Cơsởdữliệumờbứctranh: lýthuyếtvàứngdụng

Received: 22-07-2015

Accepted: 03-09-2015

DOI:

Views

3

Downloads

0

Issue: Vol. 13 No. 6 (2015)

Section:

KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ

How to Cite:

Dinh, N., Thao, N., & Chau, N. (2024). Cơsởdữliệumờbứctranh: lýthuyếtvàứngdụng. Vietnam Journal of Agricultural Sciences, 13(6), 1028–1035. http://testtapchi.vnua.edu.vn/index.php/vjasvn/article/view/1536

Cơsởdữliệumờbứctranh: lýthuyếtvàứngdụng

Nguyen Van Dinh (*) 1 , Nguyen Xuan Thao 1 , Ngoc Minh Chau 1

  • 1 Faculty of Information Technology, Viet Nam National University of Agriculture

    • Abstract


    Những năm 1970, khái niệm cơ sở dữ liệu quan hệ (rõ) được đềxuất cho phép chúng ta có thể lưu trữ và thao tác với một họ có tổ chức của dữ liệu. Trong một cơ sở dữ liệu quan hệ, tất cả các dữ liệu được lưu trữ và truy cập thông qua các quan hệ. Sự mở rộng của cơ sở dữ liệu quan hệ có thể thực hiện theo nhiều hướng khác nhau. Cơ sở dữ liệu quan hệ mờ là một sự mở rộng của cơ sở dữ liệu quan hệ cổ điển. Bài báo nàyxingiới thiệu một khái niệm mới về cơ sở dữ liệu mờ bức tranh (PFDB), nghiên cứu một vài truy vấn trên một cơ sở dữ liệu mờ bức tranh và đưa ra một ví dụ minh họa cho ứng dụng của mô hình CSDL này.

    References

    AtanassovK. (1986). Intuitionistic fuzzy sets, Fuzzy set and systems, 20: 87 - 96.

    Ashu(2012). Intuitionistic fuzzy approach to handle imprecise humanistic queries in databases, International journal of computer applications, 43(20): 6 - 9.

    CoddE. F. (1970). "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks". Communications of the ACM, 13(6): 377 - 387.

    Bui Cong Cuong, V. Kreinovick(2013). Picture fuzzy sets – a new concept for computational intelligence problems, In: Proceedings of the third world congress on information and communication technologies WICT’2013, Ha Noi, Viet Nam, December 15-18, p. 1 - 6.

    Date C. J. (1977). An introduction to database systems, 2nd edition (Addison-Wesley, Reading, MA, 1977).

    Nguyen ĐinhHoa, Le Hoang Son, Pham HuyThong (2014). “Weather nowcastingfrom satellite image sequences using the combination of picture fuzzy clustering and spatiotemporal regression”, Proceeding of Conference of GISIDEAR, Da Nang – Viet Nam, December 2014 (accepted).

    KolevB., I. Petrounias, P. Chountas, V. Kodogiannis(2005). An Application of Intuitionistic Fuzzy Relational Databases in Football Match Result Predictions, Computational Intelligence, Theory and ApplicationsAdvances in Soft Computing, 33: 281 - 289.

    KolevB., D. Boyadzhieva(2008). An extension of the relational model to intuitionistic fuzzy data quality attribute model”, Intelligent Systems, IS '08. 4th International IEEE Conference,2: 13 - 18.

    Mishra J., Ghosh S. D. (2008). “A study of fuzzy relational database”, International journal of computational cognition, 6(4): 45-50.

    PetryF. E., Buckles B. P. (1982). A fuzzy representation of data for relational databases, Fuzzy set and systems, 7: 213 - 226.

    Roy A. R., R. Biwas, S. K. De (1998). “Intuitionistic fuzzy database”, Second int. con. On IFS, Sofia, 3-4, NIFS 4 (1998) 2: 34 - 41.

    Le Hoang Son, Pham HuyThong (2014). “A new approach to multi-variables fuzzy forecasting using picture fuzzy clustering and picture fuzzy rule interpolation method”, Proceeding of 6th International conference on knowledge and systems engineering (KSE 2014) (accepted).

    Le Hoang Son (2015). “DPFCM: A novel distributed picture fuzzy clustering method on picture fuzzy sets”, Expert systems with applications, 42: 51 - 66.

    Shokrani-BaigiA., NaghibzadehM., FathiM., SaadatiN. (2002). “Design and implementation of a fuzzy relational database management system applied to osteoporosis patients”, Automation Congress, 2002 Proceedings of the 5th Biannual World, 14: 423 - 428.

    Tanaka K., MizumotoM., UmanoM. (1977). “Implementation of a fuzzy set theoretic data structure system”, Proceeding third conference on very large databases, Tokyo, p. 59 - 69.

    ZadehL. A (1965). “Fuzzy Sets”, Information and Control, 8(3): 338 - 353.