45、基于 XML 的知识发现数据库:原理、应用与展望

基于XML的知识发现数据库:原理与展望

基于 XML 的知识发现数据库:原理、应用与展望

1. 概念架构与数据处理

在知识发现的领域中,基于 XML 的数据库系统有着独特的架构设计。实例描述了给定操作符的输入角色,并与某些数据项类相关联,输出角色也有类似的情况。概念架构的上半部分描述了数据项(即数据类的实例)和语句(即操作符的应用)。关系 Operator_Instance Class_Instance 分别将每个语句和数据项与特定的操作符和数据类关联起来。三元关系 Input_Item 表示每个语句中每个输入数据项所扮演的角色, Output_Item 也是如此,不过数据项一侧的基数约束为 (0:1),因为初始数据项不是由任何工具生成的,而派生数据项只能由单个语句生成。

数据项存在一个层次结构,对于物化数据项,属性 Filename 表示包含 XML 数据项的文件名称。采用文件系统作为系统的存储支持,对于内容庞大的数据项尤为有用,但用户层面看不到对数据项文件名的引用,他们并不了解系统底层的实现细节。此外,这个层次结构是完全且互斥的,即一个数据项要么是物化的,要么是虚拟的。

2. 系统处理与数据访问

XDM 系统允许轻松添加新的操作符,前提是它们实现了定义明确的接口。操作符的实现负责实现赋予操作符的实际语义。XDM 管理器为操作符提供对输入数据项的访问服务,并获取输出数据项。

在数据挖掘中,处理大数据集时,通信通道是关键因素。为了解决这个问题,系统实现了一个特定的类来访问数据项,而无需在主内存中构建文档的表示,因为像 DOM

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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