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Bases De Datos Difusas


Enviado por   •  21 de Noviembre de 2013  •  1.195 Palabras (5 Páginas)  •  407 Visitas

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INTRODUCCION

En la actualidad la inteligencia artificial esta teniendo una popularidad que va en aumento, el desarrollo de aplicaciones que simulan al pensamiento humano es lo novedoso en la programación. Dentro de este campo se encuentra la lógica difusa o sistemas difusos, lo cuales se encargan de trabajar a base de información incierta y procesar la información para que se realice la tarea.

La lógica difusa se la dado otro uso, el de unirlas con bases de datos, esta unión es de gran beneficio para poder darle una nueva forma de trabajar a las bases de datos y no quedarse obsoletas, por eso este pequeño trabajo es acerca de bases de datos difusas sus características, los operadores que utiliza el manejo de la información así como las variante de SQL que es FSQL.

BASES DE DATOS DIFUSAS

Estas bases de datos son similares a la bases de datos clásicas solo que estas tienen la capacidad de trabajar con información imprecisa. Trabajar con información imprecisa es algo común, en las basas de datos tradicionales al tener información exacta o que la base de datos no sea capaz de manejar almacena un valor de NULL, En cambio una base de datos difusa almacenara el concepto que pueda describir o que generalice a la información que se quiere manejar.

CARACTERÍSTICAS

Permite definir etiquetas lingüísticas (como frío, calor...) que puedan emplearse en las consultas o demás sentencias.

Se puede establecer un umbral difuso para que los elementos considerados sean aquellos que superen ese grado difuso de cumplimiento.

El uso de cuantificadores difusos también resulta útil en FSQL pues permite efectuar consultas usando expresiones como casi todos, la minoría, aproximadamente 6, etc.

COMPARACION CON BASE DE DATOS CONVENCIONALES

Las bases de datos tradicionales son usadas como almacenamiento y a veces como sistemas meramente transaccionales a diferencia de las bases de datos difusas que son utilizadas en la inteligencia artificial.

Las bases de datos difusas a diferencia de las clásicas poseen una forma de flexibilidad al momento de procesar la información, debido a que posee una estructura difusa, las clásicas solo poseen un procesamiento de información específico.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS

• Almacenar Imprecisión: La información que tengamos de un atributo particular de un objeto, aunque esta información no sea el valor exacto. Suelen usar Etiquetas Lingüísticas con alguna definición asociada (por ejemplo, un conjunto difuso visto como una “Distribución de Posibilidad”), o sin ninguna definición asociada (“escalares” con una relación de similitud definida entre ellos).

• Operar con esa información de forma coherente, especialmente en las operaciones de consulta

Desventajas

• Lenguaje de consulta incómodo, debido al gran número de parámetros que deben utilizarse

• Comparadores abstractos que hacen difícil la decisión de cuál debemos usar

• Falta de estandarización, derivado de la poca popularidad de este tipo de bases de datos

OPERADORES

Los diferentes operadores de comparación que se utilizan para representar relaciones en la base de datos son los operadores relacionales. Para que estos funcionen sobre información imprecisa es necesario extender estos operadores. La representación de operadores es la siguiente:

• Igual a:

Este operador modela el concepto de igualdad para datos imprecisos.

• Aproximadamente igual:

Este operador define el grado en el que dos valores numéricos (no difusos) son aproximadamente iguales de acuerdo a si la diferencia de sus valores se encuentra dentro de un límite preestablecido. A continuación se muestra la representación grafica para este operador:

REPRESENTACION DE LA INCERTIDUMBRE

Los elementos relacionados con la manipulación de información difusa pueden tener representaciones diferentes. Por ejemplo, una distribución normalizada de probabilidades puede ser representada por diferentes tipos de funciones (trapezoidal, triangular, intervalar, etc.). Lo más usual, es que se usen funciones de tipo trapezoidal. Lo mismo puede decirse de la forma en la que se modelan los operadores relacionales difusos así como los demás elementos difusos que aparezcan en el sistema.

El

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