20、使用XML模式进行语义数据建模

使用XML模式进行语义数据建模

1 引言

数据建模是数据库设计的重要部分,主要处理数据的结构、组织以及有效使用。传统的数据模型,如实体 - 关系(ER)模型,虽能将企业建模为实体和关系的集合,但无法指定有序关系。而XML模式则可以指定这种有序关系。

1.1 相关概念

在XML模型中,有两种重要的关系表示:
- 有序关系 :用粗线表示实体之间的顺序,例如员工之间可能存在的顺序关系。
- 元素 - 子元素关系 :这是XML模型的主要结构之一,在ER模型中用虚拟的“has”关系(即带有“has”标签的菱形框)表示。例如,员工是部门的子元素这一关系。

为方便表示,有序和无序关系可分别表示为 (A(m_1, M_1)\stackrel{X}{\Rightarrow}B(m_2, M_2)) 和 (A(m_1, M_1)\stackrel{X}{\rightarrow}B(m_2, M_2)),扩展后的ER模型称为“EER模型”。

1.2 相关工作

近年来,许多学者对使用XML模式进行语义数据建模进行了研究。例如,ERX扩展了ER模型,可表示样式表和符合DTD的文档集合,但顺序通过额外的顺序属性表示。还有从XML模式到扩展UML的映射,以及从对象角色建模(ORM)到XML模式的映射。本文的方法不同,聚焦于XML模式提供的新特性,如元素 - 子元素关系、新数据类型(如ID或IDREF(S))、递归类型定义,以及XGrammar在并集运算下的封闭性,及其对数据建模的作用。

1.3 内容概述

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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