数据库索引有哪几种怎样建立索引_工具

种类：

1、按照索引列值的唯一性，索引可分为唯一索引和非唯一索引；

非唯一索引：

create index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名；

唯一索引：

建立主键或者唯一约束时会自动在对应的列上建立唯一索引；

2、索引列的个数：单列索引和复合索引；

3、按照索引列的物理组织方式。

索引的创建格式：

使用USER_IND_COLUMNS查询某个TABLE中的相应字段索引建立情况

使用DBA_INDEXES/USER_INDEXES查询所有索引的具体设置情况。

在Oracle中的索引可以分为：B树索引、位图索引、反向键索引、基于函数的索引、簇索引、全局索引、局部索引等，下面逐一讲解：

一、B树索引：

最常用的索引，各叶子节点中包括的数据有索引列的值和数据表中对应行的ROWID，简单的说，在B树索引中，是通过在索引中保存排过续的索引列值与相对应记录的ROWID来实现快速查询的目的。其逻辑结构如图：

可以保证无论用户要搜索哪个分支的叶子结点，都需要经过相同的索引层次，即都需要相同的I/O次数。

B树索引的创建示例：

create index ind_t on t1(id) ;

注1：索引的针对字段创建的，相同字段不能创建一个以上的索引；

注2：默认的索引是不唯一的，但是也可以加上unique，表示该索引的字段上没有重复值(定义unique约束时会自动创建)；

注3：创建主键时，默认在主键上创建了B树索引，因此不能再在主键上创建索引。

二、位图索引：

有些字段中使用B树索引的效率仍然不高，例如性别的字段中，只有“男、女”两个值，则即便使用了B树索引，在进行检索时也将返回接近一半的记录。

所以当字段的基数很低时，需要使用位图索引。(“低”的标准是取值数量 < 行数1%)

位图索引的逻辑结构如上图所示：索引中不再记录rowid和键值，而是将每个值作为一列，用0和1表示该行是否等于该键值(0表示否;1表示是)。其中位图索引的行顺序与原表的行顺序一致，可以在查询数据的过程中对应计算出行的原始物理位置。

位图索引的创建示例：

create bitmap index ind_t on t1(type);

注：位图索引不可能是唯一索引，也不能进行键值压缩。

三、反向键索引：

考虑这个情况：某一字段的值是1-1000顺序排列，建立B树索引后依旧递增，到后来该B数索引不断在后面增加分支，会形成如下如的不对称树：

反向键索引是一种特殊的B树索引，在存储构造中与B树索引完全相同，但是针对数值时，反向键索引会先反向每个键值的字节，然后对反向后的新数据进行索引。例如输入2008则转换为8002，这样当数值一次增加时，其反向键在大小中的分布仍然是比较平均的。

反向键索引的创建示例：

create index ind_t on t1(id) reverse;

注：键的反转由系统自行完成。对于用户是透明的。

四、基于函数的索引：

有的时候，需要进行如下查询：select from t1 where to_char(date,'yyyy')>'2007';

但是即便在date字段上建立了索引，还是不得不进行全表扫描。在这种情况下，可以使用基于函数的索引。其创建语法如下：

create index ind_t on t1(to_char(date,'yyyy'));

注：简单来说，基于函数的索引，就是将查询要用到的表达式作为索引项。

五、全局索引和局部索引：

这个索引貌似很复杂，其实很简单。总得来说一句话，就是无论怎么分区，都是为了方便管理。

具体索引和表的关系有三种：

1、局部分区索引：分区索引和分区表1对1

2、全局分区索引：分区索引和分区表N对N

3、全局非分区索引：非分区索引和分区表1对N

创建示例：

首先创建一个分区表

create table student

(

stuno number(5),

sname vrvhar2(10),

deptno number(5)

)

partition by hash (deptno)

(

partition part_01 tablespace A1,

partition part_02 tablespace A2

);

创建局部分区索引(1v1)：

create index ind_t on student(stuno)

local(

partition part_01 tablespace A2,

partition part_02 tablespace A1

); --local后面可以不加

创建全局分区索引(NvN)：

create index ind_t on student(stuno)

global partition by range(stuno)

(

partition p1 values less than(1000) tablespace A1,

partition p2 values less than(maxvalue) tablespace A2

); --只可以进行range分区

创建全局非分区索引(1vN)

create index ind_t on student(stuno) GLOBAL;

