5、实体类型重要性计算与定理解释研究

实体类型重要性计算与定理解释研究

1. 实体类型重要性计算方法

在处理大型概念模式时,计算实体类型的重要性至关重要。以下介绍几种常见的计算方法及其扩展版本。

1.1 加权简单方法(Weighted Simple Method)

原方法中实体类型 (e) 的重要性定义为:
[IWSM(e) = q_{inh}(|par(e)| + |chi(e)|) + q_{attr}|attr(e)| + q_{assoc}|assoc(e)|]
其中,(q_{attr}) 是属性的权重,(q_{inh}) 是泛化/特化关系的权重,(q_{assoc}) 是关联关系的权重,且它们的值都在区间 ([0,1]) 内。

扩展后的方法在重要性计算中加入了模式规则导航组件:
[I^+ {WSM}(e)=q {inh}(|par(e)|+|chi(e)|)+q_{attr}|attr(e)|+q_{assoc}|assoc(e)|+q_{rule}|rconn(e)|]

1.2 传递继承方法(Transitive Inheritance Method)

该方法考虑了直接定义的特征和继承的特征。对于每个实体类型 (e),其重要性计算如下:
[ITIM(e) = |par_{inh}(e)| + |chi_{inh}(e)| + |attr_{inh}(e)| + |assoc_{inh}(e)|]

扩展版本同样加入了模式规则导航组件,且该组件的计算还考虑了祖先的 (rconn):
[I^+ {TIM}(e) = |par {in

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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