高线大学导师系统E-R模型设计

23、为高线大学导师计划信息系统(MPIS)绘制一个实体 - 关系(E - R)数据模型。使用 IE 乌鸦脚 E - R 模型来绘制你的 E - R 图。说明你在最小和最大基数方面所做决策的合理性。你的模型应跟踪学生、导师和顾问。此外,高线大学需要跟踪校友,因为项目管理员将校友视为潜在的导师。1. 为学生、校友、教师顾问和导师创建单独的实体。 • 在高线大学,所有学生都必须住在校园内,并被分配高线大学的 ID 号码和格式为 FirstName.LastName@students.hu.edu 的电子邮件账户。学生实体应跟踪学生的姓氏、名字、大学 ID 号码、电子邮件地址、宿舍名称、宿舍房间号码和宿舍电话号码。

实体-关系模型设计

实体定义

学生(Student)

  • 学生姓氏
  • 名字
  • 大学 ID 号码
  • 电子邮件地址
  • 宿舍名称
  • 宿舍房间号码
  • 宿舍电话号码

校友(Alumnus)

  • 校友姓氏
  • 名字
  • 原学生编号
  • 电子邮件地址
  • 家庭住址
  • 家庭所在城市
  • 家庭所在州
  • 家庭邮政编码
  • 电话号码

教师顾问(Faculty Advisor)

  • 教师姓氏
  • 名字
  • 大学 ID 号码
  • 电子邮件地址
  • 所在系
  • 办公室大楼名称
  • 办公室房间号码
  • 办公室电话号码

导师(Mentor)

  • 导师姓氏
  • 名字
  • 电子邮件地址
  • 公司名称
  • 公司地址
  • 公司所在城市
  • 公司所在州
  • 公司邮政编码
  • 公司电话号码

关系定义

学生与教师顾问关系

  • 每个学生有且仅有一个教师顾问(必须有顾问)
  • 一个教师顾问可指导多个学生
  • 基数约束
  • 学生端:最小基数为 1,最大基数为 1
  • 教师顾问端:最小基数为 0,最大基数为 N

学生与导师关系

  • 每个学生可有且仅有一个导师(非必需)
  • 一个导师可指导多个学生
  • 基数约束
  • 学生端:最小基数为 0,最大基数为 1
  • 导师端:最小基数为 0,最大基数为 N

导师与教师顾问关系

  • 每个导师有且仅有一个合作的教师顾问(必须有合作教师)
  • 一个教师顾问可与多个导师合作
  • 基数约束
  • 导师端:最小基数为 1,最大基数为 1
  • 教师顾问端:最小基数为 0,最大基数为 N

导师与校友关系

  • 每个导师可能是校友(非必需)
  • 一个校友可成为多个导师(理论上一个校友只能对应一个导师角色,但关系上允许多个关联实例)
  • 基数约束
  • 导师端:最小基数为 0,最大基数为 1
  • 校友端:最小基数为 0,最大基数为 N

24、解释术语“交叉表”的含义。

交叉表是用于解决数据库中 N:M 关系的一种表。它是一个子表,通过两个 1:N 关系连接到两个父表,从而取代数据模型中的单个 N:M 关系。

交叉表的每一行记录了特定实体之间的交叉关系,其键是两个父表主键的组合。

例如,在学生和课程的关系中,可创建名为 STUDENT_CLASS 的交叉表,其键为 (SID, ClassNumber) ,记录每个学生与每门课程的关联。

25、解释父表和子表这两个术语与表之间的关系。

在1:N关系中,父表位于关系的“一”侧,子表位于关系的“多”侧。例如在 ITEM QUOTATION 的1:N关系中, ITEM 是父表, QUOTATION 是子表。为表示这种关系,需将父表的主键作为外键放入子表中,如将 ITEM 的主键 ItemNumber 放入

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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