根据具体问题类型，进行步骤拆解／原因原理分析／内容拓展等。

具体步骤如下：／导致这种情况的原因主要是……

按照模糊综合分析法，我们对某企业效绩进行评价。

1设因素集U：U={u1，u2，……u9}

综合我国现行评价体系和平衡记分法(SEC)，我们选取了u1(净资产收益状况)、u2(资产营运状况)、u3(长期偿债能力)、u4(短期偿债能力)。U5(销售增长状况)，u6(市场占有能力)、u7(技术能力)、u8(发展创新能力)、u9(学习能力)等9个指标为反映企业效绩的主要指标。其中，u1、u2、u3、u4、u5是财务业绩方面的指标，原来都用精确的比率指标反映，但对它们适当地模糊化更能客观真实地反映企业效绩。例如，在评价企业短期偿债能力时，该企业流动比率为18，但专家们发现该企业存货数额庞大，占了流动资产的较大部分，说明其资产的流动性并不好，因而仍可评定该指标为较低等级。U6是客户方面业绩指标，u7内部经营过程方面业绩指标，u8、u9是学习与增长方面业绩指标。

2设评价集V={v1，v2……v4}

简便起见，我们设v1：优秀，v2：良好，v3：平均，v4：较差。

3我们选取了该企业的注册会计师、熟悉该企业情况的专家组成评判组，得到评价矩阵

4根据专家意见，我们确定权重集A为：

5按照M(,，+)模型

所以，根据最大隶属度原则，该企业效绩评定为“良好”。事后，该企业领导认为这个评价结果比较符合实际情况。

按照模糊综合分析法，我们对某企业效绩进行评价。

1设因素集U：U={u1，u2，……u9}

2设评价集V={v1，v2……v4}

简便起见，我们设v1：优秀，v2：良好，v3：平均，v4：较差。

3我们选取了该企业的注册会计师、熟悉该企业情况的专家组成评判组，得到评价矩阵

4根据专家意见，我们确定权重集A为：

5按照M(,，+)模型

所以，根据最大隶属度原则，该企业效绩评定为“良好”。事后，该企业领导认为这个评价结果比较符合实际情况。

参考资料：

互联网

回答者：屁屁有葱 - 举人五级 11-8 11:52

运用模糊集对分析法,建立了大气环境监测布点优化的数学模型,对成都大气环境监测点的优化实例证明:该方法优化结果切实可靠,最终保留的信息量大,而且计算方法灵活,简便易行

回答者：jinlintx - 试用期一级 11-8 11:56

粗糙集理论及其应用

摘要在很多实际系统中均不同程度地存在着不确定性因素, 采集到的数据常常包含着噪声,不精确甚至不完整粗糙集理论是继概率论,模糊集,证据理论之后的又一个处理不确定性的数学工具作为一种较新的软计算方法, 粗糙集近年来越来越受到重视, 其有效性已在许多科学与工程领域的成功应用中得到证实, 是当前国际上人工智能理论及其应用领域中的研究热点之一

本文介绍了粗糙集理论的基本概念,特点及有关应用

关键词粗糙集, 不确定性, 数据分析, 软计算

1 引言

在自然科学,社会科学和工程技术的很多领域中, 都不同程度地涉及到对不确定因素和对不完备( imperfect) 信息的处理从实际系统中采集到的数据常常包含着噪声, 不够精确甚至不完整采用纯数学上的假设来消除或回避这种不确定性, 效果往往不理想, 反之, 如果正视它,对这些信息进行合适地处理, 常常有助于相关实际系统问题的解决多年来, 研究人员一直在努力寻找科学地处理不完整性和不确定性的有效途径模糊集和基于概率方法的证据理论是处理不确定信息的两种方法, 已应用于一些实际领域但这些方法有时需要一些数据的附加信息或先验知识, 如模糊隶属函数,基本概率指派函数和有关统计概率分布等, 而这些信息有时并不容易得到 1982 年, 波兰学者Z Paw lak 提

出了粗糙集理论, 它是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具, 能有效地分析不精确,不一致( incon sisten t),不完整( incomp lete) 等各种不完备的信息, 还可以对数据进行分析和推理, 从中发现隐含的知识, 揭示潜在的规律粗糙集理论是建立在分类机制的基础上的, 它将分类理解为在特定空间上的等价关系, 而等价关系构成了对该空间的划分粗糙集理论将知识理解为对数据的划分, 每一被划分的集合称为概念粗糙集理论的主要思想是利用已知的知识库, 将不精确或不确定的知识用已知的知识库中的知识来(近似) 刻画该理论与其他处理不确定和不精确问题理论的最显著的区别是它无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息, 所以对问题的不确定性的描述或处理可以说是比较客观的, 由于这个理论未能包含处理不精确或不确定原始数据的机制, 所以这个理论与概率论, 模糊数学和证据理论等其他处理不确定或不精确问题的理论有很强的互补性本文简要介绍了粗糙集理论的基本概念和实际应用

