13、数据库关系与结构:数据字典、系统目录及表间关系详解

数据库关系与结构:数据字典、系统目录及表间关系详解

1. 数据筛选与除法运算符

在数据库操作中,若要将数据纳入结果表 3,未共享列(CUS_CODE)中的值必须与表 2 中的每个值相关联。例如,只有客户 10030 和 12550 与产品 123456、234567 和 567890 都有关联。除法运算符用“÷”表示,给定两个关系 R 和 S,它们的除法运算可表示为 R ÷ S。

2. 数据字典与系统目录

数据字典详细描述了用户和设计者创建的数据库中的所有表,包含了系统中每个表的属性名称和特征,本质上存储的是元数据,即关于数据的数据。以下是一个简单的数据字典示例:
| 表名 | 属性名 | 内容 | 类型 | 格式 | 范围 | 是否必需 | PK 或 FK | FK 引用表 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| CUSTOMER | CUS_CODE | 客户账户代码 | CHAR(5) | 99999 | 10000 - 99999 | Y | PK | |
| CUSTOMER | CUS_LNAME | 客户姓氏 | VARCHAR(20) | Xxxxxxxx | | Y | | |
| CUSTOMER | CUS_FNAME | 客户名字 | VARCHAR(20) | Xxxxxxxx | | Y | | |
| CUSTOMER | CUS_INITIAL | 客户名字首字母 | CHAR(1) | X | | | | |
| CUSTOMER | CUS_RENEW_DATE | 客户保险续保日期 | DATE | dd - mmm - yy

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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