第8讲-逻辑模型设计(优化-范式与模式分解)
逻辑分类模型
逻辑分类模型
摘要：
一、逻辑分类模型的概念
二、逻辑分类模型的应用领域
三、逻辑分类模型的基本原理
四、逻辑分类模型的构建步骤
五、逻辑分类模型的评估与优化
六、逻辑分类模型的未来发展
正文：
逻辑分类模型是一种基于逻辑回归的分类方法，通过建立特征变量和类别之间的逻辑关系来进行分类预测。
它广泛应用于数据挖掘、机器学习、模式识别等领域，具有较高的分类准确性和实用性。
逻辑分类模型的基本原理是利用逻辑函数（例如Sigmoid函数）将输入特征映射到输出类别。
在训练过程中，模型通过最小化预测误差来调整参数，使得模型在训练数据上取得较好的分类效果。
逻辑分类模型的构建步骤包括数据预处理、特征选择、模型训练和参数调优等。
在实际应用中，逻辑分类模型需要对数据进行预处理，如数据清洗、缺失值处理和数据规范化等。
特征选择是提高模型性能的关键环节，可以通过相关性分析、主成分分析等方法选取最具区分能力的特征。
模型的训练可以通过梯度下降、随机梯度下降等优化算法来调整参数。
逻辑分类模型的评估主要通过分类准确率、召回率、F1值等指标来衡量。
为了进一步提高模型性能，可以采用交叉验证、正则化等技术进行模型优化。
此外，逻辑分类模型还可以与其他模型（如支持向量机、决策树等）相结合，形成混合分类模型。
总之，逻辑分类模型作为一种有效的分类方法，在各个领域具有广泛的应用前景。
逻辑模型设计基础知识点
逻辑模型设计基础知识点逻辑模型是指在信息系统分析与设计过程中，用于描述业务过程、数据和业务规则的抽象模型。
它能够清晰地展示系统的功能和结构，为系统分析与设计提供有力支持。
逻辑模型设计是信息系统开发的重要环节，具备一定的基础知识点是必要的。
本文将介绍逻辑模型设计的基础知识点，包括实体、关系、属性、范围和约束等。
一、实体实体是指在信息系统中具有独立存在和完整意义的客观事物或概念。
在逻辑模型设计中，实体用来描述系统中的业务对象。
实体通常具有属性，可以通过实体之间的关系进行连接和组织。
在设计实体时，需要明确定义实体的名称、标识、属性和约束条件等。
例如，在一个学生管理系统中，可以将“学生”定义为一个实体。
该实体可能包含属性如学生编号、姓名、性别、年龄等。
同时，还可以定义该实体与其他实体的关系，如与“课程”实体之间的“选课”关系。
二、关系关系是指不同实体之间的联系和交互。
在逻辑模型设计中，关系用来描述实体之间的依赖和联系。
关系在设计中通常具有多个方向和不同的类型，如一对一关系、一对多关系和多对多关系等。
关系可以使用图形表示，如E-R图等。
以学生管理系统为例，可以定义一个名为“选课”的关系来描述学生和课程之间的联系。
该关系可能包含属性如选课时间、成绩等。
使用关系可以方便地记录学生选课的信息，并实现学生和课程之间的关联。
三、属性属性是实体和关系中的特征和性质。
在逻辑模型设计中，属性用来描述实体的基本信息和关系的具体属性。
属性通常具有数据类型和取值范围等约束条件，能够限制数据的合法性和完整性。
继续以学生管理系统为例，学生实体的属性包括学生编号、姓名、性别和年龄等。
其中，年龄属性可能被定义为整数类型，取值范围为18岁以上。
四、范围和约束范围是指逻辑模型在描述业务过程时的边界和限制条件。
在逻辑模型设计中，范围和约束用于限制数据的有效性和正确性。
范围可以是简单的数值范围，也可以是复杂的逻辑条件。
在学生管理系统中，可以通过范围和约束来限制学生年龄的有效性，如设置年龄范围为18岁以上。
逻辑分析与思维模型建立
逻辑分析与思维模型建立正文：一、逻辑分析的概念与目的逻辑分析是指通过逻辑思维和分析方法对某一问题或现象进行深入的研究和分析，以获得客观、全面、深刻的认识和理解。
逻辑分析的目的在于解决和掌握问题，为制定解决方案提供科学依据和支撑。
二、逻辑分析的方法与步骤逻辑分析的方法主要包括如下几种：1. 建立概念框架：首先需要明确问题或现象的主要方面，建立一个详尽的概念框架，以便梳理和整合相关信息和数据。
2. 收集信息：通过各种渠道，例如文献、调查、实地考察等方式，收集有关问题或现象的各种信息和数据。
3. 分析信息：对收集到的信息进行整理、比较分析、筛选，找出其中的规律、关系、特点和问题。
4. 形成判断：根据分析结果，推理出可能的结论和判断，进一步进行验证和确认。
