Tiến Sĩ Nghiên cứu các phụ thuộc hàm trong cơ sở dữ liệu hướng đối tượng mờ

LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC
NĂM 2013


Chương 2: Phụ thuộc dữ liệu trong lớp đối tượng và các dạng chuẩn của lược đồ
cơ sở dữ liệu hướng đối tượng mờ - 31 -
2.1. Phụ thuộc hàm mờ và các luật suy dẫn . - 31 -
2.1.1. Sự tương tự của hai giá trị thuộc tính - 31 -
2.1.2. Phụ thuộc hàm mờ trong lớp đối tượng . - 33 -
2.1.3. Tách các thuộc tính kiểu bộ theo phụ thuộc hàm mờ - 34 -
2.1.4. Các luật suy dẫn trên các phụ thuộc hàm mờ - 35 -
2.1.5. Khóa của lớp đối tượng mờ . - 36 -
2.2. Phụ thuộc phương thức . - 37 -
2.3. Phép tách lớp đối tượng mờ không mất thông tin - 38 -
2.4. Chuẩn hóa lớp đối tượng mờ - 39 -
2.4.1. Các dạng chuẩn đối tượng mờ . - 39 -
2.4.1.1. Dạng chuẩn đối tượng mờ 1 (1FONF) . - 40 -
2.4.1.2. Dạng chuẩn đối tượng mờ 2 (2FONF) . - 41 -
2.4.1.3. Dạng chuẩn đối tượng mờ 3 (3FONF) . - 42 -
2.4.2. Chuẩn hóa lớp đối tượng mờ . - 43 -
2.4.2.1. Thuật toán chuẩn hóa lớp về 1FONF . - 43 -
2.4.2.2. Thuật toán chuẩn hóa lớp về 2FONF . - 46 -
2.4.2.3. Thuật toán chuẩn hóa lớp về 3FONF . - 48 -
2.5. Sự tương tự của hai đối tượng mờ - 50 -
2.5.1. Sự tương tự của hai đối tượng trong cùng một lớp mờ . - 50 -
2.5.2. Sự tương tự của hai đối tượng mờ thuộc hai lớp khác nhau . - 51 -
2.6. Truy vấn CSDL hướng đối tượng mờ . - 52 -
2.6.1. Đại số kết hợp mờ - 53 -
2.6.1.1. Các mẫu kết hợp mờ . - 53 -
2.6.1.2. Các phép toán kết hợp mờ - 55 -
2.6.2. Giá trị chân lý của các mẫu kết hợp mờ - 57 -
2.6.2.1. Mối quan hệ đối tượng/lớp . - 57 -
2.6.2.2. Mối quan hệ kết nhập mờ . - 58 -
2.6.2.3. Mối quan hệ tổng quát hóa mờ . - 59 -
2.6.2.4. Mối quan hệ kết hợp mờ . - 59 -

