2、自然语言查询的语义分析与验证

自然语言查询的语义分析与验证

1. 自然语言数据库概述

自然语言数据库(NLDB)是面向对象数据库(OODB)的一种转换形式。它包含了一个词汇表,以及继承和引用关系。

1.1 词汇表

自然语言查询由两部分组成:疑问词和短语。短语是名词组(NG)和动词组的连续组合。名词组在自然语言查询中由一个或多个有意义的词构成,这些词可以是与应用相关的名词、动词或值。
- 与应用相关的名词 :与OODB中的类名、简单属性或复合属性名相匹配。每个与应用相关的名词在OODB中表示为一个变量,其名称根据命名约定可能有意义,但不一定与自然语言中的词相同。每个变量对应一个词族,包含该词的所有屈折形式和同义词集。例如,“ENSEIGNANT”(教师)对应的词族包括“enseignant (ms) [teacher]”、“enseignants (mp) [teachers]”、“enseignante (fs) [teacher]”、“enseignantes (fp) [teachers]”等屈折形式,以及“maitre”等同义词。
- 动词 :查询中的动词表达两个类之间或一个类与其属性之间的联系,通常为及物动词。每个创建的动词对应共轭形式和同义词集。例如,“habiter”(居住)的共轭形式有“habite (s) [lives]”、“habitant (p) [live]”,同义词有“résider”、“demeurer”等。
- :查询中的值是简单属性的实例,通过与数据库请求者的对话来识别。如果属性被数据库管理员指定为键,则其值为键值;否则为非键值。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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