32、XML 基于视图的树语言重写与 EHC 编辑算法

XML 基于视图的树语言重写与 EHC 编辑算法

XML 基于视图的树语言重写

在处理 XML 数据时,查询重写是一个重要的问题。这里主要围绕基于视图的树语言重写展开讨论。

首先定义了一些集合和操作。设 $\Phi_{k,b,m,r}$ 是 $\Sigma \cup \Sigma_b \cup \Sigma_r$ 上所有 k - 森林的集合,需满足以下条件:
1. 森林中所有模式的根节点为蓝色。
2. 总共有恰好 m 个节点为红色。
3. 其他所有节点为黑色。

从 $\star$ 操作的定义可知,$K \subseteq \Xi_{k,m,r} \setminus \Phi_{k,m,r}$。同时定义了操作符 $(.) {\neg b}$ 和 $(.) {\neg r}$,用于模式、模式集合、森林和森林集合,其定义方式与第 5 节类似。

辅助项

在构建过程中,需要用到以下几个集合:
- $B_L = {p \in \Upsilon_{k,b,m,r} : p_{\neg b} \in L}$,其中 $L \subseteq \Upsilon_{m,r}$。
- $B’ L = {p \in \Upsilon {k,b,m,r} : p_{\neg r} \in L}$,其中 $L \subseteq \Upsilon_{k,b}$。
- $C_L = {q \in \Phi_{k,b,m,r} : q_{\neg b} \in L}$,其中 $L \subseteq \Xi_{k,m,r} \setminus \Phi_{k,m,r}

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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