The main difference between fuzzy cl

The main difference between fuzzy classes and crisp classes is that the boundaries of fuzzy classes are imprecise. The imprecision in the class boundaries is caused by the imprecision of the values in the attribute domain. In the fuzzy OODB, classes are fuzzy because their attribute domain are fuzzy. The issue that an object fuzzily belongs to a class occurs since a class or an object is fuzzy. Similarly, a class is a subclass of another class with membership degree of [0,1] because of the class fuzziness. In the OODB, the above mentioned relationships are certain. Therefore, the evaluations of fuzzy object-class relationships and fuzzy inheritance hierarchies are the core of information modeling in the fuzzy OODB. In the following discussion, let us assume that the fuzzy attribute values of fuzzy objects and the fuzzy values in fuzzy attribute domain are represented by possibility distribution.

Kết quả (Việt) 1:

Difference chính giữa lớp mờ và sắc nét các lớp học là ranh giới của mờ lớp học không chính xác. Không chính xác trong lớp ranh giới được gây ra bởi không chính xác của các giá trị thuộc phạm vi tính. Trong mờ OODB, các lớp học là mờ bởi vì thuộc tính tên miền của họ được mờ. Vấn đề một đối tượng fuzzily thuộc về một lớp học xảy ra kể từ khi một lớp hoặc một đối tượng là mờ. Tương tự, một lớp học là một phân lớp của lớp khác với mức độ thành viên [0,1] vì hơi say lớp. Trong OODB, các mối quan hệ được đề cập ở trên là nhất định. Do đó, đánh giá của các mối quan hệ đối tượng lớp mờ và mờ thừa kế phân cấp là cốt lõi của thông tin mô hình hóa trong OODB mờ. Trong các cuộc thảo luận sau đây, chúng ta hãy giả định rằng các giá trị thuộc tính mờ của các đối tượng mờ và các giá trị mờ mờ thuộc tính miền được đại diện bởi khả năng phân phối.

Kết quả (Việt) 2:

Các chính erence di ff giữa các lớp mờ và lớp sắc nét là ranh giới của lớp mờ là không chính xác. Các sự thiếu chính xác trong các ranh giới lớp được gây ra bởi sự thiếu chính xác của các giá trị trong miền thuộc tính. Trong OODB mờ, các lớp học đang mờ vì miền thuộc tính của họ là mờ. Các vấn đề mà một đối tượng hơi quăn thuộc về một lớp học xảy ra từ một lớp hay một đối tượng là mờ. Tương tự như vậy, một lớp là một lớp con của một lớp học với mức độ thành viên của [0,1] vì sự mờ lớp. Trong OODB, các mối quan hệ nói trên là nhất định. Do đó, việc đánh giá mối quan hệ của đối tượng lớp mờ và phân cấp thừa kế mờ là cốt lõi của mô hình thông tin trong OODB mờ. Trong các cuộc thảo luận sau đây, chúng ta hãy giả định rằng các giá trị thuộc tính của các đối tượng mờ mờ và các giá trị mờ trong miền thuộc tính mờ được đại diện bởi khả năng phân phối.