逻辑分析的步骤一般包括：1. 确定问题或现象的范围和背景。
2. 建立概念框架，制定分析计划和方法。
3. 收集信息和数据。
4. 分析信息和数据，并形成结论和判断。
5. 验证和确认分析结果。
三、逻辑分析的应用领域逻辑分析的应用领域非常广泛，常用于决策分析、管理分析、社会科学和自然科学研究等领域。
例如，在企业管理中，逻辑分析可以帮助企业领导者制定战略计划和营销策略，优化组织结构和资源配置等，提高企业的经济效益和社会影响力。
四、思维模型的概念与作用思维模型指的是在某一领域内，建立起来的一套概念、假设、原则和逻辑关系等，用于描述和解释该领域的现象和问题。
思维模型的作用在于提供一种通用、简便、高效的认知方式，帮助人们理解和解决复杂的问题。
五、思维模型的建立方法和步骤思维模型的建立方法主要包括如下几种：1. 整体分析法：从整体上理解和描述某一领域内的现象和规律，建立基础性的概念体系和逻辑模型。
2. 分解分析法：将一个问题或领域分解为几个简单的组成部分，逐一分析每个部分的性质和关系，逐步建立起完整的思维模型。
3. 对比分析法：通过对比研究与其他领域或国家的情况，发现差异和问题，提出改进和创新的思路。
数学建模逻辑模型
A的排序应满足以下性质：
(1)择一性 x, y A 关系式(x>y)、(x=y)、(x<y)有且仅有一个成立
(2)传递性 x, y, z A 若x≥y, y≥z,则必有x≥z
几种选举规则
简单多数规则
它规定当且仅当(x>y)i的评选人超过半数时选举结果才为(x>y)。
例 设I={1,2,3},A={x,y,u,v} ，三位评选人的选票为 简单多数规则的主要优点
证：
将证明由公理1~公理4必可导出存在一个独裁者，从而违反了公理5 首先引入决定性集合的概念。
进一步说明：对于任意另外的候选人z，V={i}也是x、z的决定性集合。
考虑另一次选举：(x＞y≥z)i，而（y≥z≥x）j≠I 显然，由于全体一致意见，（y≥z）必成立。又{i} 是x、y的决定性集合，故应有（x＞y）。于是，由传递 性，必有（x＞z）。再由公理4，y的插入不应影响x、z 的排序，故{i}也是x、z的决定性集合。评选人i是选举 的独裁者。
a=2,C=1，
例 设剧院有1280个座位，分为32排，每排40座。现欲从中找
出某人，求以下信息的信息量。（i）某人在第十排；（ii） 某人在第15座；（iii）某人在第十排第15座。 对于相应不独立的信息，要计算 这一例子反映了对完全独立的 解： 在未知任何信息的情况下， 此人在各排的概率可以认 在已获得某信息后其余信息的信 几条信息，其总信息量等于各 为是相等的，他坐在各座号上的概率也可以认为是相等的，故 条信息的信息量之和。 息量时，需要用到条件概率公式， 可以参阅信息论书籍。 （i）“某人在第十排”包含的信息量为 1 log 2 5 32 （比特） 5bit+5.32bit=10.32bit （ii）“某人在第15座”包含的信息量为
逻辑模型
关系模式定义数据仓库的每个主题都是由多个表来实现的，这些表之间依靠主题的公共码键在一起，形成一 个完整的主题。在概念模型设计时，我们就确定了数据仓库的基本主题，并对每个主题的公共码键、基本内容等 做了描述。在这一步里，我们将要对选定的当前实施的主题进行模式划分，形成多个表，并确定各个表的关系模 式。
完整性约束完全性约束是指对型必须遵守的基本的通用的完整性约束条件。例如，在关系模型中，任何关系都必须满足实体完整性和参照 完整性两个条件。此外，逻辑模型还应该提供用户定义完整性约束条件的机制，以反映具体应用所涉及的数据必 须遵守的特定的语义约束条件。
谢谢观看
数据仓库逻辑设计中要解决的一个重要问题是决定数据仓库的粒度划分层次，粒度层次划分适当与否直接影 响到数据仓库中的数据量和所适合的查询类型。由于主题数据库响应企业级业务OLTP需求，所以必须保存最细类 度数据，同时根据业务部门的查询需求考虑确定多重粒度来提高复杂查询速度。
在这一步里，要选择适当的数据分割的标准，一般要考虑以下几方面因素:数据量〔而非记录行数)、数据分 析处理的实际情况、简单易行以及粒度划分策略等。其中，数据量的大小是决定是否进行数据分割和如何分割的 主要因素;数据分析处理的要求是选择数据分割标准的一个主要依据，因为数据分割是跟数据分析处理的对象紧密 的。
