13、模式匹配与XML数据关键字查询结果枚举技术解析

模式匹配与XML数据关键字查询结果枚举技术解析

1. 模式匹配实验评估

在合成模式匹配场景中,我们对所提出方法的时间成本和匹配结果质量进行了测试。实验数据基于两个人开发的在线书店生成。第一个书店模式包含31个属性,第二个包含35个属性,且每个模式有27个匹配属性。假设一个虚构用户持续访问书店,生成包含8000个查询的日志,这些SQL语句包括根据书店查询界面的随机查询和基于书店导航或分类功能生成的固定查询。基于查询日志,可得到两个书店的特征矩阵作为实验数据,使用FMeasure指标衡量算法性能。

  • 一对一映射结果
    • 如图3所示,使用“mon”和“non”分别代表单调函数和非单调函数,非单调函数的控制参数α设为0.3。随着匹配属性数量增加,匹配结果逐渐变差,“non”函数的最差结果接近60%,“mon”函数的结果更好。这是因为一对一映射中正确的km是已知的。
    • n - 矩阵的结果整体质量高于p - 矩阵,原因是n - 矩阵收集的信息更多。
      |映射类型|函数类型|结果趋势|最佳性能|
      | ---- | ---- | ---- | ---- |
      |一对一映射|mon|随匹配属性增加结果较好| - |
      |一对一映射|non|随匹配属性增加结果变差,最差近60%| - |
graph LR
    A[生成实验数据] --> B[进行一对一映射实验]
    B --> C{函数类型}
    C -->|mon| D[结果较好]
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)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,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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