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  • 现有的基于多色集合的公差表示模型主要优点是能处理的特征种类较多。但由于多色集合无法处理自由度信息,模型生成的可选装配公差类型的数目较多,且不能直接用于公差分析与公差综合。针对该问题,在其原有的从特征...
  • 关系型数据库的主要特征

    千次阅读 2020-01-14 20:08:08
    关系型数据库的主要特征 1)数据集中控制 在文件管理方法中,文件是分散的,每个用户或每种处理都有各自的文件,这些文件之间一般是没有联系的,因此,不能按照统一的方法来控制、维护和管理。而数据库则很好地克服...

    关系型数据库的主要特征

    1)数据集中控制
    在文件管理方法中,文件是分散的,每个用户或每种处理都有各自的文件,这些文件之间一般是没有联系的,因此,不能按照统一的方法来控制、维护和管理。而数据库则很好地克服了这一缺点,可以集中控制、维护和管理有关数据。

    2)数据独立
    数据库中的数据独立于应用程序,包括数据的物理独立性和逻辑独立性,给数据库的使用、调整、优化和进一步扩充提供了方便,提高了数据库应用系统的稳定性。

    3)数据共享
    数据库中的数据可以供多个用户使用,每个用户只与库中的一部分数据发生联系;用户数据可以重叠,用户可以同时存取数据而互不影响,大大提高了数据库的使用效率。

    4)减少数据冗余
    数据库中的数据不是面向应用,而是面向系统。数据统一定义、组织和存储,集中管理,避免了不必要的数据冗余,也提高了数据的一致性。

    5)数据结构化
    整个数据库按一定的结构形式构成,数据在记录内部和记录类型之间相互关联,用户可通过不同的路径存取数据。

    6)统一的数据保护功能
    在多用户共享数据资源的情况下,对用户使用数据有严格的检查,对数据库规定密码或存取权限,拒绝非法用户进入数据库,以确保数据的安全性、一致性和并发控制

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  • 第四章 系统建模方法 1何谓系统模型系统模型有哪些主要特征 2何谓系统分析系统分析包括有哪些要素画简图说明这些要素间的关系 3为什么在系统分析中广泛使用系统模型而不是真实系统进行分析 4对系统模型有哪些基本...
  • 第四章系统建模方法 1 何谓系统模型系统模型有哪些主要特征 2 何谓系统分析系统分析包括有哪些要素画简图说明这些要素问的关系 3 为什么在系统分析中广泛使用系统模型而不是真实系统进行分析 4 对系统模型有哪些基本...
  • 各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索,但它们也有一些共同的问题,包括:①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型;②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠;③...

    一 、形状特征

    (一)特点

    各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索,但它们也有一些共同的问题,包括:①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型;②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠;③许多形状特征仅描述了目标局部的性质,要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求;④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致,或者说,特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别。另外,从2-D图像中表现的3-D物体实际上只是物体在空间某一平面的投影,从2-D图像中反映出来的形状常不是3-D物体真实的形状,由于视点的变化,可能会产生各种失真。

    (二)常用的特征提取与匹配方法

    1.几种典型的形状特征描述方法

    通常情况下,形状特征有两类表示方法,一类是轮廓特征,另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界,而图像的区域特征则关系到整个形状区域。
    几种典型的形状特征描述方法:

    (1)边界特征法

    边界特征法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。其中Hough变换检测平行直线方法边界方向直方图方法是经典方法。Hough变换(http://blog.csdn.net/h532600610/article/details/52983490)是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法,其基本思想是点—线的对偶性;边界方向直方图法首先微分图像求得图像边缘,然后,做出关于边缘大小和方向的直方图,通常的方法是构造图像灰度梯度方向矩阵。

    (2)傅里叶形状描述符法

    傅里叶形状描述符(Fourier shape deors)基本思想是用物体边界的傅里叶变换作为形状描述,利用区域边界的封闭性和周期性,将二维问题转化为一维问题。
    由边界点导出三种形状表达,分别是 曲率函数、质心距离、复坐标函数

    (3)几何参数法

    形状的表达和匹配采用更为简单的区域特征描述方法,例如采用有关形状定量测度(如矩、面积、周长等)的形状参数法(shape factor)。在QBIC系统中,便是利用圆度、偏心率、主轴方向和代数不变矩等几何参数,进行基于形状特征的图像检索。
    需要说明的是,形状参数的提取,必须以图像处理及图像分割为前提,参数的准确性必然受到分割效果的影响,对分割效果很差的图像,形状参数甚至无法提取。