三要素
数据操作
数据结构
完整性约束
数据结构是计算机数据组织方式和数据之间的框架描述，而数据文件的数据就按照这种框架描述进行组织。 数据结构是所描述对象类型的集合，是对系统的静态描述。
数据操作是指对数据库中各种对象的实例或取值所允许执行操作的集合，其中包括操作方法及有关规则，它 是对数据库动态特性的描述。
20世纪80年代以来，面向对象的方法和技术在计算机各个领域，包括程序设计语言，软件工程、计算机硬件 等各方面都产生了深远的影响，出现了一种新的模型——面对对象的数据模型。
sql逻辑模型设计
sql逻辑模型设计SQL逻辑模型设计在数据库设计中，逻辑模型是指数据库的结构和关系的抽象表示，用于描述数据之间的逻辑关系，而不涉及具体的物理实现。
SQL逻辑模型设计是一个重要的环节，能够帮助开发人员构建具有良好性能和可扩展性的数据库系统。
本文将详细介绍SQL逻辑模型设计的步骤和注意事项。
一、需求收集首先，数据库设计师和开发团队需要与客户或系统用户进行充分的沟通，了解他们的需求和期望。
通过与客户的讨论和业务分析，确定数据库系统的功能和范围，并明确数据对象、数据属性、数据关系等核心信息。
二、实体关系建模在收集需求的基础上，需要进行实体关系建模。
实体关系建模是一种抽象的过程，用于确定数据对象之间的关系。
在这个阶段，我们需要识别出系统中的实体（Entity）和关系（Relationship）。
1. 实体建模实体是指在现实世界中具有独立存在和属性的对象，比如客户、产品、订单等。
通过定义实体的属性（Attribute），可以更加清晰地描述实体的特性。
在实体建模过程中，需要将实体的属性和关键属性确定下来，以及确定每个实体的主键。
主键是用来唯一标识实体的属性，可以通过它来实现实体之间的关联。
2. 关系建模关系是指连接两个或多个实体的关联，用于表示实体之间的联系。
在关系建模过程中，需要确定关系的类型（一对一、一对多、多对多）和属性。
通过定义关系的属性，可以更加清晰地描述关系的特性。
同时，还需要根据实际情况确定关系的参与度和联系规则。
三、规范化规范化是指将数据库设计调整到最佳状态的过程，主要目的是消除冗余和不一致性，提高数据的一致性和完整性。
在规范化的过程中，我们会将一个大的关系模式分解成多个小的关系模式，每个小的关系模式都具备某种功能。
规范化通常遵循一组规则，即关系规范化理论，包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。
每个范式都有其具体的规则和依据，设计师可以根据具体情况选择适应的范式。
四、数据完整性和一致性在数据库设计中，保证数据的完整性和一致性是非常重要的。
数据库原理第五章关系数据库的规范化设计
12
模式分解是关系规范化的 主要方法(二)
与TDC相比，分解为三个关系模式后，数据的冗余度明显 降低。 当新插入一个系时，只要在关系D中添加一条记录。 当某个教师尚未讲课，只要在关系T中添加一条教师记录， 而与TC授课关系无关，这就避免了插入异常。 当某个系的教师不再讲课时，只需在TC中删除该教师的 全部授课记录，而关系D中有关该系的信息仍然保留，从 而不会引起删除异常。 同时，由于数据冗余度的降低，数据没有重复存储，也不 会引起更新异常。
24
2.2 完全函数依赖和部分函数依赖
例如：学生成绩表中
姓名 王一 王二 王三 王一
学号 1 2 3 4
年龄 16 15 16 16
籍贯 河北 山东 北京 天津
姓名不能推出年龄，学号也不能推出年龄，但是 姓名 + 学号能推出年龄，故完全依赖；
学号能直接推出籍贯，故是部分依赖
25
2.3 传递函数依赖
当关系中的元组增加、删除或更新后都不能被破 坏这种函数依赖。因此，必须根据语义来确定属 性之间的函数依赖，而不能单凭某一时刻关系中 的实际数据值来判断。
20
函数依赖的定义和性质（六）
函数依赖可以保证关系分解的无损连接性
设R(X,Y,Z)，X,Y,Z为不相交的属性集合，如果X Y或X Z，则有R(X,Y,Z)=R[X,Y]*R[X,Z]，其中，R[X,Y]表示关 系R在属性(X,Y)上的投影，即 R等于其投影在X上的自然连 接，这样便保证了关系R分解后不会丢失原有的信息，称为 关系分解的无损连接性
