摘要：在本文中，提出了一种模糊图箱数据模型和模糊空间的定义，给出了模糊相似性度量办法，描述了一个模糊空间中的检索过程。

关键字：基于内容模糊检索匹配数据模型

1．模糊检索的基本定义

模糊检索即依据检索对象的模糊特点来查找所需内容。在传统的信息检索范围，最火爆的查看是：精准的查看条件和与满足查看条件的结果。而在实质用中，有很多查看条件不可以精准概念，查看结果却是一组与查看条件近似匹配的对象。其中包括了模糊定义，这就是模糊查看。因此，在模糊查看中，查看条件是不确切的，查看结果是近似的。

2．模糊数据库模型

关系模型是传统数据库用最多的数据模型。显然，传统关系模型很难适应基于内容的图像数据库的模糊查看。为适应基于内容的图像检索，同时最大限度的借助关系数据库的优点，大家对关系模型的定义进行了

扩展。其数据结构是一张由基本属性和超属性组成的二维表，即超关系构成。

3．模糊查看过程

模糊查看就是依据模糊特点来查找所需内容，因为检索中查看需要总是是依据人的主观性所决定。因此非常大程度上带有模糊性，大家用图1所示的查看体系结构来讲明具备模糊特点的基于内容检索的基本办法。

3.1模糊查看接口

模糊查看接口是用户输入模糊查看条件的人—机交互接口。模糊特点的描述事实上总是由用户的主观性所决定，对于图像纹理，习惯于用“非常粗”、“中等”、“弱”如此的一些模糊定义来描述；形状一般用“几何形的”、“立体形的”或“似长方形的”、“正方形的”等定义描述；颜色特点一般用“非常艳”、“一般”、 “暗淡”或“大红”、“紫红”、“红”如此的模糊定义来描述。系统将复杂的多维特点经过模糊分类简化为有限的几个特点集上，数字化表示成模糊特点向量（Qji,j=1,…,Mi,i=1,…,q）。

要用户模糊查看描述更精准，还需进行模糊特点的调整。当用户用模糊定义输入特点，计算机通过用相似性计算公式求得库中一些与用户输入特点相近的对象，返回给用户，然后由用户从这组相似对象中选择一个对象作为目的对象，并用模糊术语 。

查看模块经过过滤操作得到更一样的对象组，用户第三选择直至找到要查看的对象。

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