24、维护数据库质量的新度量方法

维护数据库质量的新度量方法

1. 引言

数据库的质量可通过其是否满足完整性约束来衡量,违反这些约束则意味着质量不佳。过去,我们已了解如何利用完整性约束来建模、度量和监控数据库中信息的质量,以及如何识别、计算和度量完整性违规的情况与原因,以控制数据的一致性。

在此基础上,我们进一步提出了新的完整性违规度量方法,这些方法不仅能更精细地评估数据质量,还可用于不一致容忍的完整性检查(ITIC)和完整性修复。

2. 框架
2.1 数据库、补全、更新与约束
  • 基本概念
    • 原子 :形式为 $p(t_1, …, t_n)$ 的表达式,其中 $p$ 是 $n$ 元谓词($n \geq 0$),$t_i$ 可以是常量或变量。
    • 文字 :原子 $A$ 或取反的原子 $\sim A$。
    • 数据库子句 :形式为 $A \leftarrow B$ 的全称闭公式,其中 $A$ 是原子(头),$B$ 是文字的可能为空的合取(体)。若 $B$ 为空,$A$ 为事实;若 $B$ 不为空,$A \leftarrow B$ 为规则。
    • 数据库 :有限的数据库子句集合。若数据库子句体中无取反原子,则该数据库为确定的。
  • 补全 :设 $comp(D)$ 表示数据库 $D$ 的补全,
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创能力。
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