数据库逻辑设计阶段,常用的模型
数据库逻辑设计阶段,常用的模型1 数据库逻辑设计阶段数据库逻辑设计阶段是数据库设计过程中的一个重要部分，其目的是通过检查系统业务要求，以及通过提取数据模型，充分理解企业的业务运行流程，以及确定应用程序所需的数据要求，系统的使用者的信息需求，从而来完成最终的数据库应用程序的设计与开发。
在数据库逻辑设计阶段，常用的模型包括实体模型、关系模型、数据流模型等。
1.1 实体模型实体模型是最简单基本、最易于理解的数据模型。
实体模型由若干个实体及其关系组成，实体属性反映了某一实体中信息描述的要素。
实体模型有直接图形化展示和记号符号展示两种表达方式，它们均可通过实体-关系模型转换，但是通常由实体模型转换为关系模型。
1.2 关系模型关系模型是由实体和它们之间的关系组成的数据模型，有时也称之为实体-关系模型。
它们通过记录将实体和关系表达出来，将实体模型中各实体和它们之间的关系表示成一个矩阵或表。
关系模型是目前使用最普遍的数据库模型，已经成为数据库开发的标准，它的建立实质上就是在分析系统的功能之后将实体和它们之间的关系进行建模，来描述实体和它们之间的信息关系。
1.3 数据流模型数据流模型是为了更有效地描述过程及过程间的数据流，而使用的模型。
它们能够清楚地表示数据从一个地方流到另一个地方，它也可以用于表示数据处理过程，因为它可以表示一系列活动之间的流程关系，可以描述过程间传递的数据，以及表示数据从一处到另一处所经过的路线和要经过的活动节点。
数据库逻辑设计阶段是组成数据库应用程序的重要一步，最常用的数据模型主要有三种：实体模型、关系模型以及数据流模型。
它们可以将系统的业务要求和所需分析的元数据做出相应的抽象，从而有助于完成最终的数据库应用程序的开发和设计。
数据库设计之逻辑结构设计
E-R图向关系模型的转换（续）
? 由于连接操作是最费时的操作，所以 一般应以尽量减少连接操作为目标。 例如，如果经常要查询某个班级的班 主任姓名，则将管理联系与教师关系 合并更好些。
E-R图向关系模型的转换（续）
转换原则⒌ 三个或三个以上实体间的一个
多元联系转换为一个关系模式。
– 关系的属性：与该多元联系相连的各实体的键
通常多采用这个方法利用dd和dfd来分析冗余幵消除乊数据模型的优化续当一个应用的查询中经常涉及到两个或多个关系模式的属性时系统必须经常地进行联接运算而联系运算的代价是相当高的可以说关系模型低效的主要原因就是做联接运算引起的因此在这种情况下第二范式甚至第一范式也许是最好的非bcnf的关系模式虽然从理论上分析会存在丌同程度的更新异常但如果在实际应用中对此关系模式只是查询幵丌执行更新操作则就丌会产生实际影响
选修（学号，课程号，成绩）
E-R图向关系模型的转换（续）
转换原则⒊ 一个1:n联系可以转换为一个独
立的关系模式，也可以与n端对应的关系模 式合并。
– 1) 转换为一个独立的关系模式
– 关系的属性：与该联系相连的各实体的
键以及联系本身的属性
– 关系的键：n端实体的键
E-R图向关系模型的转换（续）
转换原则⒊ 一个1:n联系可以转换为一个独
E-R图向关系模型的转换（续）
例，“拥有”关系模式：
拥有（学号，性别）
与学生关系模式：
学生（学号，姓名，出生日期，所在系，年级， 班级号，平均成绩）
都以学号为码，可以将它们合并为一个关系模式：
学生（学号，姓名，性别，出生日期，所在系， 年级，班级号，平均成绩）
E-R图向关系模型的转换（续）
实例 ? 按照上述七条原则，学生管理子系统中的
十大思维模型课程设计
十大思维模型课程设计一、教学目标本课程旨在帮助学生掌握十大思维模型，提升其逻辑思维、创新能力和问题解决能力。
具体目标如下：知识目标：学生能够准确理解并背诵十大思维模型的定义和关键特点。
技能目标：学生能够运用所学思维模型分析实际问题，并提出创新的解决方案。
情感态度价值观目标：学生培养批判性思维习惯，增强自信心，勇于面对挑战。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括十大思维模型的讲解和案例分析。
具体安排如下：第一周：模型一：逻辑推理模型讲解逻辑推理模型的定义、特点和应用，并进行相关案例分析。
第二周：模型二：批判性思维模型讲解批判性思维模型的定义、特点和应用，并进行相关案例分析。
