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拓扑排序在并发控制可串行化算法中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
并发控制是分布式数据库管理系统的重要组成部分,并发控制用来控制多个事务的并发运行,避免它们之间的相互干扰,保证每个事务都产生正确的结果。该文从构造并发控制可串行化的前趋图出发,利用拓扑排序进一步研究了并发控制可串行化的算法,详细阐述了冲突可串行和状态可串行化的测试算法并运用在实例中。该算法可以作为并发控制可串行化的正确性准则,在实际中,应结合其它算法共同运用。 相似文献
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对智能规划中的常用工具——放松式规划图(relaxed planning graph,简称RPG)的图论性质进行了深入研究.将RPG中的命题层抽取出来,得到一个不包含任何动作的命题关系图(proposition relation graph,简称PRG),发现PRG仍具有RPG的主要规划性质.初步研究结果包括以下4个方面:初始命题集(initial proposition set,简称IPS)的闭出邻集(close out-neighborhoods,简称CON)是放松式规划可达命题集(relaxed reachable proposition set,简称R-RPS);初始状态命题到目标状态命题的最大距离是规划解长度的合理估计;无圈序指出了对应命题被实现的顺序要求;出度或入度为1的结点收缩对应规划中构造的宏动作.上述结果中,前两者说明PRG保留RPG的主要规划性质,后两者可用于建立目标议程或宏动作提取等领域.还提出与上述结论相关的3种算法:从RPG中得到PRG的算法(复杂性为O(mn2),其中,n为RPG的命题数,m为RPG的动作数);约简无圈序算法(复杂性为O(n+m),其中,n为PRG的结点数,m为PRG的边数);宏动作建议算法(复杂性为O(n2),n为PRG的结点数). 相似文献
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随着航空运输的高速增长,航班延误日益严重,而对飞机进行进港排序和跑道调度能有效提高机场吞吐量、减少飞机燃油花费,从而减轻航班延误,提升经济效益.由于大量飞机的多跑道进港优化调度问题是一个非确定型多项式完全(NP-C)问题,该问题一直没有得到有效解决.本文针对已有的基于位置交换束缚的单跑道动态规划算法运算量大、运算效率低的不足,采用优化解空间的措施并运用贪心策略,同时将其推广到双跑道调度,从而解决大量飞机的双跑道、多目标进港排序优化问题.大量仿真实验表明,该算法复杂度与飞机数量呈近似线性关系,能在较短时间内对吞吐量和降落花费同时实现优化. 相似文献
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研究某继续教育学院排课子系统后,发现该系统在实际使用中基本上能正常运行,但具有通用性不高、排课结果还不够理想的问题.结合已开发的排课系统在运行中表现出的不足,提出建立一个基于智能规划的排课系统的解决方案. 相似文献
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智能轨道式自动引导车(Rail Guided Vehicle,RGV)的动态调度模型及其算法研究是一个热门的加工规划问题。针对智能RGV的动态调度问题的不同情形,建立线性加权情况下时间函数与相对稳定性的多目标规划模型,并使用多段遗传编码的遗传算法进行求解。用多组序机器在一定加工件数内最小完成时间与单组序机器最小完成时间之比验证模型。根据加工系统作业参数均值以及与两种调度方案所需时间进行对比,与传统算法相比时间平均缩短13%,证明算法优化的执行具有可行性,在保证加工时间的同时提高了加工系统的稳定性。 相似文献
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袁茂才 《数码设计:surface》2020,(1)
智能技术作为一门全新的学科,是由各个不同的学科相互交叉形成的.近几年,智能技术集成规划学科所包含的内容和知识应用到了我国城市建设中的各个领域,加快了我国城市化建设的发展.当前的城市管理越来越趋向于智能化,在这样的背景下,对城市智能化系统的要求也更高.因此,本文对智能技术集成规划在智慧城市中的应用进行了探析,仅供参考. 相似文献
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事实核查是指基于证据文本的虚假信息检测任务,目前已有的研究方法主要是将声明文本与证据文本拼接后输入预训练模型进行分类判断,或者通过单一节点的全连接图进行推理判断。这些方法忽略了证据文本间的远距离语义关联和其包含的噪声干扰。针对以上问题,该文提出了一种基于跨证据文本实体关系的图卷积神经网络模型(Cross-Evidence Entity Relation Reasoning Model, CERM)。该模型以多个证据文本的实体共现关系为基础,聚合不同实体对象的语义结构信息,同时减小噪声信息干扰,有效提升模型的虚假信息判别能力。实验结果证明,在公开数据集上该文提出的方法在通用评测指标上均优于现有的对比模型,验证了CERM模型在事实核查研究任务上的有效性。 相似文献
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从非结构化文本中联合提取实体和关系是信息抽取中的一项重要任务。现有方法取得了可观的性能,但仍受到一些固有的限制,如错误传播、预测存在冗余性、无法解决关系重叠问题等。为此,提出一种基于图神经网络的联合实体关系抽取模型BSGB(BiLSTM+SDA-GAT+BiGCN)。BSGB分为两个阶段:第一阶段将语义依存分析扩展到语义依存图,提出融合语义依存图的图注意力网络(SDA-GAT),通过堆叠BiLSTM和SDA-GAT提取句子序列和局部依赖特征,并进行实体跨度检测和初步的关系预测;第二阶段构建关系加权GCN,进一步建模实体和关系的交互,完成最终的实体关系三元组抽取。在NYT数据集上的实验结果表明,该模型F1值达到了67.1%,对比在该数据集的基线模型提高了5.2%,对重叠关系的预测也有大幅改善。 相似文献
