前言

模糊数据库，是指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的，不能表示许多模糊不清的事情。随着模糊数学理论体系的建立，人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中，从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面，首先是如何在数据库中存放模糊数据；其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。
自从1965年美国加州大学伯克利分校的LoftiZadeh提出了模糊逻辑以来，人类在这一领域内的研究一直没有终止过；在数据库领域内，模糊逻辑理论也得到了一定的应用，本文就模糊数据的输入与判别谈一下自己的认识，意在抛砖引玉。

一、模糊逻辑基本原理  
U 为某些对象的集合，称为论域，可以是连续的或离散的；u 表示U 的元素，记作U ={u}。
定义1 模糊集合（fuzzy sets） 论域U 到[0,1]区间的任一映射mF ，即mF ：U ®[0,1]，都确定U 的一个模糊子集F ；mF称为F的隶属函数（membership function）或隶属度（grade of membership）。也就是说，mF 表示u属于模糊子集F的程度或等级。在论域U中，可把模糊子集表示为元素u与其隶属函数mF（u）的序偶集合，记为：
F ={(u,mF(u)|uÎU)}  
若U 为连续，则模糊集F 可记作：
F =òUmF(u)/u  
若U 为离散，则模糊集F 可记为：
F=mF（u1）/u1+mF（u2）/u2+….+mF（un）/un= åmF（ui）/ui  
定义2 模糊支集、交叉点及模糊单点 如果模糊集是论域U 中所有满足mF（u）>0的元素u 构成的集合，则称该集合为模糊集F的支集。当u 满足mF =10，则称此模糊集为模糊单点。  
定义3 语言变量 一个语言变量可定义为多元组（x,T(x),U,G,M）。其中，x为变量名；T(x)为x的词集，即语言值名称的集合；U 为论域；G 是产生语言值名称的语法规则；M 是与各语言值含义有关的语法规则。语言变量的每个语言值对应一个定义在论域U 中的模糊数。语言变量基本词集把模糊概念与精确值联系起来，实现对定性概念的定量化以及定量数据的定性模糊化。 例如，某浴室锅炉把水的温度作为一个语言变量，其词集T（温度）可为：
T（温度）＝{超高，很高，较高，适中，较低，很低，过低}

二、 数据库中存放模糊数据的方法

1、 数据模型的选择
近年应用较多的数据库模型主要有关系数据模型、面向对象模型、对象-关系数据模型。
模糊数据库要求存储的数据具有抽象度高、数据类型复杂、面向对象操作的特点，特别针对模糊识别功能的实现还必须具即时的隶属函数。
关系数据模型具有结构统一、面向记录、有限数据类型、不能清晰表示和有效处理复杂对象的缺点，难以满足模糊数据库的需求。
面向对象数据库管理系统（OODBMS）是从对象观点出发，移向数据库管理思维，以面向对象的程序设计语言为基础的持久化的程序设计语言，目前实行的是ODMG-93标准，适合于具有复杂数据要求的工程、图形、多媒体等领域，是目前比较先进的一种数据模型理念。但是它在查询、事物管理和并发方面较差，而且用户端的参与不好，同时由于其属于新生事物，尚不成熟，因此各大数据库厂家对其的支持较差，可谓“曲高和寡”。因此也不是最好的选择。
对象-关系数据库管理系统（ORDBMS）是从关系数据库观点出发，移向对象思维，以关系数据库和SQL为基础的扩展关系模型，具扩展复杂数据类型和允许用户自定义函数（SQL或C语言）功能。具面向对象特性，受通用性强的SQL3（SQL99）标准支持。ORDBMS既满足了传统关系型数据库用户的要求，同时又具有复杂数据需要的应用，具强大查询语言功能，同时也有很多大的数据库厂商支持。是建立模糊数据库的最佳选择。

2、 数据模型的建立
首先建立非1NF文档关系：
[sayyes]http://www.computerworld.com.cn/htm/app/service/01_7_13_3.gif[/sayyes]
以例某浴室锅炉把水的温度作为一个语言变量，其词集T（温度）可为：
T（温度）＝{超高，很高，较高，适中，较低，很低，过低}
----------------------------------------------------------------------------
SQL99语句：
Create type mynum1 integer varying.
Create type mynum2 numeric varying.
/*建立复杂类型*/
create table temperature
(fuzzytemp char(4),
x mynum1 [10],
mn mynum2 [10],
/*使用数组，以确定各数的位置*/
check (fuzzytemp in (‘超高’，’很高’，’较高’，’适中’，’较低’，’很低’，’过低’))
create table measure
(time time,
temp smallint;
check (temp<=100))

三、模糊数据的判决

通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合或者隶属函数，但在实际使用中，特别是在模糊逻辑控制中，必须用一个确定的值才能去控制伺服机构。在推理得到的模

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