    (4)形状不变矩法

    利用目标所占区域的矩作为形状描述参数。

    (5)其它方法

    近年来,在形状的表示和匹配方面的工作还包括 有限元法(Finite Element Method 或FEM)、 旋转函数(Turning)和 小波描述符(Wavelet Deor)等方法。

    2.基于小波和相对矩的形状特征提取与匹配

    该方法先用小波变换模极大值得到多尺度边缘图像,然后计算每一尺度的7个不变矩,再转化为10个相对矩,将所有尺度上的相对矩作为图像特征向量,从而统一了区域和封闭、不封闭结构。


    二、空间关系特征

    (一)特点

    所谓空间关系,是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系,这些关系也可分为连接/邻接关系、交叠/重叠关系和包含/包容关系等。通常空间位置信息可以分为两类:相对空间位置信息和绝对空间位置信息。前一种关系强调的是目标之间的相对情况,如上下左右关系等,后一种关系强调的是目标之间的距离大小以及方位。显而易见,由绝对空间位置可推出相对空间位置,但表达相对空间位置信息常比较简单。

    空间关系特征的使用可加强对图像内容的描述区分能力,但空间关系特征常对图像或目标的旋转、反转、尺度变化等比较敏感。另外,实际应用中,仅仅利用空间信息往往是不够的,不能有效准确地表达场景信息。为了检索,除使用空间关系特征外,还需要其它特征来配合。

    (二)常用的特征提取与匹配方法

    提取图像空间关系特征可以有两种方法:一种方法是首先对图像进行自动分割,划分出图像中所包含的对象或颜色区域,然后根据这些区域提取图像特征,并建立索引;另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块,然后对每个图像子块提取特征,并建立索引。
    姿态估计问题就是:确定某一三维目标物体的方位指向问题。姿态估计在机器人视觉、动作跟踪和单照相机定标等很多领域都有应用。
    在不同领域用于姿态估计的传感器是不一样的,在这里主要讲基于视觉的姿态估计。
    基于视觉的姿态估计根据使用的摄像机数目又可分为单目视觉姿态估计和多目视觉姿态估计。根据算法的不同又可分为基于模型的姿态估计和基于学习的姿态估计。

    一基于模型的姿态估计方法

    基于模型的方法通常利用物体的几何关系或者物体的特征点来估计。其基本思想是利用某种几何模型或结构来表示物体的结构和形状,并通过提取某些物体特征,在模型和图像之间建立起对应关系,然后通过几何或者其它方法实现物体空间姿态的估计。这里所使用的模型既可能是简单的几何形体,如平面、圆柱,也可能是某种几何结构,也可能是通过激光扫描或其它方法获得的三维模型。
    基于模型的姿态估计方法是通过比对真实图像和合成图像,进行相似度计算更新物体姿态。目前基于模型的方法为了避免在全局状态空间中进行优化搜索,一般都将优化问题先降解成多个局部特征的匹配问题,非常依赖于局部特征的准确检测。当噪声较大无法提取准确的局部特征的时候,该方法的鲁棒性受到很大影响。

