4、ElasticSearch查询DSL深入解析

ElasticSearch查询DSL详解

ElasticSearch查询DSL深入解析

1. ElasticSearch基础操作与功能概述

在使用ElasticSearch时,可通过指定搜索类型来控制分散和收集阶段,目前ElasticSearch提供了六种搜索类型值供选择。

1.1 索引配置

ElasticSearch具备自动索引配置功能,能够推测文档字段类型和结构。不过,我们也可以对其进行手动配置,例如:
- 使用映射配置自定义文档结构。
- 设置索引的分片和副本数量。
- 配置分析过程等。

1.2 管理与监控

API的管理和监控部分允许我们更改集群设置,如调整发现机制或更改索引放置策略。还能获取集群状态、每个节点和索引的统计信息等。

2. 默认Apache Lucene评分解析

2.1 评分的概念

在查询相关性方面,文档的评分计算至关重要。评分是描述文档与查询匹配程度的参数,评分越高,文档与查询的相关性越强。

2.2 影响评分的因素

计算文档评分时,会考虑以下多个因素:
| 因素 | 描述 |
| ---- | ---- |
| Document boost | 文档在索引时的提升值 |
| Field boost | 查询时字段的提升值 |
| Coord | 基于文档术语数量的协调因子,使包含更多搜索词的文档获得更高价值 |
| Inverse document frequency | 术语的稀有程度因子,值越低,术语越稀有,可提升包含稀有术语的文档评分 |

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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