关系型数据库的模糊查询方法研究与实现

摘要

自1965年Zadeh提出模糊集合理论，模糊、不确定性的概念被引入进数据库研究领域以拓展数据库理论体系。就研究历史看来，国内外关于关系型数据库的模糊扩展研究主要分为两个分支：一是模糊数据库的研究，即建库就模糊：二是对现有数据库查询语言进行模糊扩展。模糊数据库研究成果的应用很大程度上依赖于数据库的更新换代，近期实现的几率比较小，而目前主流数据库多为关系型，在现有数据库上直接进行模糊查询更为实际，也更具有现实和实用意义。本论文对关系型数据库查询语言SQL，进行了模糊扩展的理论研究。 传统的关系数据库查询系统仅仅支持二值逻辑，而现实查询描述中往往存在大量的自然语言表述，基于自然语言的模糊查询显然更加具有效率和实用价值。本论文基于模糊集合理论和已有的SQL模糊查询理论对模糊查询理论体系进步深入扩展和完善。主要研究了模糊查询中模糊集合的势，在此研究基础上讨论了模糊查询中的聚合查询，基于模糊语言量词的SQl查询，并详细探讨了带权重时以上两者的查询技术：引入了模糊C-均值聚类技术，通过数据的自学习进行模糊查询的研究，提出了通过FCM进行隶属函数的修正确定或者直接获取隶属度，一定程度上避免了客观指定隶属函数的缺陷；同时本论文对含语言值权重、阈值、匹配度的模糊查询进行了总结研究，进一步丰富和完善了模糊查询理论体系。 基于COM技术进行了关系型数据库查询插件的设计与实现，该插件具有编程语言无关性和数据库表无关性，可由开放性框架平台动态加载，本插件包含了隶属函数库模块、模糊算子模块、FCM库模块、模糊查询模块、精确查询模块等等，支持传统的精确查询和自然语言表述的模糊查询，提高了关系型数据库查询体系的实用性、灵活性及便利性。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1研究背景

1.2国内外研究动态

1.3论文研究内容与框架体系

1.3.1研究的内容和关键问题

1.3.2论文框架体系

第二章模糊集理论

2.1模糊集合

2.1.1模糊子集

2.1.2模糊集的运算

2.1.3 α截集

2.2隶属函数的确定

2.2.1隶属函数构造的基本原则

2.2.2隶属函数的确定方法

2.3模糊集合的势

2.4语言变量

2.5模糊算子

第三章模糊扩展查询

3.1数据库的查询类别

3.2 SQL简介

3.2.1 SOL基础知识

3.2.2传统的模糊查询

3.3简单SQL查询的模糊扩展

3.3.1基本SQL模糊查询语句结构

3.3.2建立模糊查询方法

3.4权重、阈值、匹配度的语言值化模糊查询

3.4.1有序语言值

3.4.2语言值权重、阈值及匹配度的模糊查询

3.4.3举例说明

3.5含聚集函数的模糊查询

3.5.1含聚集函数的简单模糊查询

3.5.2带权重的聚合函数的模糊查询

3.6含模糊语言量词的模糊查询

3.6.1模糊语言量词及语义解析

3.6.2含模糊逻辑连接的模糊查询

3.6.3检索条件含模糊语言量词的模糊查询

3.6.4基于Zadeh法

3.6.5 OWGA法

3.6.6基于Zadeh算法与OWGA的比较

3.7模糊查询的重复记录

第四章模糊聚类算法在模糊查询中的研究与应用

4.1模糊聚类算法

4.2模糊C-均值聚类算法(FCM)

4.2.1数据集的C划分

4.2.2聚类目标函数

4.2.3 FCM算法

4.2.4基于模糊聚类技术的隶属函数的确定

4.2.5 FCM算法在模糊查询中的应用

4.2.6 FCM聚类算法存在的问题

第五章模糊查询插件的设计及实现

5.1查询插件概述

5.1.1插件功能概述

5.1.2 COM技术概述

5.2系统分析-系统结构图

5.3数据库设计

5.4插件系统设计

5.4.1启动模块

5.4.2模糊算子模块

5.4.3隶属函数库模块

5.4.4 FCM库模块

5.4.5 Fuzzy Query模块

5.5查询实例

第六章总结与展望

6.1论文总结

6.2创新点

6.3不足及展望

附录

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文