmark not defined Bảng 2-5: Bảng sau khi áp dụng bước ba của thuật toán 2.12 với RError! Bookmark
not defined.
Bảng 2-6: Bảng khởi tạo cho quan hệ R = (A,B,C,D,E,F,G)Error! Bookmark not
defined.
Bảng 2-7: Bảng sau khi áp dụng bước ba của thuật toán 2.12 vào RError! Bookmark
not defined.
Bảng 2-8: Bảng sau khi áp dụng bước bốn của thuật toán vào RError! Bookmark not
defined.
Bảng 2-9: Bảng kết quả sau khi kết thúc thuật toán Error! Bookmark not defined.
Hình 3-1: Biểu diễn các tình huống bằng phân bố khả năng trong trường hợp thông
thường Error! Bookmark not defined Hình 3-2: Biểu diễn các tình huống bằng phân bố khả năng trong trường hợp xấuError!
Bookmark not defined.
Bảng 3-3: Biểu diễn thông tin trong hai mô hình Prade-Testemale và Umano-Fukami
Error! Bookmark not defined.
Trang 8Bảng 3-4: Quan hệ mờ r Error! Bookmark not defined.
Bảng 3-5: Kết quả của phép chiếu mờ của r trên hai thuộc tính Mã phòng ban và Tuổi
Error! Bookmark not defined Bảng 3-6: Quan hệ mờ r Error! Bookmark not defined Bảng 3-7: Quan hệ mờ s Error! Bookmark not defined Bảng 3-8: Kết quả phép kết nối tự nhiên giữa r và s Error! Bookmark not defined Bảng 4-1: Mối quan hệ tuổi trung bình và lương (tháng)Error! Bookmark not defined Hình 4-2: Tuổi của John và căn cứ “Trung niên” Error! Bookmark not defined Hình 4-3: Tuổi của John = “Trung niên” Error! Bookmark not defined Bảng 4-4: Một số các đặc trưng của khả năng và cấp độ cần thiếtError! Bookmark not
defined.
Bảng 4-5: Một số phép so sánh mờ Error! Bookmark not defined.
Bảng 4-6: Biểu diễn bên trong của thuộc tính mờ loại 2 (Cho mỗi thuộc tính mờ F)
Error! Bookmark not defined.
Bảng 4-7: Biểu diễn bên trong của thuộc tính mờ loại 3 hoặc 4 (Cho mỗi thuộc tính mờ
F) Error! Bookmark not defined Hình 4-8: Kiến trúc cơ bản của FRDB với FSQL ServerError! Bookmark not defined Bảng 4-9: [10] Các bảng trong FMB (theo mô hình của Jose Galindo)Error! Bookmark
not defined.
Hình 4-10: [10] Các bảng trong FMB và mối quan hệ của chúng (theo mô hình của Jose
Galindo) Error! Bookmark not defined Hình 4-11: Định nghĩa các nhãn trên TUOI Error! Bookmark not defined Hình 4-12: Định nghĩa các nhãn trên LUONG Error! Bookmark not defined Bảng 4-13: Quan hệ tương tự giữa các nhãn của thuộc tính NANGLUC Error!
Bookmark not defined.
Hình 4-14: Định nghĩa các nhãn trên MUAHANG Error! Bookmark not defined Hình 4-15: Kết quả truy vấn mềm dẻo Error! Bookmark not defined.
Trang 9MỞ ĐẦU
Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ do Codd E.F đề xuất năm 1970 đã đạt được những kết quả hoàn chỉnh về lý thuyết và ứng dụng Tuy nhiên mô hình này hạn chế trong việc biểu diễn thông tin không đầy đủ, không chắc chắn (gọi chung là dữ liệu mờ), loại dữ liệu này được con người sử dụng thường xuyên trong thực tế Đã có nhiều cách tiếp cận và đề xuất mô hình cơ sở dữ liệu
mờ, những kết quả lý thuyết đã được xây dựng trong mô hình quan hệ truyền thống cũng được kiểm chứng trên các mô hình mới với những mở rộng thích hợp Do vậy việc tìm hiểu cơ sở dữ liệu mờ và ứng dụng vào giải quyết các bài toán thực tế là một nhu cầu cấp thiết trong thực tiễn Một trong những cách xây dựng một cơ sở dữ liệu mờ là mở rộng cơ sở dữ liệu quan hệ kinh điển Có thể mở rộng mô hình quan hệ để đáp ứng nhu cầu lưu trữ và khai thác dữ liệu mờ theo hai hướng, đó là: mở rộng ngữ nghĩa của dữ liệu để khai thác dữ liệu rõ với yếu tố mờ và mở rộng miền trị thuộc tính để biểu diễn được dữ liệu mờ
Hướng mở rộng ngữ nghĩa, dữ liệu vẫn được lưu trữ như mô hình quan hệ, dữ liệu tại các thuộc tính của các bộ vẫn là dữ liệu rõ nhưng cho phép khai thác dữ liệu với ngữ nghĩa rộng hơn (có yếu tố mờ) Cách tiếp cận này sử dụng sử dụng lý thuyết tập mờ để mở rộng bằng cách thêm thuộc tính độ thuộc cho mỗi bộ trong quan hệ vào quan hệ Ví dụ ta có thể truy xuất một cơ sở
dữ liệu nguồn lực của một doanh nghiệp với một câu hỏi như sau: Liệt kê những người trẻ tuổi trong công ty Thế nào là trẻ tuổi?, ta sẽ phải xây dựng cơ sở logic cho việc xử lý ngữ nghĩa mở rộng của dữ liệu như thế này và lý thuyết tập mờ và logic mờ là cơ sở để thực hiện Hướng mở rộng ngữ nghĩa có thể vẫn sử dụng các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ sẵn có trong việc lưu trữ
