20、关系型数据库应用的静态依赖分析与高效无证书签名方案

关系型数据库应用的静态依赖分析与高效无证书签名方案

关系型数据库应用的静态依赖分析
  1. 语义独立性定理
    • 给定两个语句 Q1 和 Q2,设 Adef(Q1) 和 Ause(Q2) 分别是在抽象多面体域中表示的数据库定义部分和使用部分。若对于所有 X ⊆γ(Adef(Q1)),所有 Y ⊆γ(Ause(Q2)),都有 X ∩ Y ⊆γ(Adef(Q1) ∩ Ause(Q2)),则语义独立性的计算是可靠的,这意味着 Adef(Q1) ∩ Ause(Q2) = ∅ 时,X ∩ Y = ∅。
  2. 现有依赖计算方向讨论
    • 查询包含作为依赖计算
      • 查询包含问题是检查对于每个数据库,一个查询的结果是否是另一个查询结果的子集。形式上,查询 Q1 包含于查询 Q2 表示为 Q1 ⊑ Q2 ⇐⇒ ∀D Q1(D) ⊆ Q2(D),且 Q1 ≡ Q2 ⇐⇒ Q1 ⊑ Q2 ∧ Q2 ⊑ Q1,其中 Q(D) 表示查询 Q 在数据库 D 上的结果。
      • 合取查询包含的复杂度是 NP 完全的。查询包含对于查询优化、检测查询与数据库更新的独立性、使用视图重写查询等有作用。但数据库应用的依赖计算问题不仅考虑 SELECT 查询,还包括 DML 命令(INSERT、UPDATE、DELETE),所以查询包含问题的解决方案不能为涉及写 - 写和写 - 读操作的数据库应用的基于语义的依赖计算提供完整解决方案。
    • <
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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