अवलोकन
कई संभावित निरूपण हैं, और इस प्रकार डेटाबेस स्कीमा, फजी तारीख-समय (या यहां तक कि सिर्फ फजी तिथियां) के भंडारण के लिए हैं:
- दिनांक-समय और कोड इसकी सटीकता या सटीकता का संकेत देते हैं
- दिनांक-समय और अंतराल जहां एक अंतराल का प्रतिनिधित्व करने के लिए कई संभावनाएं हैं:
- किसी निश्चित इकाई के पूर्णांक (या अन्य संख्यात्मक) मात्रा के रूप में सभी अंतरालों का प्रतिनिधित्व करते हैं, जैसे दिन, मिनट, नैनोसेकंड।
- एक पूर्णांक (या अन्य संख्यात्मक) मात्रा और इसकी इकाइयों को इंगित करने वाले कोड के रूप में एक अंतराल का प्रतिनिधित्व करते हैं।
- प्रारंभ और समाप्ति तिथि बार
- तार
- संभावना वितरण:
- उन मापदंडों के लिए दशमलव या फ्लोटिंग-पॉइंट मात्राएं जो किसी विशेष परिवार में एक विशिष्ट वितरण को निर्दिष्ट करती हैं, उदाहरण के लिए सामान्य वितरण का औसत और मानक विचलन।
- संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन, उदाहरण के लिए एक (लुकअप) कोड (विशिष्ट मान के मापदंडों के साथ), या एक पर्याप्त रूप से अभिव्यंजक भाषा, प्रारूप या प्रतिनिधित्व में एक अभिव्यक्ति के रूप में।
[१], [२], और [३] सभी (अव्यवस्थित रूप से) समान अंतराल यानी समय में (समान रूप से) संभव बिंदुओं का एक सेट है।
[४] सबसे अधिक अभिव्यंजक है, यानी किसी भी संभव (या कम से कम मनमाने ढंग से) लिखित भाषा के वाक्यों या वाक्यांशों की अनुमति देते समय। लेकिन इसके साथ काम करना सबसे कठिन है। सीमा में, मानव-स्तरीय AI को मनमाने मूल्यों को संभालने के लिए आवश्यक होगा। व्यावहारिक रूप से, संभावित मूल्यों की सीमा को गंभीर रूप से प्रतिबंधित करने की आवश्यकता होगी, और वैकल्पिक 'संरचित' मूल्यों को संभवतः कई कार्यों के लिए पसंद किया जाएगा, जैसे छँटाई, खोज।
[५] संभवत: सबसे सामान्य कॉम्पैक्ट प्रतिनिधित्व है (कुछ हद तक) व्यावहारिक।
वर्दी का अंतराल
यूनिफ़ॉर्म अंतराल (संभव) दिनांक-समय मानों के एक सेट का प्रतिनिधित्व करने का सबसे सरल कॉम्पैक्ट तरीका है।
[1] के लिए, दिनांक-समय मान के भागों को अनदेखा किया जाता है, अर्थात संकेतित सटीकता या सटीकता की तुलना में इकाइयों के अनुरूप भाग; अन्यथा यह [2] के बराबर है और सटीक / सटीकता कोड समान इकाइयों (और 1 की अनुमानित मात्रा) के साथ अंतराल के बराबर है।
[२] और [३] स्पष्ट रूप से समतुल्य हैं। [1] कड़ाई से कम अभिव्यंजक है या तो प्रभावी अंतराल हैं जिन्हें [1], पूर्व द्वारा प्रतिनिधित्व नहीं किया जा सकता है। एक 12 घंटे के अंतराल के बराबर एक फज़ी तारीख-समय जो एक तारीख सीमा तक फैला है।
[1] उपयोगकर्ताओं के लिए किसी अन्य प्रतिनिधित्व की तुलना में इनपुट करना आसान है और आम तौर पर कम से कम टाइपिंग की आवश्यकता होती है। यदि दिनांक-बार विभिन्न पाठ अभ्यावेदन में इनपुट किया जा सकता है, जैसे "2013", "2014-3", "2015-5-2", "7/30/2016 11 पी", "2016-07-31 18:15" सटीक या सटीकता भी इनपुट से स्वचालित रूप से अनुमान लगाया जा सकता है।
[1] की सटीकता या सटीकता भी उपयोगकर्ताओं को अवगत कराने के लिए एक रूप में परिवर्तित करना सबसे आसान है, उदाहरण के लिए "माह सटीकता के साथ 2015-5" को "मई 2015", बनाम "13 मई 2015 2 पी, प्लस या माइनस 13.5 दिन" (ध्यान दें कि बाद को [1] वैसे भी प्रतिनिधित्व नहीं किया जा सकता है)।
स्ट्रिंग्स
व्यावहारिक रूप से, स्ट्रिंग मानों को क्वेरीज़, सॉर्टिंग या अन्यथा कई मानों की तुलना करने के लिए अन्य अभ्यावेदन में परिवर्तित करना होगा। इसलिए जबकि किसी भी लिखित प्राकृतिक (मानव) भाषा कड़ाई से अधिक अभिव्यंजक है [1], [2], [3], या [5], हमारे पास अभी तक मानक पाठ अभ्यावेदन या स्वरूपों से परे निपटने के साधन नहीं हैं। यह देखते हुए कि, यह संभवतः अपने आप में सबसे कम उपयोगी प्रतिनिधित्व है ।
इस प्रतिनिधित्व के एक लाभ यह है कि मूल्यों को व्यवहार में होना चाहिए, जैसा कि उपयोगकर्ताओं के लिए प्रस्तुत करने योग्य है और इसे आसानी से समझने के लिए परिवर्तन की आवश्यकता नहीं है।
संभाव्यता वितरण
संभाव्यता वितरण समान अंतराल अभ्यावेदन का सामान्यीकरण करते हैं [1], [२], [३], और (यकीनन) (सामान्य) स्ट्रिंग प्रतिनिधित्व [४] के बराबर हैं।
तार पर संभावना वितरण का एक लाभ यह है कि पूर्व अस्पष्ट है।
[५-१] उन मूल्यों के लिए उपयुक्त होगा जो (अधिकतर) किसी मौजूदा वितरण के अनुरूप हों, उदाहरण के लिए किसी डिवाइस से डेट-टाइम वैल्यू आउटपुट जिसके लिए माप (या सोचा) एक विशिष्ट वितरण के अनुरूप हो।
[5-2] शायद सबसे अच्छा (कुछ) व्यावहारिक तरीका है दृढ़तापूर्वक मनमाना 'फजी datetime' मूल्यों का प्रतिनिधित्व। निश्चित रूप से विशिष्ट संभाव्यता वितरणों की संगणना के मामलों का उपयोग किया जाता है और विभिन्न मूल्यों को क्वेरी करते, छांटते या तुलना करते समय निश्चित रूप से दिलचस्प (और शायद असंभव) समस्याओं को हल किया जाता है, लेकिन इनमें से बहुत संभवत: पहले से ही ज्ञात या मौजूदा में कहीं हल है। गणितीय और सांख्यिकीय साहित्य इसलिए यह निश्चित रूप से एक अत्यंत सामान्य और गैर-अस्पष्ट प्रतिनिधित्व के रूप में खड़ा है।