17、数据库设计与实体关系模型详解

数据库设计与实体关系模型详解

1. 数据库设计基础

在利用现有数据构建数据库时,首先要评估输入表的结构和内容。具体步骤如下:
1. 统计行数 :使用 SQL 的 COUNT(*) 函数统计行数。
2. 查看列信息 :使用 SQL SELECT TOP {NumberOfRows} * 语句查看数据中的列。
3. 分析数据依赖 :确定函数依赖、多值依赖、候选键、每个表的主键和外键。
4. 检查引用完整性约束 :确保可能的引用完整性约束有效。

1.1 可更新数据库与只读数据库设计原则差异

数据库设计原则会因数据库类型(可更新或只读)而异。
|数据库类型|设计原则|
| ---- | ---- |
|可更新数据库|需关注修改异常和数据不一致问题。通常建议将所有表置于 BCNF 范式,以消除修改异常、减少数据重复和消除数据不一致性。但这可能需要更复杂的 SQL 语句,且应用性能可能较慢。在某些情况下,若数据更新不频繁且业务流程可轻松纠正不一致性,则无需进行规范化。|
|只读数据库|用于报告、查询和数据挖掘应用。设计时对规范化的需求较低,常需对规范化的输入数据进行反规范化处理,将其连接在一起并存储连接结果,有时还会为特定应用在表中存储同一数据的多个副本。|

1.2 创建数据库时的常见问题

创建数据库时,常遇到以下四个常见问题:
1.

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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