Метод збереження та використання баз нечітких знань
Основний зміст сторінки статті
Анотація
В роботі запропонований метод зберігання баз нечітких знань в реляційній базі даних. Описана схема бази даних для зберігання нечітких знань. Описані основні етапи побудови дерева нечіткого логічного виведення шляхом вибору необхідних правил з бази даних.
Бібл.17, рис. 1.
Блок інформації про статтю
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
Посилання
Adnan Yazici, Roy George Fuzzy Database Modeling / Studies in Fuzziness and Soft Computing (vol. 26), Springer, 1999. – 234 с.
José Galindo, Angélica Urrutia, Mario Piattini Fuzzy Databases: Modeling, Design And Implementation / Idea Group Inc (IGI), 2006. – 320 c.
José Galindo, Angélica Urrutia, Mario Piattini Representation of Fuzzy Knowledge in Relational Databases / Proceedings. 15th International Workshop on Database and Expert Systems Applications, 2004.. - Pp. 917-921.
KML (Knowledge Management Tools) / http://kml.mipt.ru/A/ru/bin/view/Home/KML2Specification
Li Yan, Z. M. Ma, Jian Liu Fuzzy data modeling based on XML schema / Proceedings of the 2009 ACM symposium on Applied Computing. New York, NY, USA 2009. Pp. 1563 – 1567.
Nauman Chaudhry, James Moyne, Elke A. Rundensteiner Designing Databases with Fuzzy Data and Rules for Application to Discrete Control, University of Michigan / Computer Science and Engineering Division, Department of Electrical Engineering and Computer Science, 1994. – 21 c.
FSQL (A Fuzzy Query Language) / http://www.lcc.uma.es/~ppgg/FSQL.html#Ref
Srdjan Skrbic, Milos Rackovic, Aleksandar Takaci The PFSQL Query Execution Process / Novi Sad J. Math. Vol. 41, No. 2, 2011. – Pp. 161-179.
Zhang X., Meng X., Wang X. A knowledge-based approach for answering fuzzy queries in XML / Seventh International Conference on Natural Computation (ICNC). - 2011. - pp. 18-22.
Bratko I. Artificial intelligence algorithms in the language PROLOG // Мoscow.: Williams Publishing House - 2004. - 640 p. (Rus)
Globa. L.S., Ternovoy M.Y., Shtogrina O.S. Fuzzy Knowledgebase Design for Intellectual Systems / International Scientific Journal of Computing. – Vol. 7, Issue 1. – Ternopil, “Naukova dumka” – 2008. – Pp.70-79. (Ukr)
Jackson P. Introduction to Expert Systems / Williams Publishing House, 2001. – 624 p. (Rus)
Kasatkyna N.V., Tanianskyi S.S., Fylatov V.A. Methods for storing and processing fuzzy data in relational systems / “ААЭКС”, №2(24), Informatsyonno-upravliaiushchye kompleksy i systemy, 2009, – http://aaecs.org/kasatkina-nv-tanyanskii-ss-filatov-va-metodi-hraneniya-i-obrabotki-nechetkih-dannihv-srede-relyacionnih-sistem.html (Rus)
Connolly T., Begg C. Database Systems. A Practical Approach to Design, Implementation, and Management / Мoscow.: Williams Publishing House, Third Edition. - 2003.- 1440 p. (Rus)
Rotshtein A. P. Intellectual Technologies of Identification: Fuzzy Sets, Genetic Algorithms, Neural Nets / Vinnitsa.: UNIVERSUM - 1999. – 320 p. (Rus)
Subbotin S.O. Knowledge presentation and processing in artificial intelligence and decision support systems / Study book. — Zaporizhzhya: ZNTU, 2008. — 341 p. (Ukr)
Fylatov V.A., Kasatkyna N.V., Vynokurova E.A. Intelligent analysis and visualization of fuzzy data based on principal component analysis / Vestnyk KhNTU №2(38), 2010. – С. 154 – 158. (Rus)
