Arquitecturas deBases de Datos Difusas - FSQLFuzzy Data BasesTopic 1 by @Alevandie

1. Qu es unaArquitecturade Bases de Datos Difusas y para que sirven?2. Teora VS Prctica.3. Aplicacin. Ideas para el funcionamiento en Android, AppEngine, otros.

Vamos al grano -Porque teora hay en gran cantidad.

Las Bases de Datos Difusas o Fuzzy Data Bases, son bases de datos no comunes -como MongoDB, por ejemplo. Y con esto no me refiero que tiene alguna relacin de similitud con Mongo. Una base de datos difusa, es un motor DBMS (Data Base Manager System) encargado de gestionar consultas difusas.

Increble.Y? - Que son consultas difusas, qu es difuso, qu es FSQL?

-Aqu empieza la ciencia._________________________________________________________________________________

Lodifuso es todo lo impreciso. Son todas aquellas manifestaciones que carecen deexactitud.Dnde las encontramos? -En todas partes.

Ejemplo:

Ests con tus amigos, jugando con tu nuevo PS4, y en eso llama tu pareja y te dice:-"A que hora vas a venir a recogerme?"-s, olvidaste por completo recogerla.-En un rato estoy llegando.-"Ok te espero".

Pregunta:Cunto equivale en tiempo, la palabra "rato"?a) 5 a 10 minutos.b) 10 a 20 minutos.c) 20 a 30 munutos.d) todas las anteriores?e) N.a.

A eso se le denomina:Imprecisin.Una base de datos difusa, seencarga de analizar todas las imprecisionesrepresentadas tal y cual se conocen cotidianamente (se pueden parametrar) y devolver un resultadoExactoen base a la consulta difusa realizada.

El mismo ejemplo, versin Fuzzy (Difusa):Ests con tus amigos, jugando con tu nuevo PS4, y en eso llama tu pareja y te dice:"A que hora vas a venir a recogerme?"-s, olvidaste por completo recogerla.-Estoy llegando en un rato con grado de precisin (pertenencia) de un 10%.-"'Si vas a demorar tanto mejor no vengas, qudate con el PS4!".-Oh Genial!! Te amo!_________________________________________________________________________________

Diferencias?

En el primer ejemplo,ratose mantuvo impreciso, y arazde ello, la seoritatom la decisinde quedarse a esperar. Y seguramente, ella, pensando que l vendra rpido, espero ms de la cuenta.

En el segundo ejemplo, la seorita entendi la exactitud de la palabraratocon un 10% de precisin,por ello, ellatom la decisin de no esperarlo,porque 10% implicaba una gran cantidad de tiempo. El ejemploes como elSistema Difuso lo entiende.

Conclusin:

Una base de datos difusas, trata lasimprecisionesde tal manera que arrojadatos exactosen base a consultas imprecisas, permitindonosTomar ptimas decisiones._________________________________________________________________________________

Para entender elfuncionamiento de la lgica difusa, dentro de este nuevo concepto de bases de datos, es necesario entender algunos conceptos bsicos de incertidumbre, lgica difusa y parte de la estructura de la base de datos difusa.-prometo ser breve.

1. Taxonoma de la Incertidumbre.

Se pueden encontrar los siguientes tipos de incertidumbre:

1)De Determinismo.Corresponde con el conocimiento perfecto de los resultados y de la ocurrencia de los eventos. En la metodologa de aprendizaje de Bases de Datos Difusas y Arquitecturas (GEFRED), conoceremos elFuzzy Type 2y los elementos Determinsticos ocrisp.2)De Aleatoriedad.La incertidumbre aleatoria se presenta cuando los posibles eventos resultantes de un experimento son conocidos, por ejemplo el lanzamiento de un dado o de una moneda. Tambin, aparece en situaciones de conflicto como en el caso deuna afirmacin que puede ser verdadera o falsa.

3)De Ambigedad. Proviene de la existencia de diferentes significados de una palabra o de una expresin. En este caso los eventos no estn especificados o definidos claramente.Por ejemplo: "Mucho, Muchsimo, Bastante".Corresponde a la falta de informacin o informacin imprecisa.

4)De Vaguedad.La vaguedad, hace imposible establecer la verdad o falsedad de una informacin. Se de clara como"Unknow"en elFuzzy Type 2.La vaguedad difiere de laambigedaden que esta ltima envuelve diferentes significados incompatibles y puede resolverse con mayor informacin o mejor precisin de la misma. En cambio, en la vaguedad an as, no se resuelve.

5)De Confusin.Es un tipo de incertidumbre de conflicto, que rene caractersticas tanto ambiguas como vagas.

En el siguiente topic detalleremos estos puntos, que son lo ms importantes para el desarrollo de la base de datos difusa, su entendimiento, manejo y modelado.

2. Lgica Difusa.3. Inferencia Difusa.4. Sistemas de Lgica Difusa.5. Imprecisiones.6. Conjuntos Difusos.7. Derivados de los Conjuntos Difusos.8. Fuzzy Metaknowleadge Base