19、基于规则的DTD到概念模式转换及XML模式的数据建模能力

基于规则的DTD到概念模式转换及XML模式的数据建模能力

1. DTD到概念模式的转换规则

在将DTD(文档类型定义)转换为概念模式的过程中,有一系列的规则被用于重构和确定关系的基数。

1.1 重构规则
规则 定义
RTC(根概念) 对于概念 $nl \in NL$,若不存在 $r \in R$ 使得 $r.c2 = nl$,则令 $nl.t := ”root”$。
NR(命名关系) 给定非根概念 $nl \in NL$,且仅存在一个关系 $r \in CR$ 满足 $r.c1 = nl$,则:
1. 对于每个 $nl’ \in NL$,若存在关系 $r’ \in CR$ 使得 $r’.c1 = nl’$ 且 $r’.c2 = nl$:
(a) 生成 $r” = \in NCR$;
(b) 若存在 $ec \in EC$ 使得 $r’ \in ec.ER$,则 $ec.ER := ec.ER \cup{r”} - {r’}$;
(c) 移除 $r’$;
2. 移除 $nl$ 和 $r$。
RG(关系泛化) 给定概念 $nl \in NL$,若对于所有 $r \in IR$ 且 $r.c1 = nl$,都存在关系 $r’ \in CR$ 使得 $r’.c1
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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