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对话情感分析旨在分析识别一段对话中用户在发言终止时的情绪状态。与传统的文本情感分析不同,对话过程中的上下文语境和用户之间的交互会对用户的情绪产生重要影响,且对话文本的语法结构复杂,多存在较远距离的语法成分的依赖关系,因而是一项十分具有挑战性的任务。为解决上述问题,该文将文本的句法依存关系引入模型中,通过图卷积网络提取句法结构信息,并与文本情感分析模型相结合,提出了两种同时建模语义和句法结构的模型H-BiLSTM+HGCL和BERT+HGCL。在构建的中文对话情感分析数据集上的实验表明,与不采用依存关系的基线模型相比,该文所提出的模型取得了更好的实验性能。 相似文献
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Relation extraction has been widely used to find semantic relations between entities from plain text. Dependency trees provide deeper semantic information for relation extraction. However, existing dependency tree based models adopt pruning strategies that are too aggressive or conservative, leading to insufficient semantic information or excessive noise in relation extraction models. To overcome this issue, we propose the Neural Attentional Relation Extraction Model with Dual Dependency Trees (called DDT-REM), which takes advantage of both the syntactic dependency tree and the semantic dependency tree to well capture syntactic features and semantic features, respectively. Specifically, we first propose novel representation learning to capture the dependency relations from both syntax and semantics. Second, for the syntactic dependency tree, we propose a local-global attention mechanism to solve semantic deficits. We design an extension of graph convolutional networks (GCNs) to perform relation extraction, which effectively improves the extraction accuracy. We conduct experimental studies based on three real-world datasets. Compared with the traditional methods, our method improves the F 1 scores by 0.3, 0.1 and 1.6 on three real-world datasets, respectively. 相似文献
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A review of integrated CAAD systems and selected research work is presented. The Prolog fact dependency system is discussed, together with the facilities it offers architects. 相似文献
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We describe experimental work in logic programming for architects, leading to the setting up of a fact dependency system. The system operates as an interpreter of the user's instructions, storing his decision and the conclusions inferred from those decisions. Consistency from a user's point of view is automatically maintained. A separate introduction to the Prolog logic programming language is appended to this paper. 相似文献