19、实体关系(ER)建模案例解析

实体关系(ER)建模案例解析

1. Tiny College 机动车池数据库设计

Tiny College 的管理人员希望扩展之前的学生注册和跟踪系统,将机动车池数据库纳入其中。以下是该系统的详细操作流程:
- 车辆使用 :教职工可使用学院的车辆进行官方批准的出行,如前往校外学习中心、参加学术会议、运送学生等。这些车辆由学院的 Travel Far But Slowly (TFBS) 中心管理。
- 车辆预订与使用流程
1. 各部门使用预订表格为教职工预订车辆,预订表格包含预计出发日期、所需车辆类型、目的地和授权教职工姓名。
2. 取车的教职工需签署出库单以记录车辆借出,并领取行程完成表格。TFBS 员工也会在出库单上签字。
3. 行程结束后,教职工需填写行程完成表格,包括教职工识别码、车辆识别码、行程开始和结束时的里程表读数、维护投诉(如有)、购买的燃油加仑数(如有)以及用于支付燃油的学院信用卡号。若购买了燃油,需将信用卡收据钉在行程完成表格上。
4. 收到行程完成表格后,根据使用的车辆类型(轿车、旅行车、厢式货车、小型货车或小型巴士),按里程费率向教职工所在部门收费。
- 车辆维护流程
1. 所有车辆维护工作由 TFBS 完成。每次车辆需要维护时,在预编号的维护日志表格上完成维护日志记录。表格包含车辆识别码、所需维护类型的简要描述、初始日志记录日期、维护完成日期以及将车辆重新投入使用的机械师姓名(只有具有检查授权的机械师才能将车辆重新投入使用)。
2. 日志表格启动后,其编号将转移到维护细节表格,并转发给零件部门经

【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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