    二基于学习的姿态估计方法

    基于学习的方法借助于 机器学习(machine learning)方法,从事先获取的不同姿态下的训练样本中学习二维观测与三维姿态之间的对应关系,并将学习得到的决策规则或回归函数应用于样本,所得结果作为对样本的姿态估计。基于学习的方法一般采用全局观测特征,不需检测或识别物体的局部特征,具有较好的鲁棒性。其缺点是由于无法获取在高维空间中进行连续估计所需要的密集采样,因此无法保证姿态估计的精度与连续性。
    基于学习的姿态估计方法源于姿态识别方法的思想。姿态识别需要预先定义多个姿态类别,每个类别包含了一定的姿态范围;然后为每个姿态类别标注若干训练样本,通过模式分类的方法训练姿态分类器以实现姿态识别。
    这一类方法并不需要对物体进行建模,一般通过图像的全局特征进行匹配分析,可以有效的避免局部特征方法在复杂姿态和遮挡关系情况下出现的特征匹配歧义性问题。然而姿态识别方法只能将姿态划分到事先定义的几个姿态类别中,并不能对姿态进行连续的精确的估计。
    基于学习的方法一般采用全局观测特征,可以保证算法具有较好的鲁棒性。然而这一类方法的姿态估计精度很大程度依赖于训练的充分程度。要想比较精确地得到二维观测与三维姿态之间的对应关系,就必须获取足够密集的样本来学习决策规则和回归函数。而一般来说所需要样本的数量是随状态空间的维度指数级增加的,对于高维状态空间,事实上不可能获取进行精确估计所需要的密集采样。因此,无法得到密集采样而难以保证估计的精度与连续性,是基于学习的姿态估计方法无法克服的根本困难。
    和姿态识别等典型的模式分类问题不同的是,姿态估计输出的是一个高维的姿态向量,而不是某个类别的类标。因此这一类方法需要学习的是一个从高维观测向量到高维姿态向量的映射,目前这在机器学习领域中还是一个非常困难的问题。
    特征是描述模式的最佳方式,且我们通常认为特征的各个维度能够从不同的角度描述模式,在理想情况下,维度之间是互补完备的。
    特征提取的主要目的是降维。特征抽取的主要思想是将原始样本投影到一个低维特征空间,得到最能反应样本本质或进行样本区分的低维样本特征。
    一般图像特征可以分为四类: 直观性特征、灰度统计特征、变换系数特征与代数特征
    直观性特征主要指几何特征,几何特征比较稳定,受人脸的姿态变化与光照条件等因素的影响小,但不易抽取,而且测量精度不高,与图像处理技术密切相关。
    代数特征是基于统计学习方法抽取的特征。代数特征具有较高的识别精度,代数特征抽取方法又可以分为两类:一种是线性投影特征抽取方法;另外一种是非线性特征抽取方法。
    习惯上,将基于主分量分析和Fisher线性鉴别分析所获得的特征抽取方法,统称为线性投影分析。
    基于线性投影分析的特征抽取方法,其基本思想是根据一定的性能目标来寻找一线性变换,把原始信号数据压缩到一个低维子空间,使数据在子空间中的分布更加紧凑,为数据的更好描述提供手段,同时计算的复杂度得到大大降低。在线性投影分析中,以 主分量分析(PCA,或称K-L变换)和 Fisher线性鉴别分析(LDA)最具代表性,围绕这两种方法所形成的特征抽取算法,已成为模式识别领域中最为经典和广泛使用的方法。
    线性投影分析法的主要缺点为:需要对大量的已有样本进行学习,且对定位、光照与物体非线性形变敏感,因而采集条件对识别性能影响较大。
    非线性特征抽取方法也是研究的热点之一。“ 核技巧”最早应用在SVM中,KPCA和KFA是“核技巧”的推广应用。
    核投影方法的基本思想是将原样本空间中的样本通过某种形式的非线性映射,变换到一个高维甚至无穷维的空间,并借助于核技巧在新的空间中应用线性的分析方法求解。由于新空间中的线性方向也对应原样本空间的非线性方向,所以基于核的投影分析得出的投影方向也对应原样本空间的非线性方向。
    核投影方法也有一些弱点:几何意义不明确,无法知道样本在非显式映射后变成了什么分布模式;核函数中参数的选取没有相应选择标准,大多数只能采取经验参数选取;不适合训练样本很多的情况,原因是经过核映射后,样本的维数等于训练样本的个数,如果训练样本数目很大,核映射后的向量维数将会很高,并将遇到计算量上的难题。
    就应用领域来说,KPCA远没有PCA应用的广泛。如果作为一般性的降维KPCA确实比PCA效果好,特别是特征空间不是一般的欧式空间的时候更为明显。PCA可以通过大量的自然图片学习一个子空间,但是KPCA做不到。
    变换系数特征指先对图像进行Fourier变换、小波变换等,得到的系数后作为特征进行识别。
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  • 关系模型

    千次阅读 2019-08-22 21:45:28
    关系模型主要优点是其简单的数据表示,易于表达复杂的查询 SQL语言是最广泛使用的语言,用于创建,操纵和查询关系数据库,而关系模型是其基础 联系:一些实体之间的联系 关系:是一种数学概念,指的是表 ...

