JSON-Linking data

本文介绍了一种使用JSON表达链接数据的技术——JSON-LD。重点解释了JSON-LD的设计理念、核心概念如context的作用,以及如何通过expansion和compaction操作转换JSON-LD文档。此外,还介绍了JSON-LD的flattening操作及其目的。

几类读者应该关注此规范:


  • Software developers who want to implement the algorithms to transform JSON-LD documents.
  • Web authors and developers who want a very detailed view of how a JSON-LD Processor operates.
  • Developers who want an overview of the proposed JSON-LD API.
技术坐标如下:


      JSON(RFC4627)  -->   JSON-LD 语法   --> RDF 语法

                                    |                    |

                              JSON API    JSON-LD API <-----------------web IDL

                                                         ^

                                                          |

                                                          |

                                                javascript 


其本质是一种用JSON表达linking data的技术。


JSON-LD设计为用户适应的局部视图 和 internet适应的全局视图的结合。


因此引入context的概念, 用户/应用所用的contex不同,JSON-LD的数据模型也不同。

但可以通过expansion和compaction来对JSON-LD数据模型进行remove context及add context操作,以完成JSON-LD的转换。

还有一种flatterning操作,用来对JSON-LD进行压平式的操作,得到一个确定的模型。


关于JSON-LD的串行反串行参见其他文档。


具体算法略。






MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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