27、实时对象统一设计方法与UML相关知识解析

实时对象统一设计方法与UML相关知识解析

1. 数据库对象与实时对象及其关系

实时对象通常是功能完备的对象,具备以下特性:
- 身份标识
- 描述自身的结构属性
- 行为属性,使对象具有状态
- 操作,让对象成为动态的工作单元

实时对象系统的构建通常基于两种重要关系:
- 所有权或聚合/组合:对象在对象系统中呈层次结构,对象和复合对象协作完成复杂任务。
- 继承:对象被分类,可从现有类定义新类,即能将现有对象的结构和行为特征融入新创建的对象。

除非数据库用于记录科学实验的演变(此时行为属性相关),关系数据库中的记录通常仅描述结构属性,每条记录是一个值列表。为与真实实体对应,会为每条记录赋予一个明确标识。所以,关系数据库主要关注上述四个特性中的前两个。

例如,对于一家大型医院的系统,涵盖患者、医护和行政人员。我们可以通过定义和模拟包含患者、医生、护士等的系统,研究医院提供服务的速度或特定操作。同时,医院需记录数千名患者和员工的数据,这样就有了实时系统和数据库系统,它们可能共享一些结构属性值。

传统上,数据库的数据模型可通过E - R(实体 - 关系)图建立,并使用RDBMS实现。用户使用SQL(结构化查询语言)访问数据库分两步:
1. 根据E - R模式定义数据库结构。
2. 查询数据库获取信息。
在这两步之间,需要向数据库填充数据。

实时模拟可使用对象编程语言(如C++、C#、Java、Object Basic等)开发。在模拟程序中,通过类创建对象。若考虑结构属性,一些类与E - R图中的实体有显著相似之处。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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