    关系模型

    • 关系数据库基于关系模型,是一个或多个关系组成的集合
    • 关系通俗来讲就是表(由行和列构成)
    • 关系模型的主要优点是其简单的数据表示,易于表达复杂的查询
    • SQL语言是最广泛使用的语言,用于创建,操纵和查询关系数据库,而关系模型是其基础

     

    联系:一些实体之间的联系

    关系:是一种数学概念,指的是表

    实体集和联系集能表示真实的世界

    关系-表,元组-行能表示机器的世界

     

    关系基本结构

    前提知识:

    笛卡尔积:指在数学中,两个集合X和Y的笛卡尓积(Cartesian product),又称直积,表示为X×Y,第一个对象是X的成员而第二个对象是Y的所有可能有序对的其中一个成员  。

    例:假设集合A={a, b},集合B={0, 1, 2},则两个集合的笛卡尔积为{(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}。

     

    一般地,给出集合D1,D2,……Dn(Di=aij|j=1……k)

    • 关系r是:D1xD2x……xDn的子集,即一系列D域的笛卡尔积

    因而关系是一组n元组(a1j,a2j,……anj)的集合,其中每个aij属于Di

     

    属性类型(表的列)

    关系的每一个属性都有一个名称

    域:每个属性的取值集合称为属性的域

    属性值必须是原子的,即不可分割(1NF,第一范式)

    • 多值属性不是原子
    • 复合属性不是原子

    特殊值null是每一个域的成员

    空值给数据库访问和更新带来了困难,因此应尽量避免使用空值

     

    关系的概念

    涉及两个概念:关系模式和关系实例

    关系模式描述关系的结构

    关系实例表示一个关系的特定实例,也就是所包含的一组特定的行。

    类似于C语言中的变量。

    变量-关系;变量类型-关系模式;变量值-关系实例。

     

    关系模式

    A1 A2 ……An是属性

    关系模式   R=(A1,A2,……An)

    具体实例   r(R)  用于表示关系模式R上的关系

    关系实例

    关系的当前值(关系实例)由表指定

    一个元组t代表表中的一行

    如果元组变量t代表一个元组,那么t[name]表示属性name的t值

     

    关系的特征

    • 无序性(但不能重复)

     

    码、键

    若K值能够在一个关系中唯一地标志一个元组,则K是R的超码

    若K是最小超码,则K是候选码

    若K是一个候选码,并由用户明确定义,则K是一个主键(通常用下划线标记)。

     

    外键

    若A表中的主键出现在B表中(不为主键),则称B表中的为外键。

    A表中的叫做外码被参照关系,B表中的叫做外码依赖的参照关系。

    注意:参照关系中的外码的值必须在被参照关系中实际存在或为null

     

    例:

    instructor (ID,name,dept_name,salay)        参照关系

    department (dept_name,building,budget)    被参照关系

    也可用图来构建。

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  • 关系模型关系模型的数据结构、关系模型的操作集合和关系模型的完整性约束三部分组成,这三部分也称为关系模型的三要素。 数据结构 关系数据模型源于数学,它二维表来组织数据,而这个二维表在关系数据库中称为...

    关系数据模型

    关系数据模型

    关系模型由关系模型的数据结构、关系模型的操作集合和关系模型的完整性约束三部分组成,这三部分也称为关系模型的三要素

    数据结构

    关系数据模型源于数学,它用二维表来组织数据,而这个二维表在关系数据库中称为关系。关系数据库就是表或者说是关系的集合。

    数据操作

    关系数据模型给出了关系操作的能力,包括。

    1. 传统的运算关系:并(union)、交(intersection)、差(difference)、广义迪卡尔积(extended cartesian product)
    2. 专门的关系运算:选择(select)、投影(project)、连接(join)、除(divide)
    3. 有关的数据操作:查询(query)、插入(insert)、删除(delete)、更改(update)

    关系模型中的操作对象是集合(或表),而不是单个数据行,也就是说,关系模型中操作的数据以及操作的结果都是完整的集合(或表),这些集合可以只包含一行数据,也可以不包含任何数据。

    完整性约束

    在数据库中数据的完整性是指保证数据正确的特征,数据完整性是一种语义概念,它包括两个方面:

