73、从 XML 文档逆向工程到扩展 DTD 图

从 XML 文档逆向工程到扩展 DTD 图

1. 引言

可扩展标记语言(XML)凭借其开放性、自描述性和灵活性,已成为持久存储和通过互联网进行数据交换的标准。在处理不同结构的 XML 文档时,若能获取其文档类型定义(DTD)模式,将有助于研究文档内容,但这些模式格式往往难以阅读且不太友好。

XML 是软件应用程序甚至商业伙伴之间存储和传输数据的常见格式。例如,基于关系数据库中的数据生成 XML 文档是常见场景。为了更好地处理这些 XML 文档,可将 XML 元素实例视为独立实体,通过逆向工程确定不同 XML 元素类型之间的关系,构建如带有数据语义的扩展 DTD 图等概念模型,从而让用户更好地理解文档内容,并进行存储和查询等操作。

2. XML 文档的引用完整性

XML 本身支持一种引用完整性机制,即 ID/IDREF(S) 类型的属性链接。在每个 XML 文档中,ID 类型属性的值最多出现一次,IDREF(S) 属性的值必须引用一个 ID 类型属性的值。IDREF(S) 类型属性可以引用同一文档中的任何 XML 元素,每个 XML 元素最多可以定义一个 ID 类型属性。

基于常见 XML 文档结构,可观察到以下几种情况:
- 由于 XML 文档的嵌套结构,子元素隐式引用其父元素。
- 对于 IDREF 或 IDREFS 类型属性,定义元素通过引用值引用具有 ID 类型属性的元素,这种链接类似于关系数据库中的外键,属于显式链接。
- 由于 IDREFS 类型属性可以引用多个元素,因此存在从引用元素类型到被引用元素类型的一对多基数关系。

XML 文档的模式可以限制 XML 元素的顺序,这可能

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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