dữ liệu, còn những mở rộng cho việc xử lý dữ liệu được xây dựng thành các gói riêng, cài đặt thêm, nhúng vào hệ quản trị đó Tuy nhiên cách mở rộng này chưa cho phép lưu trữ dữ liệu mờ nên hạn chế nhiều đến khả năng quản lý dữ liệu thực tế
Hướng mở rộng miền trị thuộc tính là cách mở rộng tổng quát hơn, phản ánh đúng bản chất của vấn đề, nó cho phép bổ sung thêm các cú pháp trong biểu diễn dữ liệu nhằm biểu diễn được dữ liệu mờ Với cách mở rộng này, ngoài việc đưa vào hệ thống ký hiệu còn phải xây dựng được cơ
sở logic cho việc lập luận trên các ký hiệu để xử lý, khai thác được dữ liệu Theo hướng này, để
mở rộng cơ sở dữ liệu kinh điển thành cơ sở dữ liệu mờ có hai cách tiếp cận tiêu biểu là mở rộng bằng cách sử dụng quan hệ tương tự và mở rộng theo lý thuyết khả năng
Ở Việt Nam, việc nghiên cứu về cơ sở dữ liệu mờ lần đầu tiên được PGS.TS Hồ Thuần và PGS.TS Lê Tiến Vương quan tâm nghiên cứu từ những năm 1985 Các tác giả đã đề xuất một
Trang 10cách mở rộng mô hình quan hệ bằng cách mở rộng miền trị thuộc tính, xem mỗi miền trị thuộc tính là một biến ngôn ngữ Một số kết quả của mô hình quan hệ cũng được mở rộng trên mô hình này Năm 1996, Trương Đức Hùng tiếp tục phát triển mô hình này Năm 2002, Hồ Cẩm Hà đã
mở rộng mô hình cơ sở dữ liệu mờ bằng cách sử dụng quan hệ tương tự và phát triển một số kết quả cho mô hình này Năm 2005, Trần Thiên Thành đã mở rộng mô hình cơ sở dữ liệu mờ dựa trên lý thuyết khả năng, đưa ra được khái niệm phụ thuộc hàm với lượng từ ngôn ngữ, xây dựng được công thức đánh giá độ tin cậy của các dạng luật tổng kết dữ liệu
Những nghiên cứu về cơ sở dữ liệu mờ đang tiếp tục và ngày càng phát triển mạnh mẽ trên thế giới cũng như ở trong nước Với mong muốn tìm hiểu về một hướng phát triển và ứng dụng nó vào thực tiễn, luận văn đề ra nhiệm vụ như sau:
1 Cách tiếp cận để mở rộng Cơ sở dữ liệu kinh điển thành cơ sở dữ liệu mờ được chọn để nghiên cứu và ứng dụng vào một bài toán cụ thể là cách tiếp cận dựa trên lý thuyết khả năng (Mô hình dựa trên lý thuyết khả năng)
2 Nghiên cứu xem trên mô hình này, cách thức xử lý thông tin không chắc chắn, mở rộng các phép toán, mở rộng ngôn ngữ truy vấn dữ liệu rõ (SQL) thành ngôn ngữ truy vấn
dữ liệu mờ (FSQL)
3 Ứng dụng mô hình này vào một bài toán cụ thể
Trang 11TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] Trần Thiên Thành (2002), Phân tách lược đồ cơ sở dữ liệu quan hệ mờ, Trường
Đại học sư phạm Quy Nhơn
[2] Hồ Thuần, Trần Thiên Thành (2001), “Phụ thuộc hàm và phụ thuộc đa trị trong cơ
sở dữ liệu quan hệ mờ”, Tạp chí Tin học và điều khiển học, 2001, tập 17 số 2, tr
13 – 20
[3] Đỗ Trung Tuấn (1998), Cơ sở dữ liệu, Nhà xuất bản Giáo dục, Hà nội
[4] Nguyễn Anh Vũ (2006), Vấn đề chuẩn hóa và tách lược đồ quan hệ trong cơ sở
dữ liệu mờ, Luận văn Thạc sỹ khoa học, Đại học Bách khoa Hà Nội, Hà Nội
[5] Lê Tiến Vương (1996), Nhập môn cơ sở dữ liệu quan hệ, Nhà xuất bản khoa học
và kỹ thuật, Hà Nội
Tiếng Anh
[6] Frederick E Petry , “Fuzzy databases Principles and Applications”, Tulane
University-USA, Kluwer Academic Publisher , Boston, 31-179, (1996)
[7] Ramez Elmasri, Shamkant B Navathe (2000), Fundamentals of databases
systems, Replika Press Pvt Ltd., India
[8] Shenoi and A.Melton, “Proximity Relation in Fuzzy Relation Databases”, Int,
Jour, Fuzzy Sets and Systems, 31, 287-296, (1989)
[9] Sozat M.I and Yazici A., “A complete axiomatization for fuzzy functional and
multivalued dependencies in fuzzy database relations”, Elsevier North-Holland,
Inc., Amsterdam, The Netherlands, The Netherlands, 161-181, (2001)
[10] Jose Galindo, Angelica Urrutia, Mario Piattini, Fuzzy Databases: Modeling,
Design and Implementation Eds Idea Group Publishing Hershey, USA, 24-28,
51-54, 147-152, 154-165, (2006) [11] Zongming Ma, Fuzzy Database Modeling with XML Springer, 112-116, (2005) [12] FSQL (Fuzzy SQL) A Fuzzy Query Language,
http://www.lcc.uma.es/~ppgg/FSQL.html