20、XML概念建模:神话还是现实

XML概念建模:神话还是现实

在当今数字化的时代,XML(可扩展标记语言)已经成为数据交换和存储的重要标准。然而,设计XML结构一直是一个非标准化的过程,相关的研究支持和工具支持也不尽如人意。本文将介绍几种常见的XML概念建模方法以及一些商业系统,帮助大家更好地理解和应用XML。

1. XER图模型

XER图与ER图有很多相似之处,它支持XML模式中的大部分方面。不过,XER并没有完全纳入一些复杂的XML特性,如命名空间,也无法处理“Any”构造,这可能会导致设计不佳。

作者还提供了详细的算法,用于将XER图转换为DTD(文档类型定义)和XML模式,反之亦然。并且使用Dia(一个GTK +绘图程序)和XSLT实现了一个原型,可以创建XER模型并将其转换为XML模式,反之亦然。

下面是生成XER图的步骤:
1. 将DTD转换为其ENF表示。
2. 使用DTD2Xs将得到的DTD转换为等效的XML模式。
3. 将生成的模式导入XER Creator,生成XER图。

2. 基于UML的模型

UML(统一建模语言)是面向对象设计中最流行的模型之一。虽然UML与XML不完全匹配,因为它是为完全面向对象的系统设计的,基于对象继承,而XML并非如此。但UML支持XML建模中的一些问题,如复杂的层次结构和顺序,因此是开发XML文档概念模型的不错选择。

为了用UML正确建模XML,需要对UML中的一些复杂性(如方法、用例)进行修剪,以适应XML领域。下面介绍两种使用UML建模XML的方法。

2.1 UML与DTD

Conrad等人研究了一种使

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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