    1. 与现实世界中应用需求的数据的相容性和正确性。
    2. 数据库内数据之间的相容性和正确性。

    完整性约束在关系型数据库中一般分为三类,实体完整性(主键)、参照完整性(外建)、用户定义完整性

    关系型数据库的基本术语

    基本术语

    1. 关系(表)

      通俗地讲,**关系(relation)**就是二维表,二维表的名字就是关系的名字。

    2. 属性(列)

      二维表中的每一个称为属性(attribute),没一个属性有一个名字,称为属性名。n列就是n元。

    3. 值域(取值范围)

      二维表中属性的范围称为值域(domain)。如性别只能‘男’或‘女’。

    4. 元组(行)

      二维表中的一行数据称为一个元组(tuple)

    5. 分量(元组中每个属性的值)

      元组中的没一个属性值称为元组的一个分量(component),n元关系的每个元组有n个分量。

    6. 关系模式(表结构、表头)

      二维表的结构称为关系模式(relation schema),或者说关系模式就是二维表的表框架或表头结构。设有关系名R,属性分别是a、b、c、d,则关系模式可以表示为:R(a,b,c,d)。如果将关系模式理解为数据类型,则关系就是该数据类型的一个具体值。

    7. 关系数据库

      对应于一个关系模型的所有关系的集合称为关系数据库(relation database)

    8. 候选键

      如果一个属性或属性集(可以有多个候选键)的值能够唯一标识一个关系的一个元组而又不包含多余的属性,则称该属性或属性集为候选键(candidate key),如学号、身份证。候选键又称为候选关键字或候选码。

    9. 主键

      当一个关系中有多个候选键时,可以从中选择一个作为主键(primary key)。每个关系只能有一个主键。主键也称为主码或关键字,是表中的属性或属性组,用于唯一地确定一个元组。

    10. 主属性与非主属性

      包含在任意候选键中的属性称为主属性(primary attribute);不包含任一候选键的属性为非主属性(nonprimary attribute)

    术语对比表:

    关系术语一般的表格属于
    关系名表名
    关系模式表头(表中所含列的描述)
    关系(一张)二维表
    元组记录或行
    属性
    分量一条记录中的某个列的值

    对关系的限定

    关系可以看成二维表,但并不是所有二维表都是关系。关系数据库对关系有一些限定,如:

    1. 关系中的每个分量都必须是不可再分的最小数据。
    2. 表中列的数据类型是固定的,即列中的内一个分量都是相同类型的数据,来自相同的值域。
    3. 不同列的数据可以取自相同的值域,每个列称为一个属性,每个属性有不同的属性名。
    4. 关系表中列的顺序不重要,即列的次序可以任意交换,不影响其表达的语义。
    5. 行的顺序也不重要,交换行数据的顺序也不影响其内容。
    6. 同一个关系中的元组不能重复,即在一个关系中,不能有两个元组的值完全相同相同。

    关系代数

    关系代数是关系操作语言的一种传统的表示方式,它是一种抽象的查询语言,是一种单次关系(或者说是集合)语言。包括运算对象、运算符和运算结果。

    关系代数可分为两大类:

    1. 传统集合运算:这类运算完全把关系看作元组的集合,包括广义迪卡尔积运算、并运算、交运算、差运算
    2. 专门的关系运算:这类关系除了把关系看作元组的集合以外,还通过运算表达了查询的要求,包括选择、投影、连接、除运算

    传统关系运算

    1. 并运算

      设关系R与S均是n目关系,关系R与S的并记为:

      R ∪ S = { t ∣ t ∈ R ∨ t ∈ S } R \cup S = \{t|t \in R \lor t\in S\} RS={ttRtS}

      其结果仍是n目关系,由属于R或S的元组组成。

    2. 交运算

      设关系R与S均为n目关系,关系R与S的交记为:

      R ∩ S = { t ∣ t ∈ R ∧ t ∈ S } R \cap S = \{ t| t\in R \land t \in S \} RS={ttRtS}

      其结果仍是n目关系,由属于R也属于S的元组组成。

    3. 差运算

      设关系R与S均为n目关系,关系R与S的差运算记为:

