19、典型 XML 视图更新详解

典型 XML 视图更新详解

1. 视图更新基础概念

在视图更新过程中,由于视图定义里基于上下文的生成机制,同一更新操作可能会多次应用于目标节点。例如,若 x 是一个绑定,基于上下文的生成产生了 < x(1), · · · > < x(2), · · · > 两个元组,并且更新条件和目标都在 x 中,那么 x 会被相同的操作更新两次,每个元组触发一次操作。不过,我们假定仅考虑第一次应用的效果,其他应用的效果则被忽略。

基于目标路径 tp = v/e/Lt/θt 的结构,视图中不同类型的节点可能会发生更新:
- 当 Lt/θt ≠ φ 时,更新发生在 γ - 树内的节点。
- 当 tp = v/e 时,更新会添加或删除一个 γ - 树。
- 当 tp = v (此时, ¯ps = v )时,更新会添加或删除一个 e - 树。

这里我们主要处理第一种情况,后两种情况留待后续研究。

2. 视图更新问题定义
  • 精确翻译(Precise Translation) :设 V 为视图定义, S V 的源。 δV 是对
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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