数据库概念要点

1 数据库模型

  层次模型,网状模型,关系模型。 

2 关系型数据库的设计范式

  共有6种:1-5范式+BCNF。要求不高的况下只需要满足1-3范式即可:

  (1)第一范式:关系模式R的每一个关系r的属性都是不可分割的数据项,那么称R是第一范式的模式。

  (2)第二范式:关系模式R满足第一范式,且每个非主属性完全函数依赖于候选键(或主键)

  (3)第三范式:关系模式R满足第二范式,且非主属性之间不能存在函数依赖关系

3 事务

  指用户在进行数据库操作时的一个数据库操作序列。对于该序列中的操作要么全部都执行,要么全都不执行,所有的一个操作是一个整体,不可分割。

  特点(ACID):

    原子性(Atomic):组成事务处理的语句形成了一个逻辑单元,不能只执行其中的一部分。就是说一个事务要么成功执行,要么对数据库没有任何影响。

    一致性(Consistent):在事务处理执行之前和之后,数据是一致的。事务的执行可以保证数据库的完整性,满足一切完整性约束。

    隔离性(Isolated):一个事务处理对另一个事务处理没有影响。

    持续性(Durable):当事务处理成功执行到结束的时候,其效果在数据库中被永久纪录下来。

4 My SQL数据库引擎

    InnoDB:可靠的事务处理引擎,不支持全文本搜索功能;

    MyISAM:性能极高,支持全文本搜索,但不支持事务处理,同时是最受欢迎的引擎。

    MEMORY:功能上等同于MyISAM,但由于数据存储在内存(而不是磁盘)中,速度很快(特别适合于临时表)。

    

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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