2 粗糙集的理论

2 1 粗糙集理论的产生和发展

在本世纪70 年代, 波兰学者Z Paw lak 和一些波兰科学院,波兰华沙大学的逻辑学家们,一起从事关于信息系统逻辑特性的研究粗糙集理论就是在这些研究的基础上产生的 1982年, Z Paw lak 发表了经典论文Rough Set s , 宣告了粗糙集理论的诞生此后, 粗糙集理论引起了许多数学家,逻辑学家和计算机研究人员的兴趣, 他们在粗糙集的理论和应用方面作了大量的研究工作1991 年Z Paw lak 的专著和1992 年应用专集的出版, 对这一段时期理论和实践工作的成果作了较好的总结, 同时促进了粗糙集在各个领域的应用此后召开的与粗糙集有关的国际会议进一步推动了粗糙集的发展越来越多的科技人员开始了解并准备从事该领域的研究目前, 粗糙集已成为人工智能领域中一个较新的学术热点, 在机器学习,知识获取,决策分析,过程控制等许多领域得到了广泛的应用

2 2 粗糙集理论所处理的问题

粗糙集能有效地处理下列问题:

·不确定或不精确知识的表达;

·经验学习并从经验中获取知识;

·不一致信息的分析;

·根据不确定,不完整的知识进行推理;

·在保留信息的前提下进行数据化简;

·近似模式分类;

·识别并评估数据之间的依赖关系

2 3 粗糙集理论的一些基本概念

2 3 1 知识的含义

"知识"这个概念在不同的范畴内有多种不同的含义在粗糙集理论中,"知识"被认为是一种分类能力人们的行为是基于分辨现实的或抽象的对象的能力, 如在远古时代, 人们为了生存必须能分辨出什么可以食用, 什么不可以食用; 医生给病人诊断, 必须辨别出患者得的是哪一种病这些根据事物的特征差别将其分门别类的能力均可以看作是某种"知识"

2 3 2 不可分辨关系与基本集

分类过程中, 相差不大的个体被归于同一类, 它们的关系就是不可分辨关系( indiscernability relation) 假定只用两种黑白颜色把空间中的物体分割两类, {黑色物体},{白色物体},那么同为黑色的两个物体就是不可分辨的, 因为描述它们特征属性的信息相同, 都是黑色如果再引入方,圆的属性, 又可以将物体进一步分割为四类: {黑色方物体},{黑色圆物体},{白色方物体},{白色圆物体} 这时, 如果两个同为黑色方物体, 则它们还是不可分辨的不可分辨关系也称为一个等效关系(equivalence relationship ) , 两个白色圆物体间的不可分辨关系可以理解为它们在白,圆两种属性下存在等效关系

基本集(elementary set) 定义为由论域中相互间不可分辨的对象组成的集合, 是组成论域知识的颗粒不可分辨关系这一概念在粗糙集理论中十分重要, 它深刻地揭示出知识的颗粒状结构 , 是定义其它概念的基础知识可认为是一族等效关系, 它将论域分割成一系列的等效类

2 3 3 集合的下逼近,上逼近及边界区

粗糙集理论延拓了经典的集合论, 把用于分类的知识嵌入集合内, 作为集合组成的一部分一个对象a 是否属于集合X 需根据现有的知识来判断, 可分为三种情况: (1) 对象a 肯定属于集合X ; (2) 对象a 肯定不属于集X ; (3) 对象a 可能属于也可能不属于集合X 集合的划分密切依赖于我们所掌握的关于论域的知识, 是相对的而不是绝对的给定一个有限的非空集合U 称为论域, I 为U 中的一族等效关系, 即关于U 的知识, 则二元对 K = (U , I ) 称为一个近似空间(approximation space) 设x 为U 中的一个对象, X为U 的一个子集, I (x ) 表示所有与x 不可分辨的对象所组成的集合, 换句话说, 是由x 决定的

等效类, 即I (x ) 中的每个对象都与x 有相同的特征属性(attribute)

集合X 关于I 的下逼近(Lower approximation) 定义为:

