第九章 关系规范化理论

本文探讨了数据库设计中遇到的数据冗余、更新、插入和删除等问题,指出这些问题可以通过模式分解来解决。深入介绍了函数依赖的概念,包括非平凡和平凡函数依赖、决定因子、完全和部分函数依赖等。还阐述了函数依赖的推理规则,如自反律、增广律、传递律等,这些规则在数据库规范化和模式优化中起着关键作用。

9.1 关系模式设计的问题

(1)数据冗余问题;

(2)数据更新问题;

(3)数据插入问题;

(4)数据删除问题。

解决上述种种问题的方法就是进行模式分解。

9.2 函数依赖

9.2.1   基本概念

   如果有一个关系模式R(_{A_{1}}_{A_{2}},...,_{A_{n}}),X和Y为(_{A_{1}}_{A_{2}},...,_{A_{n}})的子集,r是R的任一具体关系,那么对于关系r中的任意一个X值,都只有一个Y值与之对应,则称X函数决定Y或Y函数依赖于X表示为:X——>Y(X为候选键)。

9.2.2   一些术语和符号

(1)如果X——>Y,但Y不包含于X,则称X——>Y是非平凡的函数依赖;如果X——>Y,但Y包含于X,则称X——>Y是平凡的函数依赖。

(2)如果X——>Y,则称X为决定因子。

(3)如果X——>Y,并且Y——>X,则记作X<——>Y。

(4)如果X——>Y,并且对于X的一个任意真子集X’都有X’Y,则称Y完全函数依赖于X,记作XY;如果X’——>Y,则称Y部分函数依赖于X,记作XY。(候选键为单属性为完全函数依赖;候选键为属性组部分为部分函数依赖,部分为完全函数依赖)

(5)如果X——>Y(非平凡函数依赖,并且YX)、Y——>Z,则称Z传递函数依赖于X。

9.2.3   函数依赖的推理规则

(1)自反律:若YXU,则X——>Y在R上成立。即一组属性函数决定它的所有子集。

(2)增广律:若X——>Y在R上成立,且ZU,则XZ——>YZ在R上也成立。

(3)传递律:若X——>Y和Y——>Z在R上成立,则X——>Z在R上也成立。

(4)合并规则:若X——>Y和X——>Z在R上成立,则X——>YZ在R上也成立。

(5)分解规则:若X——>Y和ZY在R上成立,则X——>Z在R上也成立。

(6)为传递规则:若X——>Y和YW——>Z在R上成立,则XW——>YZ在R上也成立。

(7)复合规则:若X——>Y和W——>Z在R上成立,则XW——>YZ在R上也成立。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值