      R − S = { t ∣ t ∈ R ∧ t ∉ S } R-S = \{t| t\in R \land t \notin S\} RS={ttRt/S}

      其结果仍是n目关系,由属于R且不属于S的元组组成。

    4. 广义迪卡尔积

      广义迪卡尔积不要求参加运算的两个关系具有相同的目数。

      两个分别为m目和n目的关系R和S的广义迪卡尔积是一个有 m+n 个列的元组的集合。元组的前m列是关系R的一个元组,后n个是关系S的一个元组。若R有K1个元组,S有K2个元组,则R和S的广义迪卡尔积有 K1*K2个元组,记为:

      R × S = { t r t s ^ ∣ t r ∈ R ∧ t s ∈ S } R \times S = \{ \hat{t_r t_s} | t_r \in R \land t_s \in S \} R×S={trts^trRtsS}

      其中, t r t s ^ \hat{t_r t_s} trts^表示有两个元组前后有序连接成的一个元组。

    专门的关系运算

    1. 选择

      选择是指从指定的关系中选出满足给定条件的元组而组成的一个新的关系。表示为:

      KaTeX parse error: Undefined control sequence: \and at position 28: …= \{t | t\in R \̲a̲n̲d̲ ̲F(t)= true\}

      其中 σ \sigma σ 是选择运算符,R是关系名,t是元组,F是逻辑表达式。

      如: σ S d e p t = ′ 计 算 机 ′ ( S t u d e n t ) \sigma_{Sdept='计算机'}(Student) σSdept=(Student)

    2. 投影

      投影运算是从关系R中选取若干列,并用这些属性组成一个新的关系。表示为:

      ∏ A ( R ) = t . A ∣ t ∈ R \prod_A(R) = {t.A | t\in R} A(R)=t.AtR

      其中, ∏ \prod 是投影运算符,R是关系名,A是被投影的属性或属性组。t.A 表示t这个元组中相应于属性A的分量,也可以表示为t[A]。

      投影运算一般由两步完成:

      1. 选出指定的属性,形成一个可能含有重复行的新关系。
      2. 删除重复行,形成结果关系。

      如: ∏ S n a m e , S d e p t ( S t u d e n t ) \prod_{Sname,Sdept}(Student) Sname,Sdept(Student)

    3. 连接

      连接运算用来连接相互之间有联系的两个关系,从而产生一个新关系。这个过程通过连接属性来实现。连接运算主要有一下几种:

      1. θ \theta θ 连接( θ \theta θ 是比较运算符)

        表示为 { t r t s ^ ∣ t r ∈ R ∧ t r ∈ S ∧ t r [ A ] θ t s [ B ] } \{\hat{t_r t_s}|t_r \in R \land t_r \in S \land t_r[A] \theta t_s[B]\} {trts^trRtrStr[A]θts[B]}

        其中A和B分别是关系R和S上语义相同的属性或属性组,$\theta $是比较运算符

      2. 等值连接( θ \theta θ 连接的特例)

        θ \theta θ连接一致,是当 θ \theta θ为=时的情况

      3. 自然连接

        自然连接是一种特殊的等值连接,它要求两个关系中进行比较的分量必须是相同的属性或属性组,并且在连接结果中去掉重复的列,使公共属性列只保留一个。

        自然连接与等值连接的区别:

        1. 自然连接要求相等的分量必须有共同的属性名,等值连接则不要求
        2. 自然连接要求吧重复的属性名去掉,等值连接不要求
      4. 外部连接

        如果希望不满足连接条件的元组也出现在连接结果中,则可以通过外连接(outer join)操作实现。外连接有三种形式:左外连接、右外连接、全外连接。含义是将指定一边(如左连接就是左边的关系)中不满足的元组也保留到连接后的结果中,并在结果中将另一关系各属性置为空(NULL)值。

      5. 半连接

      1. 除法的描述:

        设关系S的属性是关系R的属性的一部分,则 R ÷ S R \div S R÷S为这样一个关系:

        此关系的属性是由属于R但不属于S的所有属性组成$R \div S $ 的任一元组都是R中某元组的一部分。但必须符合下列要求,即任取属于 $R \div S $ 的一个元组 t,则t与S任一元组连接后,都为 R 中原有的元组。

      2. 除法的一般形式

        设关系R(X,Y)和S(Y,Z),其中X、Y、Z为关系的属性组,则:

        R ( X , Y ) ÷ S ( Y , Z ) = R ( X , Y ) ÷ ∏ Y ( S ) R(X,Y) \div S(Y, Z) = R(X, Y) \div \prod_Y(S) R(X,Y)÷S(Y,Z)=R(X,Y)÷Y(S)