I (X ) = {x ∈U : I (x ) I (X ) 实际上由那些根据现有知识判断肯定属于X 的对象所组成的最大的集合, 有时也称

为X 的正区(po sit ive region) , 记作PO S (X ) 类似地, 由根据现有知识判断肯定不属于X 的

对象组成的集合称为X 的负区(negat ive region) , 记作N EG (X )

集合X 关于I 的上逼近(U pper app rox im at ion) 定义为

I3 (X ) = {x ∈U : I (x ) ∩ X ≠ 5 } (2)

I3 (X ) 是由所有与X 相交非空的等效类I (x ) 的并集, 是那些可能属于X 的对象组成的最小

集合显然, I3 (X ) + N EG (X ) = 论域U

集合X 的边界区(Boundary region) 定义为

BND (X ) = I

3 (X ) - I 3 (X ) (3)

BND (X ) 为集合X 的上逼近与下逼近之差如果BND (X ) 是空集, 则称X 关于I 是清晰的

(crisp ) ; 反之如果BND (X ) 不是空集, 则称集合X 为关于I 的粗糙集( rough set)

下逼近,上逼近及边界区等概念称为可分辨区(discern ib ility region s) , 刻划了一个边界含

糊(vague) 集合的逼近特性粗糙程度可按按下式的计算

I 3 (X )

3 (X ) , (4)

式中 # 表示集合# 的基数或势(cardinality) , 对有限集合表示集合中所包含的元素的个数

显然0≤A

1 (X ) ≤1, 如果A

1 (X ) = 1, 则称集合X 相对于I 是清晰(crisp ) 的, 如果A

1 (X ) 0} (7)

BND (X ) = {x ∈U : 0 < LIX

(x ) < 1} (8)

从上面的定义中, 可以看出粗糙集理论中"含糊"(vague) 和"不确定"(uncertain ty) 这两个

概念之间的关系:"含糊"用来描述集合, 指集合的边界不清楚; 而"不确定"描述的是集合中的

元素, 指某个元素是否属于某集合是不确定的

2 4 实例

下面用一个具体的实例说明粗糙集的概念在粗糙集中使用信息表( info rm at ion tab le) 描

述论域中的数据集合根据学科领域的不同, 它们可能代表医疗,金融,军事,过程控制等方面

的数据信息表的形式和大家所熟悉的关系数据库中的关系数据模型很相似, 是一张二维表

1 期韩祯祥等: 粗糙集理论及其应用39

格, 如表一所示表格的数据描述了一些人的教育程度以及是否找到了较好工作, 旨在说明两

者之间的关系其中王治,马丽, 赵凯等称为对象(ob ject s) , 一行描述一个对象表中的列描

述对象的属性粗糙集理论中有两种属性: 条件属性(condit ion at t ribu te) 和决策属性(decision

at t ribu te) 本例中"教育程度"为条件属性;"是否找到了好工作"为决策属性

表1 教育程度与是否找到好工作的关系

姓名教育程度是否找到了好工作

王治高中否

马丽高中是

李得小学否

刘保大学是

赵凯博士是

设O 表示找到了好工作的人的集合, 则

O = {马丽, 刘保, 赵凯}, 设I 表示属性"教育

程度"所构成的一个等效关系, 根据教育程度

的不同, 该论域被分割为四个等效类: {王治,

马丽},{李得},{刘保},{赵凯} 王治和马丽在

同一个等效类中, 他们都为高中文化程度, 是

不可分辨的则:

集合O 的下逼近(即正区) 为 I 3 (O ) = PO S (O ) = {刘保,赵凯}

集合O 的负区为 N EG (O ) = {李得}

集合O 的边界区为 BND (O ) = {王治, 马丽}

集合O 的上逼近为 I 3 (O ) = PO S (O ) + BND (O ) = {刘保,赵凯,王治,马

丽}

根据表1, 可以归纳出下面几条规则, 揭示了教育程度与是否能找到好工作之间的关系

RUL E 1: IF (教育程度= 大学) OR (教育程度= 博士) THEN (可以找到好工作)

RUL E 2: IF (教育程度= 小学) THEN (找不到好工作)

RUL E 3: IF (教育程度= 高中) THEN (可能找到好工作)

