模糊邏輯 - 資料庫和查詢

我們在之前的章節中學習過，模糊邏輯是一種基於“真值程度”而不是通常的“真或假”邏輯的計算方法。它處理近似而不是精確的推理，以一種更類似於人類邏輯的方式解決問題，因此，布林代數的兩值實現方式對於資料庫查詢過程來說是不夠的。

資料庫上關係的模糊場景

可以透過以下示例瞭解資料庫上關係的模糊場景：

示例

假設我們有一個數據庫，其中包含訪問過印度的人員記錄。在簡單的資料庫中，我們將以以下方式進行條目：

現在，如果有人查詢在99年訪問過印度和日本並且是美國公民的人，則輸出將顯示兩條包含John Smith姓名的記錄。這是一個簡單的查詢，生成簡單的輸出。

但是，如果我們想知道上述查詢中的人是否年輕呢？根據上述結果，該人的年齡為35歲。但是，我們能否假設該人年輕呢？同樣，相同的事情可以應用於其他欄位，例如停留天數、訪問年份等。

可以透過以下模糊值集找到上述問題的解決方案：

• FV(年齡){非常年輕，年輕，有點老，老}

• FV(停留天數){幾乎幾天，幾天，相當多天，很多天}

• FV(訪問年份){遙遠的過去，最近的過去，最近}

• 現在，如果任何查詢包含模糊值，則結果也將具有模糊性。

模糊查詢系統

模糊查詢系統是一個使用者介面，用於使用（準）自然語言句子從資料庫中獲取資訊。已經提出了許多模糊查詢實現，導致了略微不同的語言。儘管根據不同實現的特殊性存在一些差異，但模糊查詢句子的答案通常是一個記錄列表，按匹配程度進行排序。