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1、·44·计算机应用研究2004年FNN在数据库模糊查询中的研究陈逸菲,张颖超(南京气象学院信息工程系,江苏南京210044)摘 要:提出了一种基于模糊神经网络对数据库模糊查询的新方法,将模糊理论、模糊神经网络与数据库系统相结合。利用FNN直接生成隶属函数,来完成模糊查询,避免了直接指定隶属函数所带来的主观性,并能较好地反映数据的特征。关键词:模糊神经网络;隶属函数;模糊查询;数据库中图法分类号:TP311113文献标识码:A文章编号:100123695(2004)1120044203StudyonFNNinDatabaseQueryCHENYi2fei,
2、ZHANGYing2chao(Dept.ofInformationEngineering,NanjingInstituteofMeteorology,NanjingJiangsu210044,China)Abstract:AmethodbasedontheFNNisdevelopedtocreateanewdataquerytechnique.Fussytheory,FNNanddatabasearecom2bined.MembershipfunctionsareobtainedbyFNN.Fussyqueryisachievedandreflectsd
3、ata’scharacteristicwithoutthesubjectivitybroughtbyappointingmembershipfunction.Keywords:FussyNeuralNetwork(FNN);MembershipFunction;FussyQuery;Database 现有的查询技术主要是基于传统的关系型数据库,访问和定义:语言变量用一个有五个元素的集合(N,T(N),U,G,处理的数据都是精确的。然而在实际中,许多数据的表示并不M)来表征。其中:是精确的,而且用户的查询条件往往也是模糊不精确的,这样①N是语言变量的名称
4、,如年龄、数的大小等;的数据直接输入计算机很难得到满意的结果。文献[1,2]中提②U为语言变量N的论域;出了相应的解决办法:①建立模糊数据库,将模糊理论直接引③T(N)为语言变量的值X的集合,其中每个X都是论域入传统数据库中,对数据表示和数据库进行模糊处理,并建立上的模糊集合,如T(N)=T(年龄)=“年轻”+“中年”+“老年”相应的查询语句;②基于传统的数据库系统,利用模糊理论的=X1+X2+X3;方法和工具对查询进行扩充。但是它们都采用了直接指定隶④G为语法规则,用于产生语言变量N的值X的名称,研属函数的方法。这种方法虽然简便,易于实现,但是带有较强
5、究原子、单词构成合成词后词义的变化,并求取其隶属函数。的主观性,精度也不高。本文采用FNN来生成隶属函数,从而其中用“与”、“或”、“非”作连接词构成的合成词,可以按模糊逻避免了上述问题。辑运算取值。⑤M是语义规则,根据语义规则给出模糊子集X的隶属1FNN概述函数。模糊神经网络(图1)是全部或部分采用模糊神经元所构以身高为例,将其论域划分为三个模糊子集{矮,中等,成的一类可以处理模糊信息的神经网络系统。每个节点层的高},隶属函数如下式:节点数和权值可以根据模糊系统的具体模块而预置。其隶属1x≤m1[7]μ矮(x)=x-m12函数和模糊规则是通过一定的学习
6、算法产生的。e-(σ)x>m11x-m22()μ中等(x)=eσ20x≤m3图1 模糊神经网络的逻辑结构μ高(x)=x-m32-()1-eσ3x>m32FNN在数据库模糊查询中的应用在实际查询中还可能有更复杂的情况,如“比较胖”、“大约30岁”、“倾向年轻”等。“比较”、“大约”、“倾向”分别称为语气211模糊化概念算子、模糊化算子和判定算子。在一个人员信息管理系统中,要查询一个“个子高的偏瘦(1)语气算子的年轻女子”,其中“女子”是精确概念,而“年轻”、“个子高”、定义:语气算子是一个变换,即Hλ:F(U)→F(U),即Hλ“偏瘦”都是模糊概念,需要获
7、取这些模糊概念的隶属函数。λA=A。λ>1,Hλ叫集中化算子,λ<1,Hλ叫散漫化算子。H2叫“很”,H4叫“极”,H0.5叫“有点”。例如:收稿日期:2003211202;修返日期:2003212230©1995-2005TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allrightsreserved.第11期陈逸菲等:FNN在数据库模糊查询中的研究·45·1x≤mkk1(4)(3)(4)(3)(4)(4)(3)(3)2miouti(∑σjoutj)-(∑mjσjoutj)outiH2[矮](x)=(μ矮(x))=x-mηδ(4
8、)j=1j=1-(1)4keσx>m1(4)(3)21(∑σjoutj)j=1(
