ГЛАВА 6. ОБРАБОТКА НЕПОЛНОЙ ИЛИ НЕОПРЕДЕЛЕННОЙ ИНФОРМАЦИИ И РАССМОТРЕНИЕ РАСПЛЫВЧАТЫХ ВОПРОСОВ В БАЗЕ ДАННЫХ
Довольно часто данные, подлежащие обработке, характеризуются неточностью и неопределенностью. В самом деле, значение некоторого признака (атрибута), характеризующего данный объект, может быть полностью неизвестным, не полностью известным (т. е. известно лишь некоторое подмножество области определения признака) или неопределенным (например, когда известна функция распределения вероятностей или функция распределения возможностей, заданная на множестве значений признака) Кроме того, бывает, что выбранный атрибут оказывается неприменимым к некоторым из рассматриваемых объектов; в ряде случаев мы даже можем и не знать, существует ли реально данное значение атрибута или оно просто неизвестно.
Для анализа нулевых значений (в частности, случаев «полной неизвестности” и «неприменимости” атрибута было предложено несколько подходов (см. работы [4, 11, 18, 19]). Так, в работе [19] рассмотрен случай не полностью известных значений, а в работах [22, 23] разработана специальная модель для исследования проблемы неполноты информации (не полностью известные или полностью неизвестные значения атрибута) (см. также [36]). В статье [41] предложен статистический подход к моделированию неопределенной информации в базе данных В статье [37] развит метод работы с расплывчатыми запросами (представленными с помощью нечетких множеств), обращенными к точным данным. В последнее время с целью обеспечить учет неопределенностей невероятностного характера были введены различного рода нечеткие варианты реляционной алгебры [2, 3, 6 - 8, 24, 35, 38, 39].
Ниже мы изложим общую модель (впервые предложенную в наших работах [31, 33]), построенную на основе теории возможностей Заде [43 — 45], которая позволяет анализировать случаи полностью неизвестных значений атрибута, неполноты информации, неопределенной информации, а также случаи неприменимых атрибутов Более того, с помощью этой модели можно рассматривать вопросы, содержащие нечеткие предикаты. Предложенная
расширенная модель данных развивается в рамках реляционного подхода к базам данных (подробное изложение основных понятий дано в работах [1, 12]. Отметим, что большинство из вышеупомянутых подходов к обработке неполной или неопределенной информации явно вписывается в рамки реляционной модели Несколько особняком стоит логический подход [5], развиваемый с целью учета информации, представленной в виде логической дизъюнкции или логического отрицания
Следующий раздел книги посвящен вопросам представления неполной и неопределенной информации с помощью распределений возможности, причем показано сходство и отличие предлагаемого подхода от других подходов с использованием нечетких множеств. Кроме того, вкратце затрагиваются вопросы определения функциональной зависимости Затем излагаются основы расширенной реляционной алгебры и связанного с ней языка запроса. В заключительном параграфе приводится пример, иллюстрирующий различные особенности нашею подхода, а также обсуждаются некоторые задачи его практической реализации.