从这个简单的例子中, 我们还可以体会到粗糙集理论在数据分析,寻找规律方面的作用

3 粗糙集理论的特点

3 1 粗糙集是一种软计算方法

软计算(sof t compu t ing) 的概念是由模糊集创始人Zadeh[ 9 ]提出的软计算中的主要工具

包括粗糙集,模糊逻辑(FL ),神经网络(NN ),_________概率推理(PR ),信度网络(Belief N etwo rk s),遗

传算法(GA ) 与其它进化优化算法,混沌(Chao s) 理论等

传统的计算方法即所谓的硬计算(hard compu t ing) , 使用精确,固定和不变的算法来表达

和解决问题而软计算的指导原则是利用所允许的不精确性,不确定性和部分真实性以得到易

于处理,鲁棒性强和成本较低的解决方案, 以便更好地与现实系统相协调

3 2 粗糙集理论的特点

粗糙集方法的简单实用性是令人惊奇的, 它能在创立后的不长时间内得到迅速应用是因

为具有以下特点[ 6～ 8 ]:

(1) 它能处理各种数据, 包括不完整( incomp lete) 的数据以及拥有众多变量的数据;

(3) 它能处理数据的不精确性和模棱两可(am b igu ity) , 包括确定性和非确定性的情况;

(4) 它能求得知识的最小表达( reduct) 和知识的各种不同颗粒(granu larity) 层次;

(5) 它能从数据中揭示出概念简单, 易于 *** 作的模式(pat tern) ;

(6) 它能产生精确而又易于检查和证实的规则, 特别适于智能控制中规则的自动生成

40 信息与控制27 卷

4 粗糙集理论的应用

粗糙集理论是一门实用性很强的学科, 从诞生到现在虽然只有十几年的时间, 但已经在不

少领域取得了丰硕的成果, 如近似推理,数字逻辑分析和化简,建立预测模型,决策支持,控制

算法获取,机器学习算法和模式识别等等下面介绍一下粗糙集应用的几个主要领域

4 1 人工神经网络训练样本集化简

人工神经网络具有并行处理,高度容错和泛化能力强的特点, 适合应用在预测,复杂对象

建模和控制等场合但是当神经网络规模较大,样本较多时, 训练时间过于漫长, 这个固有缺点

是制约神经网络进一步实用化的一个主要因素虽然各种提高训练速度的算法不断出现, 问题

远未彻底解决化简训练样本集, 消除冗余数据是另一条提高训练速度的途径

文[ 10 ]正是沿着这条思路, 应用粗糙集化简神经网络训练样本数据集, 在保留重要信息的

前提下消除了多余(superf luou s) 的数据仿真实验表明训练速度提高了4 77 倍, 获得了较好

的效果

4 2 控制算法获取

实际系统中有很多复杂对象难于建立严格的数学模型, 这样传统的基于数学模型的控制

方法就难以奏效模糊控制模拟人的模糊推理和决策过程, 将 *** 作人员的控制经验总结为一系

列语言控制规则, 具有鲁棒性和简单性的特点, 在工业控制等领域发展较快但是有些复杂对

象的控制规则难以人工提取, 这样就在一定程度上限制了模糊控制的应用

粗糙集能够自动抽取控制规则的特点为解决这一难题提供了新的手段一种新的控制策

略—模糊- 粗糙控制(fuzzy2rough con t ro l) 正悄然兴起, 成为一个有吸引力的发展方向应用

这种控制方法, 文[11 ]研究了"小车—倒立摆系统"这一经典控制问题, 文[12 ]研究了过程控制

(水泥窑炉) , 均取得了较好的控制效果应用粗糙集进行控制的基本思路是: 把控制过程的一

些有代表性的状态以及 *** 作人员在这些状态下所采取的控制策略都记录下来, 然后利用粗糙

集理论处理这些数据, 分析 *** 作人员在何种条件下采取何种控制策略, 总结出一系列控制规

则:

