17、XML数据集成与DTD转换的技术解析

XML数据集成与DTD转换的技术解析

1. XML数据集成的DIXSE框架

在当今的Web环境中,XML作为半结构化和结构化数据表示与交换的通用标准,其数据集成问题备受关注。DIXSE(一种语义框架)为XML数据集成提供了有效的解决方案。

DIXSE系统基于数据仓库方法进行数据集成,采用ConceptBase作为存储机制,这是一个实现了Telos语言版本的对象库管理系统。该系统由Java 2实现,主要包含两个子系统:
- Schema Engine :允许用户将XML DTD注册到存储库中。它包含五个组件,分别是DTD解析器、XML解析器、Schema Derivator、Schema Generator和XSL Wrapper Generator。
- Document Loader :允许用符合已注册DTD的XML文档集合填充存储库,由XSL Processor和Data Integrator组成。

两个子系统之间通过Catalog Manager和XSL Wrapper Repository进行通信。

在处理XML文档时,存在一些问题。例如,从XML描述中得到的默认集成概念模式,若多个XML文档中有相同的作者姓名,不会被视为同一对象,每次上传带有作者元素的XML文档时都会创建新的Author令牌。为克服这些不足,需要通过DIXSE映射规范提供额外的领域知识。改进后的用户自定义集成概念模式能更好地模拟SIGMOD Record XML文档所代表信息的预期解释和使用,为数据集成提供更好的指导。其特点包括:使用有意义的实体类和属性名、区分不同类型的SIGMOD Re

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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