MỞ ĐẦU
Các hệ thống và mô hình dữ liệu như quan hệ, mạng, phân cấp đã phát triển
thành công nghệ cơ sở dữ liệu, đặc biệt là mô hình dữ liệu quan hệ do Codd E. F. đề
xuất vào năm 1970. Những kết quả nghiên cứu đạt được trên mô hình này không
những tạo nền tảng về lý thuyết CSDL, mà còn mang tính ứng dụng cao với hàng loạt
hệ quản trị CSDL thương mại ra đời vào cuối thập niên 70 và đầu thập niên 80 như
Oracle, SQL, DB2, Tuy nhiên, chúng vẫn tồn tại một số hạn chế khi các ứng dụng
đòi hỏi CSDL được thiết kế và cài đặt ở mức phức tạp hơn. Ví dụ, các CSDL thiết kế
cho hệ thống để giải quyết những bài toán trong công nghiệp, các thực nhiệm khoa
học, truyền thông, các hệ thống thông tin địa lý và hệ thống đa phương tiện với sự tích
hợp âm thanh, hình ảnh, . Những chương trình ứng dụng phức tạp thường có các yêu
cầu và các đặc trưng khác so với các ứng dụng thương mại truyền thống như cấu trúc
của các đối tượng phức tạp hơn, các giao tác có khoảng thời gian tồn tại dài hơn, các
kiểu dữ liệu mới để lưu trữ các đối tượng phức tạp của thế giới thực, nhất là cần định
nghĩa được các tác vụ phù hợp cho những ứng dụng xác định. Các mô hình CSDL
hướng đối tượng được đề xuất để giải quyết các vấn đề phức tạp của những hệ thống
ứng dụng đó. Tiếp cận hướng đối tượng tạo ra tính mềm dẻo để xử lý các yêu cầu mà
không bị hạn chế bởi các kiểu dữ liệu và tậng dụng các ngôn ngữ truy vấn sẵn có trong
các hệ thống CSDL truyền thống. Tuy nhiên, trong thực tế, dữ liệu của đối tượng
không phải lúc nào cũng bao gồm những thông tin đầy đủ và chính xác. Vì vậy, người
ta mong muốn có những mô hình CSDL cho phép biểu diễn, thao tác trên những thông
tin không chắc chắn, không chính xác nhằm thể hiện được thế giới thực một cách xác
thực hơn.
Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống và các mở rộng liên quan đến việc
xử lý, biểu diễn dữ liệu không chắc chắn, không chính xác của nó vẫn không đáp ứng
yêu cầu trong việc đặc tả các đối tượng phức hợp với thông tin không chắc chắn,
không chính xác. Chẳng hạn, mở rộng mô hình CSDL quan hệ không ở dạng chuẩn 1
(còn gọi là mô hình dữ liệu quan hệ NF2) bởi Yazici và các cộng sự [43] cho phép biểu
diễn và thao tác trên dữ liệu không chắc chắn, phức tạp trong các cơ sở dữ liệu. Các
phép toán đại số quan hệ, ngôn ngữ truy vấn dữ liệu có cấu trúc tựa SQL cũng được
đưa ra trong mô hình này. Mô hình dữ liệu quan hệ NF2 mở rộng có khả năng đáp ứng
một số yêu cầu ứng dụng phức tạp, chẳng hạn các hệ thống tự động văn phòng, các hệ
thống phục hồi thông tin và các hệ thống CSDL chuyên gia. Hạn chế của mô hình dữ
liệu quan hệ NF2 mở rộng liên quan đến việc biểu diễn các mối quan hệ phức hợp giữa
các đối tượng và các thuộc tính, không hỗ trợ các khái niệm cơ bản của phương pháp
hướng đối tượng như phân cấp lớp, thừa kế, lớp cha/lớp con. Vì vậy, để đặc tả dữ liệu
không chắc chắn và các thuộc tính có giá trị phức hợp cũng như các mối quan hệ phức
tạp giữa các đối tượng, các nghiên cứu gần đây đã tập trung vào việc xây dựng các mô
hình cơ sở dữ liệu hướng đối tượng với thông tin không chắc chắn, không chính xác
gọi chung là mô hình CSDL hướng đối tượng mờ.
Hiện này, trên thế giới đã có nhiều cách tiếp cận khác nhau để giải quyết vấn đề
nêu trên. Zacari và Milano (1990) [47] lần đầu tiên giới thiệu về thông tin không đầy
đủ (chẳng hạn như các giá trị null) trong các CSDL hướng đối tượng, trong đó phân
biệt lược đồ không đầy đủ và các đối tượng với thông tin không đầy đủ. Từ đó, việc
hợp nhất thông tin không đầy đủ và không chắc chắn trong các cơ sở dữ liệu hướng
đối tượng đã nhận được sự quan tâm ngày càng nhiều, trong đó tính mờ được xem xét
ở cả mức thể hiện đối tượng và mức phân cấp lớp. Dựa trên quan hệ tương tự, George
và các đồng nghiệp (1996) [21] sử dụng khái niệm phạm vi giá trị của thuộc tính để
biểu diễn tập các giá trị cho phép của thuộc tính của lớp. Độ thuộc thành viên của đối
tượng thuộc vào lớp phụ thuộc vào mức độ bao hàm của các giá trị thuộc tính của đối
tượng trong phạm vi giá trị của thuộc tính trong lớp. Các phân cấp lớp mạnh hay yếu
được xác định dựa trên sự tăng hay giảm đều theo độ thuộc thành viên của một lớp con
vào trong các lớp cha của nó. Mô hình CSDL hướng đối tượng mờ được G. Bordogna
và các cộng sự (1999) [20] đề xuất bằng cách mở rộng mô hình đối tượng dựa trên đồ
thị. Mức độ mờ được biểu diễn bởi các từ chỉ mức độ, chẳng hạn như {rất thấp, thấp,
trung bình, cao, rất cao}, nó có thể được kết hợp với thể hiện mối quan hệ cũng như
mối quan hệ giữa một đối tượng với một lớp. Các lớp mờ và các phân cấp lớp mờ
cũng được mô tả trong CSDL. Một mô hình cơ sở dữ liệu UFO (Uncertainly and
Fuzziness in an Object-Oriented) được đề xuất bởi Gyseghem và de Caluwe (1998)
[23] để biểu diễn thông tin không chắc chắn và mờ lần lượt theo lý thuyết tập mờ và
tập mờ tổng quát. Hành vi và cấu trúc của đối tượng có thể được xác định không đầy
đủ cho phép đặc tả được các thể hiện của các đối tượng một cách tự nhiên như trong
thế giới thực. Các dạng thừa kế như thừa kế bộ phận, thừa kế theo điều kiện và đa thừa
kế cũng được hỗ trợ trong các phân cấp mờ. Dựa trên lý thuyết khả năng, tính không
rõ ràng và không chắc chắn được biểu diễn trong các phân cấp lớp bởi Dubois, Prade
và Rossazza (1991) [16], trong đó, phạm vi giá trị của thuộc tính lớp con được xác
định bằng cách giới hạn phạm vi giá trị của thuộc tính lớp cha, mức độ bao hàm của
một lớp con vào trong một lớp cha phụ thuộc vào mức độ bao hàm giữa các phạm vi
giá trị của các thuộc tính. Ở trong nước, Cao Hoàng Trụ (2001) [48] giới thiệu một mô
hình hướng đối tượng mờ và không chắc chắn, trong đó mỗi tính chất lớp (một thuộc
tính hoặc một phương thức) có thể chứa các tập mờ như một họ các phân bố xác suất,
độ thuộc thành viên của lớp và khả năng sử dụng các tính chất lớp được xác định bởi
cận trên và cận dưới của xác suất. Trên cơ sở mô hình CSDL được đề xuất, tác giả đã
sử dụng ngôn ngữ lập trình logic hướng đối tượng mờ FRIL++ để xây dựng một lược
đồ CSDL mờ ứng dụng.