规则1 IF Condit ion 1 满足 THEN 采取decision 1

规则2 IF Condit ion 2 满足 THEN 采取decision 2

规则3 IF Condit ion 3 满足 THEN 采取decision 3

这种根据观测数据获得控制策略的方法通常被称为从范例中学习( learn ing f rom exam2

p les) 粗糙控制( rough con t ro l) 与模糊控制都是基于知识,基于规则的控制, 但粗糙控制更加

简单迅速,实现容易(因为粗糙控制有时可省却模糊化及去模糊化步骤) ; 另一个优点在于控制

算法可以完全来自数据本身, 所以从软件工程的角度看, 其决策和推理过程与模糊(或神经网

络) 控制相比可以很容易被检验和证实(validate) 文[ 11 ]还指出在特别要求控制器结构与算

法简单的场合, 更适合采取粗糙控制

美国电力科学研究院(EPR I) 对粗糙集的应用研究的潜力对十分重视, 将其作为战略性

研究开发(St rategy R&D) 项目, 在1996 年拨款 196, 600 资助San Jo se 州立大学进行电力系

统模糊- 粗糙控制器的研究

1 期韩祯祥等: 粗糙集理论及其应用41

4 3 决策支持系统

面对大量的信息以及各种不确定因素, 要作出科学,合理的决策是非常困难的决策支持

系统是一组协助制定决策的工具, 其重要特征就是能够执行IF THEN 规则进行判断分

析粗糙集理论可以在分析以往大量经验数据的基础上找到这些规则, 基于粗糙集的决策支持

系统在这方面弥补了常规决策方法的不足, 允许决策对象中存在一些不太明确,不太完整的属

性, 并经过推理得出基本上肯定的结论

下面举一个例子, 说明粗糙集理论可以根据以往的病例归纳出诊断规则, 帮助医生作出判

断表二描述了八个病人的症状从表二中可以归纳出以下几条确定的规则:

表2 症状与感冒的关系

病人编号

病理症状诊断结果

是否头痛体温是否感冒

病人1 是正常否

病人2 是高是

病人3 是很高是

病人4 否正常否

病人5 否高否

病人6 否很高是

病人7 否高是

病人8 否很高否

1 IF (体温正常) THEN (没感冒)

2 IF (头痛) AND (体温高) THEN

(感冒)

3 IF (头痛) AND (体温很高) THEN

(感冒)

还有几条可能的规则:

4 IF (头不痛) THEN (可能没感冒)

5 IF (体温高) THEN (可能感冒了)

6 IF (体温很高) THEN (可能感冒了)

病人5 和病人7, 病人6 和病人8, 症状

相同, 但是一个感冒另一个却没感冒, 这种情

况称为不一致( incon sisten t) 粗糙集就是靠这种IF THEN 规则的形式表示数据中蕴含的

知识

希腊工业发展银行ETEVA 用粗糙集理论协助制订信贷政策, 从大量实例中抽取出的规

则条理清晰, 得到了金融专家的好评[ 13 ]

4 4 从数据库中知识发现

现代社会中, 随着信息产业的迅速发展, 大量来自金融,医疗,科研等不同领域的信息被存

储在数据库中这些浩如烟海的数据间隐含着许多有价值的但鲜为人知的相关性, 例如股票的

价格和一些经济指数有什么关系; 手术前病人的病理指标可能与手术是否成功存在某种联系;

满足何种条件的夜空会出现彗星等天文现象等等

由于数据库的庞大, 人工处理这些数据几乎是不可能的, 于是出现了一个新的研究方向—

数据库中的知识发现(Know ledge D iscovery in Databases, KDD) , 也叫做数据库(信息) 发掘

(M in ing) , 它是目前国际上人工智能领域中研究较为活跃的分支粗糙集是其中的一种重要

的研究方法, 它采用的信息表与关系数据库中的关系数据模型很相似, 这样就便于将基于粗糙

集的算法嵌入数据库管理系统中

粗糙集引入核(co re),化简( reduct) 等有力的概念与方法, 从数据中导出用IF THEN

规则形式描述的知识, 这些精练的知识更便于存储和使用美国医学工作者应用粗糙集理论对

大量的病历进行分析, 发现黑人妇女患乳腺癌后的死亡率比白人妇女高到目前为止, 早产的

预测在医学上还是比较困难的现有的人工预测方法准确率只有17à - 58à , 而应用粗糙集

理论则可将准确率提高到68à - 90à [ 8 ]

42 信息与控制27 卷

5 粗糙集与模糊集,证据理论及其它一些情况

5 1 粗糙集与模糊集,证据理论

粗糙集与模糊集都能处理不完备( imperfect) 数据, 但方法不同, 模糊集注重描述信息的含

糊(vagueness) 程度, 粗糙集则强调数据的不可辩别( indiscern ib ility) , 不精确( imp recision) 和

模棱两可(am b igu ity) 使用图像处理中的语言来作比喻, 当论述图像的清晰程度时, 粗糙集强

调组成图像象素的大小, 而模糊集则强调象素存在不同的灰度粗糙集研究的是不同类中的对

象组成的集合之间的关系, 重在分类; 模糊集研究的是属于同一类的不同对象的隶属的关系,

重在隶属的程度因此粗糙集和模糊集是两种不同的理论, 但又不是相互对立的, 它们在处理

不完善数据方面可以互为补充

粗糙集理论与证据理论虽有一些相互交叠的地方, 但本质不同, 粗糙集使用集合的上,下

逼近而证据理论使用信任函数(belief funct ion) 作为主要工具粗糙集对给定数据的计算是客

观的, 无须知道关于数据的任何先验知识(如概率分布等) , 而证据理论则需要假定的似然值

(p lau sib ility)

