模糊數據庫英文解釋翻譯、模糊數據庫的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 fuzzy database

分詞翻譯：

模糊的英語翻譯：

blur; obscure; cloud; confuse; mix up; out of focus
【計】 blurring; unsharp
【醫】 clouding; haziness

數據庫的英語翻譯：

【計】 B; data base; database; DB; library of data
【化】 data bank; data base
【經】 data nbank; data pool

專業解析

模糊數據庫（Fuzzy Database）的漢英詞典釋義與詳解

術語定義 (Term Definition):

模糊數據庫指能夠存儲、管理和查詢包含模糊性（Fuzziness）數據的數據庫系統。與傳統數據庫要求數據精确不同，它處理的是具有不确定性（Uncertainty）、不精确性（Imprecision）或近似性（Approximation）的信息，如“溫度較高”“年齡大約30歲”等。其核心在于利用模糊集合理論（Fuzzy Set Theory）和模糊邏輯（Fuzzy Logic）擴展标準數據庫模型，實現對真實世界複雜語義的更自然表達與推理。

核心特征 (Core Characteristics):

模糊數據表示 (Fuzzy Data Representation)
支持模糊數據類型，包括模糊數值（如“約100”）、模糊類别（如“顔色偏紅”）、模糊關系（如“相似度80%”）等。數據通常通過隸屬度函數（Membership Function）量化不确定性，例如“青年”的年齡隸屬度可定義為：

$$ mu_{text{青年}}(x) = begin{cases} 0 & x leq 20 frac{x-20}{10} & 20 < x leq 30 1 & 30 < x leq 40 frac{50-x}{10} & 40 < x leq 50 0 & x > 50 end{cases} $$

來源：模糊數學在數據庫建模中的基礎理論依據。
模糊查詢處理 (Fuzzy Query Processing)
允許用戶使用自然語言或模糊條件進行查詢（如“查找價格便宜的住宅”）。系統通過計算查詢條件與數據的匹配度（Matching Degree）返回排序結果，而非簡單的布爾匹配。關鍵技術包括模糊SQL擴展（如FSQL）、相似性度量算法及模糊索引優化。

來源：IEEE文獻對模糊查詢語義與實現技術的标準化探讨。
不确定性推理 (Uncertainty Reasoning)
内置模糊推理引擎，支持基于規則的模糊推導（如“若溫度高且濕度大，則火災風險高”），適用于決策支持系統。

來源：ACM數據庫系統工程指南中模糊推理組件的設計原則。

典型應用場景 (Typical Applications):

智能信息系統：處理用戶主觀評價（如“滿意度較高”）、推薦系統（模糊匹配偏好）。
工業監控：分析傳感器模糊阈值（如“壓力異常”）。
地理信息系統（GIS）：管理模糊空間關系（如“靠近河流”）。
醫療診斷：整合症狀的模糊描述（如“輕度疼痛”）。

權威學術參考 (Academic References):

Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy Sets. Information and Control, 8(3): 338–353. （模糊理論奠基文獻）
Prade, H., & Testemale, C. (1984). Generalizing Database Relational Algebra for the Treatment of Incomplete/Uncertain Information. Fuzzy Sets and Systems, 19(2): 127–142.
Petry, F.E. (1996). Fuzzy Databases: Principles and Applications. Springer. （系統闡述模糊數據庫模型）

（注：根據學術引用規範，經典文獻未提供網絡鍊接，可通過DOI或學術數據庫檢索原文。）

網絡擴展解釋

模糊數據庫是一種能夠處理不精确、不确定或模糊數據的數據庫系統。它突破了傳統數據庫基于二值邏輯（真/假）的局限性，通過引入模糊數學理論，實現對現實世界中複雜信息的有效管理。

核心特征

理論基礎
基于L.A.Zadeh提出的模糊集合理論（1965年），通過隸屬函數量化模糊性，例如用0到1之間的數值表示數據的不确定性程度。
數據表示方法
采用四種主要形式存儲模糊數據：
- 模糊區間數（如"溫度約25-30℃"）
- 模糊中心數（如"年齡接近35歲"）
- 模糊集合數（如"滿意度{高:0.8, 中:0.2}"）
- 隸屬函數（數學化描述模糊屬性）
技術實現
包含兩大研究方向：
- 模糊數據存儲結構設計
- 模糊運算規則定義（如模糊查詢、模糊關聯）

應用與挑戰

典型應用場景：專家系統、決策支持、醫療診斷等需要處理不确定信息的領域。
發展瓶頸：網絡化數據結構導緻操作複雜性劇增，尤其在處理多節點關聯時面臨性能挑戰。

與普通數據庫相比，模糊數據庫具有更強的現實問題適配性，但也需要權衡精确性與計算效率。當前主流實現包括模糊關系數據庫（徹底模糊化屬性）和模糊面向對象數據庫（模塊化分層設計）。