modelare
"modelare" rezultate au fost gasite 4
Curs Baze de date |
|
CUPRINS pag
0. Introducere Aplicaţii tradiţionale bazate pe fişiere; limitări 3 1. Sisteme de Gestiune ale Bazelor de Date (SGBD) 1. 1. Istoric,comentarii 5 1. 2. Definirea sistemelor de gestiune a bazelor de date relaţionale 6 1. 3. Regulile luiCodd 7 1. 4. Criterii minimale de definire a unui SGBDR 10 1. 5. Abstractizarea datelor 12 1. 6. Scheme, corespondenţe şi instanţe 14 1. 7. Independenţa datelor 15 1. 8. Principalele componente ale unui SGBD 15 1. 9. Obiectivele unui SGBD 18 1.10.Funcţiunile unui SGBD 20 2. Modele de descriere a datelor şi modelarea conceptuală 2.1. Generalităţi, enumerări 25 2.2. modelare E-R 2.2.1.Concepte de bază 27 2.2.2.Restricţii structurale 31 2.2.3. Chei 34 2.3. Modelul EE-R 2.3.1. Problemele modelului E-R 35 2.3.2. Superclase şi subclase ale tipurilor de entitate 36 2.3.3. Specializarea 37 2.3.4. Generalizarea 38 2.3.5. Condiţii impuse specializării şi generalizării 38 3. Algebra relaţionala 3.1. Structura relaţionala a datelor 3.1.1. Domeniu 38 3.1.2. Relaţie 39 3.1.3. Atribut 40 3.1.4. Operatorii modelului relaţional 41 3.2. Algebra relaţională şi extensiile sale 41 4. Limbaje de interogare comerciale (modelul relaţional) - SQL 4.1. Istoric, obiective 49 4.2. Clauze şi operatori SQL 4.2.1.Clauzele SELECT, FROM şi WHERE 50 4.2.2.Ordonarea tuplelor (clauza ORDER BY 55 4.2.3.Gruparea rezultatelor (clauza GROUP BY 56 4.2.4.Interogări pe mai multe tabele 58 4.2.5.Subinterogări 59 4.2.6.Operatorii ANY şi ALL 62 4.2.7.Operatorul EXISTS 64 5. Normalizarea 5.1.Redundanţa informaţiilor şi anomalii de actualizare 66 5.2.Dependenţe funcţionale 69 5.3.Forme normale 5.3.1.Prima formă normală 72 5.3.2.A doua formă normală 74 5.3.3.A treia forma normală 76 5.3.4.Forma normală Boyce-Codd 76 6. Ghid de proiectare al bazelor de date relaţionale 6.1. Metodologia 6.1.1. Metodologia proiectării bazelor de date 80 6.1.2. Prezentarea metodologiei 80 6.1.3. Crearea modelului logic 82 6.2. Proiectarea logică a bazei de date – Exemplu 98 6.3. Utilizarea metodologiei de proiectare a bazelor de date relaţionale 101 6.3.1. Anexa. Documentarea tipurilor de entităţi în view-urile Locatari şi Cheltuieli 118 6.3.2. Anexa. Documentarea atributelor 119 6.3.3. Anexa. Documentarea tipurilor de relaţii din view-urile “Locatari” şi “Cheltuieli 120 6.3.4. Anexa. Documentarea domeniilor atributelor 121 6.3.5. Anexa Descrierea relaţiilor din view-urile “Locatari” şi “Cheltuieli 121 6.3.6. Anexa. Regulile date de întreprindere în cazul modelului “Locatari” şi “Cheltuieli 122 6.3.7. Anexa. Modelul global de date al sistemului Asociaţia de Locatari 122 7. Baze de date distribuite 7.1.Generaliăţi 124 7.2.Arhitectura unui SGBD distribuit 126 7.3.Proiectarea unei baze de date relaţionale distribuite 129 7.4.Alocarea datelor 130 7.5.Transparenţe în SGBDD 133 8. Securitate şi integritate 8.1. Integritate 142 8.2. Securitate 146 9. Tranzacţii şi concurenţă. 9.1.Tranzacţii 151 9.2. Proprietăţile tranzacţiilor 152 9.3. Controlul concurenţei 152 9.4. Tehnici optimiste 158 9.5. Controlul recuperării 159 Test de autoevaluare 162 . Baze de date |
|
Baze de date Numar pagini: 161
|
APMIS - curs |
| Aspecte generale in identificarea si modelarea sistemelor. Identificare, sisteme, matlab, modelare, mcmmp, mvi, metoda, is, simulare | |
|
Identificare Sistemelor Numar pagini: 149
|
Circuite integrate numerice - Capitolul IX |
|
Linii de transmisie si interconectarea circuitelor integrate numerice
9.1 Notiuni introductive 9.2 modelarea interconexiunilor prin intermediul liniilor de transmisie 9.3 Reflexiile pe liniile de transmisie 9.4 Tehnici de analiza a propagarii semnalului pe liniile de transmisie 9.5 Terminatori de linie . Circuite, integrate, numerice, linii, transmisie, interconectare, notiuni, introductive, modelare, interconexiuni, linii, transmisie, reflexii, tehnici, analiza, propagare, semnal, terminatori, linie |
|
Electronica digitala Numar pagini: 15
|
Fuzzy |
|
Sisteme hibride fuzzy-neuro,adica sisteme fuzzy bazate pe retele neuronale
• Abilitatea de a invata a RNA este utilizata pentru a realiza componentele cheie ale unui FIS (FA, operatori FL, infgerente fuzzy, rationament fuzzy, modelare fuzzy). • Majoritatea exemplelor de sisteme hibride existente utilizeaza tehnicile de invatare ale RNA feedforward multistrat cu algoritmul backpropagation (BPK). • Principalele SFN ramase in literatura astazi si utilizate in practica, – au la baza principale tipuri de inferente fuzzy, respectiv: • Mamdan (si Larsen)i; Sugeno (TS; TSK); Tsukamoto; Wang – si tipurile principale de algoritmi de invatare utilizati la RNA, adica: • Supervizata (feedback instructiv, cu profesor) • Reinforcement (feedback evolutiv, calitativ) • Nesupervizata (feedback fara instructor; cu auto-organizare; vezi clustering…)..................................... . Licenta |
|
Fuzzy Numar pagini: 4
|
"modelare" rezultate au fost gasite 4
