10、使用本体集成和交换 XML 数据

使用本体集成和交换 XML 数据

1 引言

1.1 问题描述

数据集成旨在将不同来源的数据整合起来,为用户提供统一的数据视图,在数据仓库、企业信息集成、地理信息系统和电子商务等众多领域都有重要应用。中央数据集成系统通常基于全局模式构建,其关键问题包括系统建模和查询处理。

在系统建模方面,有两种基本方法来处理数据源与全局模式的关系:
- 全局视图法(GaV) :将全局模式用数据源来表示。
- 局部视图法(LaV) :全局模式独立于数据源指定,每个数据源被定义为全局模式上的视图。

查询处理可能需要对查询进行重新表述。在 GaV 方法中,全局模式中的每个实体都与源局部模式上的视图相关联,查询处理采用简单的“展开”策略;而 LaV 方法的查询处理可能较为复杂,因为局部数据源可能包含不完整的信息,类似于处理不完整信息的查询回答。此外,数据来源之间可能存在语法、模式和语义上的异构性,这些异构性必须被解决,才能实现数据的集成和互操作。

XML 虽然提供了统一的语法和半结构化数据模型,但它只表达结构,不表达语义。概念上等价的 XML 模式在结构上可能存在差异,这使得用户在查询不同 XML 源时需要根据不同的结构构建查询,增加了查询的难度,也阻碍了 XML 源之间的互操作。

例如,有两个 XML 模式 S1 和 S2,它们都表示书籍和作者之间的多对多关系,但结构不同。S1 以书籍为中心,作者元素嵌套在书籍元素下;S2 以作者为中心,文章元素嵌套在作者元素下。若要查询“找到出版物 b2 的所有作者”,在两个模式树中定义搜索模式的 XML 路径

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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