神经网络在波达方向估计中的数据库系统综述

2.3 关系代数 关系代数是以关系为运算对象的一组高级运算的集合。通过对关系的运算，关系代数能够表达查询操作，运算结果也是关系。关系定义为元数相同的元组集合。关系代数中的运算可分为传统的集合运算和专门的关系运算。下面通过关系代数来说明关系操作的实现方式。 2.3.1 传统集合运算 传统的集合运算是二目运算，主要包括以下几种： 并运算 (Union)两个关系 R 和 S 的并运算记为 R ∪ S，结果是一个新的 n 元关系。其定义为：R ∪ S = {t | t ∈ R ∨ t ∈ S}，其中 t 为元组变量，表示关系中的元组。 交运算 (Intersection)两个关系 R 和 S 的交运算记为 R ∩ S，结果是一个新的 n 元关系。其定义为：R ∩ S = {t | t ∈ R ∧ t ∈ S}。交运算也可以用差运算表示，即：R ∩ S = R - (R - S)。 差运算 (Difference)两个关系 R 和 S 的差运算记为 R - S，结果是一个新的 n 元关系。其定义为：R - S = {t | t ∈ R ∧ not(t ∈ S)}。 笛卡尔积 (Cartesian Product)两个分别为 n 元和 m 元的关系 R 和 S 的笛卡尔积是一个 (n + m) 列的元组集合。

存储过程、函数和包 存储过程、函数和包是存储在数据库数据字典中的PL/SQL块，可以从任何数据库工具或应用程序调用。 存储过程执行特定操作，不能返回任何值。 存储函数计算一个值并返回。 包将相关的过程和函数逻辑上组织在一起。 存储过程和应用程序的区别 | 特征 | 存储过程 | 应用程序子程序 ||---|---|---|| 存储位置 | 数据库数据字典 | 应用程序 || 调用范围 | 任何数据库工具或应用程序 | 仅限于创建应用程序 || 安全性 | 由数据库提供 | 由应用程序提供 |

为大学生建模提供必要的代码

MATLAB神经网络的原理和实例详解及其配套源码。

Matlab中，小波神经网络WNN被广泛用于模式识别处理，展现了其在这一领域的显著应用。

小波神经网络（WNN）是一种结合了小波理论与神经网络模型的复合结构，在处理非线性、非平稳信号时具有独特优势。本资料包WNN的matlab实现例程.zip提供了一个在MATLAB环境下实现小波神经网络的实例，具有极高的参考价值。 小波函数：是小波神经网络的基础，使用了Mexihat函数，适合信号精细分析。 网络结构：包含输入层、隐藏层和输出层，具体结构需查看源代码。 训练过程：使用MATLAB神经网络工具箱，包括反向传播、小波传播等算法，调整网络权重。 数据文件：压缩包中的数据用于训练和测试，可能是时间序列或图像数据。 应用领域：在信号处理、图像识别、故障诊断、金融预测等多个领域广泛应用。 要深入理解和利用这个例程，需要一定的MATLAB编程基础以及对神经网络和小波理论的了解。

该项目是2020年夏季学期在海德堡的Ruprecht-Karls-University大学举行的“神经网络和序列到序列学习入门”课程的最后提交项目。项目实施不同的书籍推荐系统，并对它们进行比较。传统的推荐系统是用普通的Python编写的，而所有三个神经推荐器都是在PyTorch中实现的。所有神经推荐器均在goodbooks 10k数据集上进行了培训、验证和测试。纯Python的推荐书主要基于Ron Zacharski撰写的《数据挖掘程序员指南-努美拉蒂的古代艺术》。用于传统推荐系统的大部分代码直接从网站和Zacharski页面的章节中获取。为了成功运行程序，需要Python 3.7或更高版本、PyTorch 1.6或更高版本以及Pandas和Matplotlib等相关模块。

设计分析中，BP神经网络因输入向量包含15个元素，导致网络输入层神经元数量为15个。隐含层选择一层，神经元设为31个，输出向量包含12个元素，输出层神经元设为12个。隐层和输出层的转换函数分别为双曲正切函数（tansig）和对数函数（logsig），以确保BP网络输出在[0,1]之间。

本科毕业设计涉及bp神经网络在印刷汉字识别方面的研究。