Aplicarea logicii Fuzzy asupra interogărilor în baze de date

Abstract

Inteligenţa poate fi definită ca o capacitatea de a sesiza anumite raporturi existente între obiecte și fenomene. Această sesizare poate fi senzorială (la animale) şi în acest caz ea se datorează reflexelor condiţionate, sau intelectuală (la om) şi aici intervin limbajul și conceptele [14]. Logica fuzzy este definită ca un „supraset al logicii convenționale boolene, logică ce a fost extinsă pentru a cuprinde adevărul parțial, valori ale adevărului cuprinse între „complet adevărat” și „complet fals”.[13] Spre deosebire de logica clasică, în care se lucrează cu două valori de adevăr exacte (notate de ex. 0 pentru fals și 1 pentru adevărat), logica fuzzy folosește o plajă continuă de valori logice cuprinse în intervalul [0, 1], unde 0 indică falsitatea completă, iar 1 indică adevărul complet.

Scopul tezei respective constă în a implementa o aplicație, cu ajutorul căreia utilizatorul ar putea extrage informații din baza de date utilizînd tehnici fuzzy. Importanța utilizării tehnicii respective este majoră și permite detectarea și afișarea unor valori, care ar putea fi potrivite pentru utilizator, însă care nu s-ar include în lista înregistrărilor selectate în cazul folosirii metodelor de extragere a datelor bazate pe valori stricte. De asemenea, această metodă permite utilizarea unor etichete lingvistice, care ar putea ușura căutarea înregistrărilor potrivite utilizatorului.

Teza cuprinde 3 capitole de bază, fiecare din ele fiind alcătuit din subcapitole:

1. Metodele și principiile de interogare clasică a bazelor de date.

2. Definirea logicii fuzzy și abordatea acesteia în interogări.

3. Realizarea aplicației bazate pe logica fuzzy.

Această lucrare examenează căutarea celei mai optimale variante a înregistrării în baza de date.

Intelligence can be defined as an ability to grasp certain relationships between objects and phenomena. This sensation can be sensory (in animals) and in this case it is due to conditioned or intellectual reflexes (in humans), and here the language and concepts interfere. Fuzzy logic is defined as a "superset of conventional Boolean logic, which has been extended to include partial truth, values of truth between" completely true "and" totally false. "[13] It was defined in 1965 by prof. Lotfi Zadeh of the University of California, Berkeley. Unlike classical logic, working with two exact truth values (for example, 0 for false and 1 for true), fuzzy logic uses a continuous range of logical values in [0, 1], where 0 denotes complete falsehood and 1 indicates complete truth.Thus, if classical logic can not be included (1) or not (0) in a given number, fuzzy logic works with the degree of belonging of the object to the set, which can take values between 0 and 1.

The realization of this thesis is explained in 3 basic chapters, each of which consists of the subchapter:

1. Methods and principles of classical querying and databases.

2. Definition of fuzzy logic and its approach in queries.

3. Developing the fuzzy logic based application.

This paper examines the search for the most optimal version of a database entry.