8、图数据库的数据建模与应用架构

图数据库的数据建模与应用架构

1. 节点与关系的使用准则

在图数据库中,合理使用节点和关系对于构建有效的数据模型至关重要。以下是一些通用准则:
- 使用节点表示实体 :节点用于代表领域中我们感兴趣的事物,这些事物可以被标记和分组。
- 使用关系表达连接和语义 :关系既可以表达实体之间的连接,又能为每个实体建立语义上下文,从而构建领域结构。
- 利用关系方向明确语义 :许多关系是不对称的,因此属性图中的关系总是有方向的。对于双向关系,应让查询忽略方向,而非使用两个关系。
- 使用节点属性表示实体属性和元数据 :节点属性可用于表示实体的属性以及必要的元数据,如时间戳、版本号等。
- 使用关系属性表达关系的强度、权重或质量以及元数据 :关系属性可用于表达关系的强度、权重或质量,以及必要的元数据,如时间戳、版本号等。

在发现和捕获领域实体时要保持谨慎。若不小心用关系来建模本应作为节点的实体,且后续发现该实体需要与两个以上的其他实体建立连接,就必须将关系内的实体重构为单独的节点,这会对数据模型造成重大改变,可能需要修改相关的查询和应用代码。

2. 细粒度关系与通用关系

设计关系时,需要权衡使用细粒度关系名称和带属性的通用关系。例如,使用 DELIVERY_ADDRESS HOME_ADDRESS 与使用 ADDRESS {type:'delivery'}

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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