5 2 近年来召开的与粗糙集有关的国际会议

相继召开的以粗糙集理论为主题的国际会议, 促进了粗糙集理论的推广这些会议发表了

大量的具有一定学术和应用价值的论文, 方便了学术交流, 推动了粗糙集在各个科学领域的拓

展和应用下面列出了近年召开的一些会议:

· 1992 年第一届国际研讨会(Rough Set s: State of the A rt and Perspect ives) 在波兰

K iek rz 召开;

·1993 年第二届国际研讨会(The Second In ternat ionalWo rk shop on Rough Set s and

Know ledge D iscovery, RSKD'93) 在加拿大Banff 召开;

·1994 年第三届国际研讨会(The Th ird In ternat ionalWo rk shop on Rough Set s and Sof t

Compu t ing, RSSC'94) 在美国San Jo se 召开;

·1995 年在美国No rth Caro lina 召开了题为"Rough Set Theo ry, RST'95"的国际会议;

·1996 年第四届国际研讨会(The Fou rth In ternat ionalWo rk shop on Rough Set s, Fuzzy

Set s, andM ach ine D iscovery, RSFD'96) 在日本东京召开;

·1997 年3 月在美国No rth Caro lina 召开了第五届国际研讨会(The F if th In ternat ional

Wo rk shop on Rough Set s and Sof t Compu t ing, RSSC'97)

5 3 国际上一些有关粗糙集的软件

目前, 国际上研究粗糙集的机构和个人开发了一些应用粗糙集的实用化软件, 也出现了商

业化的软件加拿大Reduct System Inc 公司开发的用于数据库知识发现的软件DataLogic

R [ 14 ]是用C 语言开发的, 可安装在个人计算机上, 为科研领域和工业界服务

美国肯萨斯大学开发了一套基于粗糙集的经验学习系统[ 15 ] , 名为L ERS (L earn ing f rom

Examp les based on Rough Set s) , 它能从大量经验数据中抽取出规则 L ERS 已被美国国家航

空航天管理局(NA SA ) 的约翰逊(John son) 空间中心采用, 作为专家系统开发工具, 为"自由

号"(F reedom ) 空间站上的医疗决策服务美国环境保护署(U S Environm en tal P ro tect ion A 2

gency) 资助的一个项目中也采用了L ERS

波兰波兹南工业大学(Poznan U n iversity of Techno logy) 开发的软件RoughDA S 和

1 期韩祯祥等: 粗糙集理论及其应用43

RoughClass, 也在不少实际领域中得到应用[ 5 ]

加拿大Regina 大学开发的KDD- R 是用C 编写的, 在UN IX 环境下运行, KDD2R 基于

变精度粗糙集模型[ 16 ] (V ariab le P recision Rough Set, V PRS) , 通过改变粗糙程度而使数据中

隐含的模式更清楚的显示出来

6 结束语

粗糙集是一种较有前途的处理不确定性的方法, 相信今后将会在更多的领域中得到应用

但是, 粗糙集理论还处在继续发展之中, 正如粗糙集理论的创立人Z Paw lak 所指出的那

样[ 8 ] , 尚有一些理论上的问题需要解决, 诸如用于不精确推理的粗糙逻辑(Rough logic) 方法,

粗糙集理论与非标准分析(Non standard analysis) 和非参数化统计(Nonparam et ric stat ist ics)

等之间的关系等等

将粗糙集与其它软计算方法(如模糊集,人工神经网络,遗传算法等) 相综合, 发挥出各自

的优点, 可望设计出具有较高的机器智商(M IQ ) 的混合智能系统(Hyb rid In telligen t

System ) , 这是一个值得努力的方向

查看 sql server 版本号的通用方法：@@version

select @@version

microsoft sql server 2000 – 8002039 (intel x86)

enterprise edition on windows nt 52 (build 3790: service pack 1)

microsoft sql server 2005 – 900304200 (intel x86)

enterprise edition on windows nt 52 (build 3790: service pack 2)

