Deducción en bases de datos relacionales difusas
- Autores: Ignacio Blanco Medina
- Directores de la Tesis: Olga Pons Capote (dir. tes.) , María Amparo Vila Miranda (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2001
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Enric Trillas (presid.) , Juan Luis Castro Peña (secret.) , José Galindo Ruiz (voc.) , Juan Miguel Medina Rodríguez (voc.) , Inmaculada Pérez de Guzmán Molina (voc.)
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- Resumen
La memoria trata de resolver el problema de la emulación de la capacidad humana para manejar información imprecisa, deducir datos desconocidos, a partir de datos que conoce e integrar ambos tipos de conocimiento, Para ello, hemos extendidio el modelo relacional para dotarlo de la capacidad de representar y manejar información deductiva para inferir a partir de conocimiento impreciso. Sobre dicha extensión, hemos construido un modelo integrado de base de datos relacional difusa y deductiva a partir de una aproximación concreta al modelo relacional difuso y de una aproximación lógica a las bases de datos relacionales difusas. En dicho modelo se han planteado dos aproximaciones algorítmicas para la deducción, basadas en dos aproximaciones distintas a los lenguajes lógicos en las bases de datos relacionales. Adicionalmente, nos hemos centrado en el problema de la negación de predicados, especialmente complejo, desde un punto de vista semántico y un punto de vista sintáctico.
Sobre el modelo integrado se ha diseñado una arquitectura para un sistema para la deducción con datos imprecisos, basado en el acoplamiento fuerte, y se han fijado las bases para la construcción de este tipo de sistema.
Un sistema de este tipo se plantea como la integración de dos arquitecturas.
La primera de ellas es una arquitectura existente sobre el modelo relacional para la representación y el manejo de información imprecisa, la cual se ha completado meidante una extensión difusa del lenguaje relacional SQL.
La segunda arquitectura es una arquitectura existente para un sistema para la deducción en bases de datos relacionales difusas, con ciertas limitaciones, que es extendida apra solventar las deficiencas que plantea y es completada mediante una extensión deductiva del sublenguaje de manejo de datos del lenguaje relacional SQL.
Se ha desarrollado un motor de inferencia en un lenguaje con acoplamiento fuerte con la base de datos para la dedu
