Consultas Flexibles o Difusas a Bases de Datos: Muchos científicos se han planteado la forma de efectuar este tipo de consultas (a través del álgebra y cálculo relacional difuso, por ejemplo). Las ventajas más importantes son: Condiciones Difusas: Proveer (más) respuestas cuando las consultas clásicas no lo hacen por ser demasiado restrictivas. Resultado Difuso: Conseguir, para cada uno de los elementos recuperados, un grado que indique en qué medida cumple las condiciones establecidas. Básicamente, el problema tiene dos vertientes: Consultas Flexibles a Bases de Datos Difusas (con imprecisión). Consultas Flexibles a Bases de Datos Clásicas (sin imprecisión). Introducción: Consultas Flexibles
Consulta Flexible: Consulta que tiene Condiciones Flexibles. Para aparecer en el resultado no es necesario cumplir estrictamente las condiciones impuestas en la consulta. Los elementos del resultado pueden cumplir dichas condiciones de forma parcial. Condiciones Flexibles: Hay muchos aspectos que pueden tenerse en cuenta: Conceptos Imprecisos (etiquetas lingüísticas). Ejemplo: “Dame los alumnos JÓVENES”. Este tipo de condiciones necesitan un umbral para indicar a partir de que grado de cumplimiento los elementos serán recuperados. Pueden permitirse Modificadores Lingüísticos: “muy”, “poco”, “no muy”, “más o menos”: “Dame los alumnos MUY Jóvenes”. Conectivos Lógicos, para unir condiciones simples: NOT, AND, OR… Suelen usarse los operadores típicos para la negación (1–x), conjunción (t-norma del mínimo) y disyunción (s-norma del máximo), pero pueden usarse otros (Yager, 1991; Dubois, Prade, 1995). Introducción: Consultas Flexibles
Formato de una BDRD: FIRST FIRST: Resumiento, FIRST es la definición del formato interno de la BDRD, y su esquema global de implementación. La necesidad inicial de FIRST es debida a que se pretende construir un Sistema de BDRD sobre un SGBD ya existente. En particular, se ha usado el SGBD Oracle©, por su potencia, flexibilidad, popularidad y robustez. Fundamentos de FIRST, que se explicarán más adelante: Atributos Difusos: Los tipos de atributos difusos permitidos se han sintentizado en tres: Tipo 1 (crisp), Tipo 2 (posibilístico) y Tipo 3 (escalares). FMB (Fuzzy Metaknowledge Base, Base de Metaconocimiento Difuso): Incluida dentro del catálogo o diccionario del sistema, la FMB almacena información relacionada con la extensión difusa del la base de datos. Servidor FSQL: Oracle© sólo permite el uso de SQL y no de FSQL. Por eso, ha sido necesario construir un programa que permita el uso de FSQL en la BDRD definida por FIRST.
Tres Tipos de Atributos Difusos Tipo 1 (crisp): Son atributos clásicos (crisp) pero sobre los que podremos efectuar consultas difusas. Permiten la utilización en las consultas de: Constantes Difusas: UNKNOWN, UNDEFINED y NULL, en el sentido de Umano-Fukami. $[a,b,c,d]: Distrib. de posibilidad Trapezoidal. $label: Etiqueta lingüística definida como un trapecio en la FMB. [n,m]: Intervalo “Entre a y b” (a=b=n y c=d=m). #n: Aproximadamente n (b=c=n y n–a=d–n=margen definido en la FMB). FMB: Almacena las etiquetas (con su definición asociada a cada una), el margen y la distancia mínima ? para considerar dos valores como “muy separados” (usada en los comparadores del tipo “mucho mayor” y “mucho menor”). (Gp:) 0 X (Gp:) 1 (Gp:) a b c d
(Gp:) 0 X (Gp:) 1 (Gp:) n m
(Gp:) 0 X (Gp:) 1 (Gp:) n – margen n n + margen
#n [n,m] $[a,b,c,d]
Tres Tipos de Atributos Difusos Tipo 2 (posibilísticos): Atributos similares a los de Tipo 1, pero que además permiten el almacenamiento de datos difusos como distribu-ciones de posibilidad (sobre referencial o dominio subyacente ordenado). FMB: Almacena los mismos valores que los Atributos Difusos Tipo 1. Internamente, un atributo difuso Tipo 2 son 5 atributos, que toman los siguientes valores para cada tipo de constante difusa: (Gp:) Tipo de Valor FT F1 F2 F3 F4 UNKNOWN 0 NULL NULL NULL NULL UNDEFINED 1 NULL NULL NULL NULL NULL 2 NULL NULL NULL NULL Crisp C 3 C NULL NULL NULL Label 4 F_ID NULL NULL NULL Intervalo [n,m ] 5 n NULL NULL m Aprox(n) 6 d d–mg d+m mg Trapecio[a,b,c,d] 7 a b–a c–d d
Tres Tipos de Atributos Difusos Tipo 3 (escalares): Son atributos sobre referencial no ordenado. Su dominio es un conjunto de escalares sobre los que no está definida una relación de orden. Ej.: Color del pelo = {rubio, moreno, pelirrojo, castaño, canoso}. Valores especiales: SIMPLE: Una etiqueta con su grado de posibilidad que debe ser 1 para estar normalizado DISTRIBUCIÓN de POSIBILIDAD: Sobre las etiquetas definidas, con un máximo de n parejas posibilidad/etiqueta. (Gp:) Tipo de Valor FT FP1 F1 FP2 F2 . . . FPn Fn UNKNOWN 0 NULL NULL NULL NULL . . . NULL NULL UNDEFINED 1 NULL NULL NULL NULL . . . NULL NULL NULL 2 NULL NULL NULL NULL . . . NULL NULL Simple 3 p label NULL NULL . . . NULL NULL Distr. Posibilidad 4 p1 label1 p2 label2 . . . Pn labeln
Tablas de la FMB: Esquema Gráfico Esquema de las Tablas de la FMB: Llaves o Claves: Primarias: Subrayadas. Externas: Con flechas. OBJ#: Identifica un objeto concreto de la BD (como una tabla). COL#: Identifica un atributo concreto dentro del objeto OBJ#. FUZZY_ID: Identifica distintos objetos definidos para un atributo particular (como una etiqueta). 12
Tablas de la FMB La FMB almacena información sobre los datos difusos en forma relacional. OBJ#, COL#: Son dos atributos que almacenan sendos números que identifican una columna concreta dentro de una tabla concreta. Todas las tablas de la FMB tienen esos dos atributos como llave primaria (o como parte de ella). Oracle© identifica cada tabla del sistema con un número OBJ#, que se puede obtener consultando la tabla USER_OBJECTS. Dentro de una tabla se identifica cada columna con un número COL# que puede consultarse en USER_TAB_COLUMNS. Tablas de la FMB: Veamos las 6 más importantes. FUZZY_COL_LIST: Descripción de los atributos difusos: OBJ#,COL#: Atributo difuso. F_TYPE: Tipo de atributo difuso (1, 2 ó 3). LEN: Longitud máxima de una distribución de posibilidad en atributos Tipo 3 (máximo 10). COM: Comentario (usualmente se pone el nombre del atributo).
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