15、数据库设计中的实体关系建模

数据库设计中的实体关系建模

在数据库设计领域,实体关系建模(ERM)是构建有效数据库的关键步骤。它作为连接现实世界对象和计算机中实现的数据库模型的桥梁,其重要性不言而喻。下面将详细介绍实体关系建模的各个方面,包括实体、属性、关系等。

实体关系模型基础

实体关系模型(ERM)是实体关系图(ERD)的基础,ERD从最终用户的角度呈现概念数据库,描绘了数据库的主要组件:实体、属性和关系。实体代表现实世界的对象,在实际应用中,实体和对象这两个术语常可互换使用。例如,在一个小型学院的数据库设计中,实体可以包括学生、班级、教师和教室。

在ERD的表示上,有多种符号表示法,如原始的陈(Chen)符号、较新的乌鸦脚(Crow’s Foot)符号和统一建模语言(UML)符号。陈符号更侧重于概念建模,乌鸦脚符号更倾向于面向实现的方法,而UML符号则可用于概念和实现建模。

实体与属性
  • 实体 :在ER建模层面,实体实际上指的是实体集,而非单个实体实例。在关系环境中,实体对应于表,而不是表中的行,表中的行被称为实体实例或实体出现。在陈、乌鸦脚和UML符号中,实体用包含实体名称的矩形表示,实体名称通常为大写名词。
  • 属性 :属性是实体的特征。例如,学生实体可能包含姓氏、名字、中间名首字母、电子邮件和电话号码等属性。在陈符号中,属性用椭圆表示,并通过线与实体矩形相连;在乌鸦脚符号中,属性写在实体矩形下方的属性框中。

属性可分为以下几类:
- 必需属性和可选属性 :必需属性必须

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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