Bases de Datos Difusas


Índice.
Introducción……………………………………………………………………….3
Bases de Datos Difusas……………………………………………………….4
1.1. Modelos de Implementación……………………………………4
1.2. Representación de lainformación…………………………….5
1.2.1. Datos Precisos…………………………………………………….5
1.2.2. Datos Imprecisos………………………………………………..5
1.2.2.1. Tipo de dato Indefinido (undefined)…………..5
1.2.2.2. Tipo dedato desconocido (unknown)…………5
1.2.2.3. Tipo de dato nulo (null)……………………………….5
1.3. Manejo de las BDRD………………………………………………….5
1.3.1. EtiquetasLingüísticas…………………………………………5
1.3.2. Comparadores Difusos………………………………………5
1.3.3. Conectivas Lógicas……………………………………………..6
1.3.4. Umbral de Cumplimiento (threshold)……………….6
1.3.5. Constantes Difusas…………………………………………….61.3.6. Función CDEG()………………………………….6
1.3.7. Carácter Comodín %..............................................6
1.4. Ventajas…………………………………………………………………….6
1.5.Desventajas………………………………………………………………6
1.6. Ejemplos…………………………………………………………………..7
Conclusión…………………………………………………………………………..8
Bibliografía…………………………………………………………………………..9



Introducción.
El presente trabajo, nos demostrara como en losúltimos años se ha lidiado con el problema de relajar el modelo relacional para permitirle admitir algunas imprecisiones; esto conduce a sistemas de bases de datos que encajan en el campo de lainteligencia artificial, ya que permiten el manejo de información de forma similar a la del lenguaje natural. Una solución que se a estado implementando recurrentemente en esta área es la fusión de los sistemasmanejadores de bases de datos relacionados con la lógica difusa, las cuales buscan como facilitarnos muchas labores en el área de la informática.




















Bases deDatos Difusas.

Una de las características del lenguaje natural, que hace difícil su utilización en sistemas computacionales...