Bases De Datos Difusas

Bases de Datos Difusas

Integrantes

Ariel López Falcón

Allan Torres Jiménez

Definición

Las Bases de Datos Difusas o Fuzzy Data Bases, son bases de datos no comunes -como MongoDB, por ejemplo. Y con esto no me refiero que tiene alguna relación de similitud con Mongo. Una base de datos difusa, es un motor DBMS (Data Base Manager System) encargado de gestionar consultas difusas.

¿Que es la Lógica Difusa?

La lógica difusa se basa en lo relativo de lo observado. Este tipo de lógica toma dos valores aleatorios, pero contextualizados y referidos entre sí. Así, por ejemplo, una persona que mida 2 metros es claramente una persona alta, si previamente se ha tomado el valor de persona baja y se ha establecido en 1 metro. Ambos valores están contextualizados a personas y referidos a una medida métrica lineal.

¿Que son consultas difusas, qué es difuso, qué es FSQL?

Lo difuso es todo lo impreciso. Son todas aquellas manifestaciones que carecen de exactitud. ¿Dónde las encontramos? -En todas partes. 

Ejemplo:

Estás con tus amigos, jugando con tu nuevo PS4, y en eso llama tu pareja y te dice:

-"¿A que hora vas a venir a recogerme?" -sí, olvidaste por completo recogerla.

-En un rato estoy llegando. 

-"Ok te espero".

Pregunta: 

¿Cuánto equivale en tiempo, la palabra "rato"?

a) 5 a 10 minutos.

b) 10 a 20 minutos.

c) 20 a 30 munutos.

d) ¿todas las anteriores?

e) N.a.

A eso se le denomina: Imprecisión. 

Una base de datos difusa, se encarga de analizar todas las imprecisiones representadas tal y cual se conocen cotidianamente (se pueden parametrar) y devolver un resultado Exacto en base a la consulta difusa realizada. 

El mismo ejemplo, versión Fuzzy (Difusa):

Estás con tus amigos, jugando con tu nuevo PS4, y en eso llama tu pareja y te dice:

"¿A que hora vas a venir a recogerme?" -sí, olvidaste por completo recogerla.

-Estoy llegando en un rato con grado de precisión (pertenencia) de un 10%. 

-"'Si vas a demorar tanto mejor no vengas, ¡quédate con el PS4!". 

-Oh Genial!! Te amo!

¿Diferencias?

En el primer ejemplo, rato se mantuvo impreciso, y a raíz de ello, la señorita tomó la decisión de quedarse a esperar. Y seguramente, ella, pensando que él vendría rápido, espero más de la cuenta.

En el segundo ejemplo, la señorita entendió la exactitud de la palabra rato con un 10% de precisión, por ello, ella tomó la decisión de no esperarlo, porque 10% implicaba una gran cantidad de tiempo. El ejemplo es como el Sistema Difuso lo entiende.

Conclusión:

Una

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