可以看出，@@version 版本号结果中还包含 os 版本信息。

下面的概念对于理解 sql server 的并行实例的 sql server 行为以及特定于 sql server 2008 r2 和 sql server 2008 并行实例的情况十分有用。

sql server 的标准产品版本格式为 mmnnbbbbrr，其中每一片断定义为：

mm – 主版本

nn – 次版本

bbbb – 内部版本号

rr – 内部修订版本号

查看 sql server 2000 版本号

select serverproperty('productversion') ,serverproperty('productlevel'),serverproperty('edition')

下面是 sql server 2000 版本号查询结果信息：

version level edition

———— —- ——————-

8002039 sp4 enterprise edition

下是 sql server 2000 各个版本号信息：

sql server 2000 版本号 sql server 2000 版本描述

———————– ——————————

2000801940 rtm (release to manufacturing)

2000803840 sql server 2000 sp1

2000805340 sql server 2000 sp2

2000807600 sql server 2000 sp3/sp3a

20008002039 sql server 2000 sp4

查看 sql server 2005/2008 版本号

select serverproperty('productversion') ,serverproperty('productlevel') ,serverproperty('edition')

下面是 sql server 2005 版本号查询结果信息：

version level edition

———— —- ——————-

900304200 sp2 enterprise edition

下是 sql server 2005 版本号信息：

sql server 2005 版本号 sql server 2005 版本描述

———————– ——————————

2005901399 rtm (release to manufacturing)

2005902047 sql server 2005 sp1

2005903042 sql server 2005 sp2

2005904035 sql server 2005 sp3

2005905000 sql server 2005 sp4

下是 sql server 2008 版本号信息：

sql server 2008版本号 sql server 2008 版本描述

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100160022 rtm

1000253100 sql server 2008 sp1

1000400000 sql server 2008 sp2

105016001 sql server 2008 r2 (rtm)

SQL数据类型有以下这些：

1、二进制数据类型。

二进制数据包括 Binary、Varbinary 和 Image

Binary 数据类型既可以是固定长度的(Binary),也可以是变长度的。

Binary[(n)] 是 n 位固定的二进制数据。其中，n 的取值范围是从 1 到 8000。其存储空间的大小是 n + 4 个字节。

Varbinary[(n)] 是 n 位变长度的二进制数据。其中，n 的取值范围是从 1 到 8000。其存储空间的大小是 n + 4个字节，不是n 个字节。

2、字符数据类型。

字符数据类型包括char、varchar和text。

字符数据是由字母、符号和数字的任意组合组成的数据。

varchar是可变长度字符数据，其长度不超过8kb。char是最大长度为8kb的固定长度字符数据。超过8kb的ASCII数据可以使用文本数据类型存储。

3、Unicode 数据类型。

Unicode数据类型包括nchar、nvarchar和ntext。

在Microsoft SQL Server中，传统的非Unicode数据类型允许使用由特定字符集定义的字符。在安装SQL Server期间，允许选择字符集。

在Unicode标准中，包含由各种字符集定义的所有字符。使用Unicode数据类型占用的空间是使用非Unicode数据类型的两倍。

4、日期和时间数据类型。

日期和时间数据类型包括 Datetime 和 Smalldatetime两种类型。

日期和时间数据类型由有效的日期和时间组成。

例如，有效的日期和时间数据包括“4/01/98 12:15:00:00:00 PM”和“1:28:29:15:01AM 8/17/98”。

前一个数据类型是日期在前，时间在后。后一个数据类型是时间在前，日期在后。

在 Microsoft SQL Server中，日期和时间数据类型包括Datetime 和 Smalldatetime 两种类型时，所存储的日期范围是从 1753 年 1 月 1 日开始，到9999 年12 月 31 日结束(每一个值要求 8 个存储字节)。

5、数字数据类型。

数字数据只包含数字。数字数据类型包括正数和负数、小数（浮点）和整数。

整数由正整数和负整数组成，如39、25、0-2和33967。在Microsoft SQL Server中，存储在整数中的数据类型是int、smallint和tinyint。

int数据类型存储的数据多于smallint数据类型，而smallint数据类型存储的数据多于tinyint数据类型。

使用int数据类型存储数据的范围从-2 147 483 648到2 147 483 647（每个值需要四个字节的存储空间）。

6、货币数据类型。

在 Microsoft SQL Server 中，货币数据的数据类型是Money 和 Smallmoney

Money数据类型要求 8 个存储字节，Smallmoney 数据类型要求 4 个存储字节。

参考资料来源：百度百科-SQL数据类型

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数据库索引有哪几种怎样建立索引

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