检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083
出 处:《计算机工程》2009年第13期63-65,共3页Computer Engineering
基 金:湖南省教育厅科研基金资助项目(08B040);中南大学重点创新基金资助项目(ZB018)
摘 要:将隶属函数引入模糊查询中,提出能在查询结果中反映查询模糊性的隶属度。用户通过设置隶属函数的参数、直方图的值调整模糊范围的大小,通过设置不同的可信度查询不同可靠性的数据。实验结果表明,可信度设置得越高,查询结果越精确,得到的结果数目越少,设置的可信度越低,查询结果越不精确,但能得到较多的查询结果。This paper introduces membership function into fuzzy queries, and presents membership degree which can reflect its fuzziness in the query result. Users can adapt the scale of fuzzy range by setting parameter in membership function or altering values in the histogram, and set different confidence to query different reliable data. Experimental result shows that, the higher the confidence is, the more precise the result is, but the less the result is. Inversely, the lower the confidence is, the less precise the result is, but users can get more query results.
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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