53、XML查询语言与模式演化的总结与展望

XML查询语言与模式演化的总结与展望

1 引言

随着XML在数据表示和交换中的广泛应用,XML查询语言和模式语言的发展成为了计算机科学领域的重要课题。XML不仅作为一种标记语言,更是承载了丰富的结构化信息,使得传统的查询和更新方法面临新的挑战。本文将回顾XML查询语言的发展历程,特别是XQuery和XQuery Update Facility的进展,并探讨其语义、类型系统和效果分析的关键贡献。

2 数据库编程语言的背景

XML作为一种半结构化数据格式,其查询和更新语言的发展经历了多个阶段。最初的XML查询语言如XPath和XQuery,主要关注于查询功能,而忽略了更新操作的重要性。随着XML应用的不断扩展,对XML文档的更新需求逐渐显现,促使了XQuery Update Facility 1.0的诞生。XQuery Update Facility引入了一系列更新操作,如插入、删除、替换等,极大地丰富了XML处理的能力。

2.1 XQuery及其扩展

XQuery是一种功能强大的XML查询语言,具有详细的正式语义和类型系统。它允许用户通过路径表达式、谓词和函数来查询XML文档。XQuery的类型系统确保了查询结果的正确性和一致性。以下是XQuery的一些核心特性:

  • 路径表达式 :使用路径表达式可以轻松定位XML文档中的特定节点。
  • 谓词 :谓词用于筛选节点,使得查询更加灵活。
  • 函数 :内置函数和用户自定义函数增强了查询的表达能力。
【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值