ファジーロジック-データベースとクエリ

前の章で、ファジーロジックは、通常の「真または偽」のロジックではなく、「真実の程度」に基づいて計算するアプローチであることを学習しました。それは、人間の論理により似た方法で問題を解決するために正確ではなく近似的な推論を扱います。したがって、ブール代数の2つの値の実現によるデータベースクエリプロセスは適切ではありません。

データベース上の関係のファジーシナリオ

データベース上の関係のファジーシナリオは、次の例の助けを借りて理解することができます-

例

インドを訪れた人の記録を含むデータベースがあるとします。単純なデータベースでは、次の方法でエントリが作成されます-

名前	年齢	市民	訪問国	費やした日数	訪問年
ジョンスミス	35	我ら	インド	41	1999年
ジョンスミス	35	我ら	イタリア	72	1999年
ジョンスミス	35	我ら	日本	31	1999年

ここで、99年にインドと日本を訪れ、米国市民である人について質問すると、出力にはJohnSmithという名前の2つのエントリが表示されます。これは、単純な出力を生成する単純なクエリです。

しかし、上記のクエリの人が若いかどうかを知りたい場合はどうでしょうか。上記の結果によると、その人の年齢は35歳です。しかし、私たちはその人が若いと仮定することができますか？同様に、滞在日数、訪問年数など、他の分野にも同じことが当てはまります。

上記の問題の解決策は、次のようにファジー値セットの助けを借りて見つけることができます-

• FV（年齢）{非常に若い、若い、やや古い、古い}

• FV（Days Spent）{わずか数日、数日、かなりの数日、数日}

• FV（訪問年）{遠い過去、最近の過去、最近}

• これで、クエリにファジー値が含まれる場合、結果もファジーになります。

ファジィクエリシステム

ファジークエリシステムは、（準）自然言語の文を使用してデータベースから情報を取得するためのユーザーへのインターフェイスです。多くのファジークエリの実装が提案されており、言語がわずかに異なります。さまざまな実装の特殊性に応じていくつかのバリエーションがありますが、ファジークエリセンテンスへの回答は通常、一致の程度によってランク付けされたレコードのリストです。