1.欲设计某- - 工厂的关系数据库。 需求到如下内容:每个工段的信息包 括工段号,工段名;每个车间的信息包 括车间号,车间名车间领导;每个产 品的信息包括产品号,产品名称型号 规格。 该厂规定:每个工段有多个车间,每个 车间只属于一个工段管理每个车间 生产多种产品,而每种产品可在多个 车间生产每个产品都有生产日期。 ①试画出对应的E-R图,并在图上注 明属性和联系类型; ②将该E- R图转换为关系模型并优化 (即将相同候选码的关系进行合并), 并注明候选码。 注意:实体、属性、联系名用中文。
时间: 2024-03-30 21:34:07 浏览: 147
1. E-R图如下:
![工厂E-R图](https://i.ibb.co/6Wd0z3L/Factory-ER.png)
其中,实体包括:工段(Section)、车间(Workshop)和产品(Product);属性包括:工段号(S_ID)、工段名(S_Name)、车间号(W_ID)、车间名(W_Name)、车间领导(Leader)、产品号(P_ID)、产品名称(P_Name)、型号规格(P_Specs)和生产日期(P_Date);联系包括:工段与车间之间的一对多关系(一个工段可以管理多个车间,一个车间只属于一个工段),车间与产品之间的多对多关系(一个车间可以生产多种产品,一个产品可以在多个车间生产)。
2. 转换为关系模型如下:
Section_Workshop(S_ID,S_Name,W_ID,W_Name,Leader,PRIMARY KEY(S_ID,W_ID))
Product_Workshop(P_ID,W_ID,P_Name,P_Specs,P_Date,PRIMARY KEY(P_ID,W_ID,P_Date),FOREIGN KEY(W_ID)REFERENCES Section_Workshop(W_ID))
其中,Section_Workshop关系包括工段和车间的信息,候选码为(S_ID,W_ID);Product_Workshop关系包括产品和车间的信息,候选码为(P_ID,W_ID,P_Date),同时包含了一个外键W_ID,指向Section_Workshop关系的主键。
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基于TL-CNN方法的甘蔗压榨工段建模
TL-CNN方法是指基于迁移学习(Transfer Learning)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network)的方法,可以应用于甘蔗压榨工段的建模。
甘蔗压榨工段建模是指通过建立数学模型来描述甘蔗压榨过程中的物理现象和过程,以便对甘蔗压榨工段的生产过程进行优化和控制。
TL-CNN方法通过使用预训练的卷积神经网络模型,将其在甘蔗压榨工段的数据上进行微调,以提高模型的性能和准确度。该方法不需要大量的训练数据,可以克服数据不足的问题,同时可以利用已有的知识来提高模型的效果。
因此,基于TL-CNN方法的甘蔗压榨工段建模,可以提高模型的准确度和可靠性,有助于优化和控制甘蔗压榨工段的生产过程,提高生产效率和产品质量。
写一段题为《基于TL-CNN方法的甘蔗压榨工段建模》论文的500字的引言
本文以基于TL-CNN方法的甘蔗压榨工段建模为主题,研究了甘蔗榨汁过程中的压榨工段建模,旨在提高榨汁质量和提高压榨工段的生产效率。甘蔗榨汁是一种传统食品加工方法,具有既古老又实用的特点,在一定程度上保留了甘蔗的原始营养成分。然而,由于榨汁过程中发生的各种物理现象极其复杂,导致其压榨工段的建模变得非常困难。为此,本文提出了基于TL-CNN方法的甘蔗压榨工段建模技术,通过定性分析和定量分析的研究,可以有效地模拟压榨过程中的物理现象,提高压榨工段的生产效率和榨汁质量。首先,本文介绍了基于TL-CNN方法的压榨工段建模技术,详细描述了其建模过程,并对压榨工段建模的主要参数进行了详细的分析,以确定最佳压榨模型。其次,本文提出了一种基于数值模拟的压榨工段建模方法,采用COMSOL多物理场软件进行数值模拟,将压榨过程中的物理现象进行模拟,以获得压榨过程中的流场分布及能量损失等参数,从而有效改善压榨质量。最后,本文还提出了一种基于模糊控制的甘蔗压榨工段建模技术,采用模糊控制算法对压榨过程中的物理参数进行精确控制,以实现理想的压榨质量和生产效率。综上所述,本文以基于TL-CNN方法的甘蔗压榨工段建模为主题,研究了甘蔗榨汁过程中的压榨工段建模,旨在提高榨汁质量和提高压榨工段的生产效率。借助于TL-CNN方法的建模、数值模拟和模糊控制算法,本文提出了一种高效而可靠的甘蔗压榨工段建模技术,可有效改善压榨过程中的效率和质量。