2、关系数据库系统全面解析

关系数据库系统全面解析

1. 引言

关系数据模型起源于20世纪70年代至80年代初,由E. F. Codd在1985年通过一系列规则确立,它基于坚实的数学基础——关系代数。该模型解决了数据库管理中的诸多问题,Codd致力于提供一种独立于实现的数据模型,同时为用户提供高级、非过程化的数据定义和操作语言,并且已证明其在商业问题中应用的成功性。

Codd为关系数据库模型设定了三个主要目标:
- 数据独立性目标 :在数据库管理的逻辑和物理层面之间建立清晰界限,适用于数据库设计、数据检索和数据操作。
- 可通信性目标 :使数据模型结构简单,便于用户和程序员对数据达成共识,实现关于数据库的有效沟通。
- 集合处理目标 :引入高级语言概念,允许用户以集合导向的方式对大量信息进行操作。

基于这三个目标,关系数据模型至少包含以下三个组件:
1. 数据结构类型集合 :是数据库的基本构建块,用于定义数据的静态需求和格式。常见的数据结构包括CHAR(定长字符字段)、SMALLINT(小整数,2字节)、INTEGER(大整数,4字节)、DECIMAL、MONEY、FLOAT(浮点数)、DATE(日历日期)和DATETIME(精确到秒的瞬间)。
2. 操作符或推理规则集合 :用于从任何数据结构中以所需的集合组合检索和/或更新数据。推理是将事实和规则结合以推导新事实的过程,规则由前提和结论组成,可构建推理树来直观展示规则结构。操作符是推理的简化形式,没有条件和分支。

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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