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  • 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一 颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有...
  • 数据库关系模式

    千次阅读 2019-11-08 19:28:42
    1.数据库关系模式中三级两映像结构知识...外模式也称子模式或用户模式,是数据库用户(包括程序员和最终端用户)能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述,是数据库用户的数据视图,外模式主要描述用户视图...
  •     定义:层次数据模型树状<层次>结构来组织数据的数据模型。     满足下面两个条件的基本层次联系的集合为层次模型     1. 有且只有一个结点没有双亲结点,这个结点称为根结点     2. ...
  • 概念模型与关系模型和关系规范化

    万次阅读 多人点赞 2017-05-20 16:18:34
    》概念模型  概念模型用于信息世界的建模,是实现现实世界到信息世界的第一层抽象,是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具,也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言,因此概念模型一方面具有较强的语义...
  • 针对中文人物社会关系标注语料库的匮乏和人物关系分类... 为了充分利用数据集对该特征选择方法的效果进行测试,使用k-折交叉验证检验该方法的有效性,实验表明通过该方法产生的分类模型具有较强的区分能力和泛化能力。
  • 关系数据模型

    千次阅读 2019-08-14 10:40:01
     关系数据模型是有若干个关系模式组成的集合。关系模式的实例成为关系。每个关系可看为一个二维表,表的行称为元组,用来标识实体集中的一个实体;表的列称为属性,列名即为属性名,属性名不能相同。 ...
  • 数据模型(Data Model)是数据特征的抽象,它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件, ...常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型三种。 关系其实就是一个二维表的意思,行列对应,..
  • 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一 颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描 述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有...
  • 常用的图像特征有:颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征
  • 关系数据库模型设计

    千次阅读 2020-05-19 17:13:17
    本文从现实世界-概念世界(信息世界)-机器世界(数据世界)逐级抽象,旨在以浅显易懂的语言描述关系数据库应该如何建模,最后简单名了的描述给出关系模型的设计范式的含义。
  • 浅谈关系数据库、关系模型及...关系模型的数据结构非常单一,现实世界的各种联系均关系来表示,关系操作采用集合操作方式,并提供了丰富的完整性控制机制。一、关系模型理解关系模式的先行概念:(1)二维表:在日...
  • 关系,基本关系关系模式,元组,分量,属性,域,基数,域,键,码,超键,候选键,候选码,主键,全键,非码属性,外码;数据库:DB;数据库系统:DBS;数据库管理员:DBA;数据库管理系统:DBMS;结构化查询语言...
  • 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一 颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有...
  • 什么是模型,什么是模式

    万次阅读 多人点赞 2016-01-16 11:05:30
    模型(model)与模式(Pattern),英文显然是两个词,但是,在实际使用过程中,却是比较混乱。 虽然,我还不清楚厘清这两个词的关系,对基层的数学工作者有怎样的价值,但是至少对理解什么是数学是有益处的,能够...
  • 关系模型的基本概念

    千次阅读 2020-05-24 14:25:28
    3.是数据库的三大经典模型(层次模型、网状模型和关系模型)之一,现在大多数数据库系统仍然使用关系数据模型。 4.标准的数据库语言(SQL语言)是建立在关系模型基础之上的,数据库领域的众多理论也都是建立在关系...
  • 针对中文人物社会关系标注语料库的匮乏和人物关系分类...为了充分利用数据集对该特征选择方法的效果进行测试,使用k-折交叉验证检验该方法的有效性,实验表明通过该方法产生的分类模型具有较强的区分能力和泛化能力。
  • 数据模型模型的一种,实现实世界对象特征的一种抽象。 数据模型应满足三方面要求: 1)便于在计算机中实现。 2)容易被人理解 3)能够较真的模拟真实世界 数据模型是用来描述数据,组织数据和对数据进行操作的。 ...
  • 由于住宅产品的异质性,特征价格模型(HPM)被...采用SPSS10.0软件对模型进行多元回归,得到了6个主要住宅特征的隐含价格,并将9个与房价关系密切的住宅特征按照重要程度分为三类,对模型的统计检验和模型结果的分析表明,该

空空如也

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关系模型的主要特征是用