36、主动数据库:触发器、规则特性与应用解析

主动数据库:触发器、规则特性与应用解析

1. 主动数据库基础操作示例

在主动数据库中,一个事务操作可能会触发一系列规则。例如,有一个事务 T2 Warehouse 表进行更新操作:

T2: update Warehouse
    set QtyAvbl = QtyAvbl - 60
    where Part <= 3

此操作会使触发器对所有零件进行检查,条件会针对零件 1 和 3 进行验证。不过,由于假设 PENDINGORDERS 表中仍包含与零件 1 相关的元组,所以对零件 1 的操作没有效果。最终,触发器的执行会向 PENDINGORDERS 表中插入一个与零件 3 相关的元组 (3, 120, 10/10/1999)

2. DB2 中触发器的定义与使用

2.1 触发器语法

在 DB2 中,每个触发器由一个单一事件激活,该事件可以是 SQL 中的任何数据修改原语。触发器会在其所关联的事件之前或之后立即激活,并且具有行级和语句级的粒度。创建触发器的语法如下:

create trigger TriggerName
       Mode Event on TargetTable
       [referencing Reference]
       for each Level
       
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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