矛盾直觉模糊关系数据模型
摘要：基于矛盾直觉模糊集，我们提出了一个关系数据模型的推广。我们的数据模型能够处理不完整和不一致的信息。模糊关系或直觉模糊关系只能处理不完整的信息。每个关系都关联着两个成员函数，一个称为真成员函数 $T$，用来跟踪我们认为元组在关系中的程度，另一个称为虚假成员函数，用来跟踪我们认为元组不在关系中的程度。如果存在一个元组 $a$，使得 $T(a) + F(a) > 1$，那么矛盾直觉模糊关系就是不一致的。为了处理不一致的情况，我们提出了一个被称为切分的操作符，用于将不一致的矛盾直觉模糊关系转换为伪一致的矛盾直觉模糊关系，并对它们进行集合论和关系论的操作，最后使用另一个被称为合并的操作符将结果转换回矛盾直觉模糊关系。对于这个模型，我们定义了代数操作符，它们是对模糊关系的传统操作符如并、选择、连接的推广。我们的数据模型可以作为任何处理不完整和不一致信息的数据库和知识库管理系统的基础。
作者：Rajshekhar Sunderraman, Haibin Wang
论文ID：cs/0410054
分类：Databases
分类简称：cs.DB
提交时间：2007-05-23