一种基于正态分布密度函数的模糊查询方

在数据库中进行信息查询时,用户经常需要表示不精确的查询请求.然而传统的数据库无法对这些不精确的查询条件进行匹配,导致查询到空的结果集或者查询结果过多从而难以筛选,难以满足用户实际要求.在关系数据库中进行模糊查询已经进行了大量研究,其中大部分是对不同的模糊集设置不同的隶属函数来进行查询,将其应用于大样本数据时便会遇到很多困难.根据模糊集理论以及正态分布函数适合于大样本数据的特征,文中用正态分布密度函数来一般化隶属函数,使其可以自动对模糊集合进行区间匹配,得到对应的精确的区间,从而实现满足用户需求的模糊查询结果,最后结合实例进行演算并对结果进行分析.结果表明,该方法减少了人们设置隶属函数时的个人主观性,提高了匹配结果的准确性