第三周：模型三：创新思维模型讲解创新思维模型的定义、特点和应用，并进行相关案例分析。
第四周：模型四至模型十依次讲解模型四至模型十的定义、特点和应用，并进行相关案例分析。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法：1.讲授法：教师讲解十大思维模型的定义、特点和应用。
2.案例分析法：教师提供实际案例，引导学生运用所学思维模型进行分析。
3.小组讨论法：学生分组讨论，分享对案例的分析和建议。
4.实验法：学生进行思维训练实验，巩固所学知识点。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：提供权威的十大思维模型教材，为学生提供理论知识基础。
2.参考书：推荐相关阅读资料，丰富学生的知识体系。
3.多媒体资料：制作精美的PPT、视频等资料，生动展示思维模型的应用。
4.实验设备：提供充足的实验设备，确保学生进行思维训练实验的需求。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业和考试三个部分，以全面、客观、公正地评估学生的学习成果。
平时表现评估：通过观察学生在课堂上的参与度、提问和回答问题的表现来评估其学习状态。
作业评估：布置与课程内容相关的作业，要求学生独立完成，评估其对知识的理解和应用能力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
6
2.2 BCNF模式规范情况分析
BCNF模式已经 很好了吗？
How good is BCNF?
• There are database schemas in BCNF that do not seem to be sufficiently normalized • Consider a relation (由于关系模式不允许多值属性，故有这样的模式) inst_info (ID, child_name, phone) ID-员工号
10
3.2 (无关)冗余属性
什么是冗余属性 (函数依赖的)?
Extraneous Attributes
无关的
• Consider a set F of functional dependencies and the functional dependency in F. F 等价于(F – { }) {(
存在大量的数据冗余！
8
上述BCNF 模式的不足 如何克服？
How good is BCNF? (Cont.)
ID 99999 99999 child_name
David William
• Therefore, it is better to decompose inst_info into:
inst_child
• Note: implication蕴含 in the opposite direction is trivial in each of the cases above, since a “stronger” functional dependency always implies a weaker one F 等价于F ’= {A C }！ • Example1: Given F = {A C, AB C }
全键！
它们的键是什么？
inst_phone
ID
99999 99999
phone
512-555-1234 512-555-4321
全键！
ห้องสมุดไป่ตู้
This suggests the need for higher normal forms, such as Fourth Normal Form (4NF), which we shall see later.
• If a relation is in BCNF it is in 3NF (since in BCNF one of the first two conditions above must hold). • Third condition is a minimal relaxation of BCNF to ensure dependency preservation (will see why later).
F2：仅有一非平凡函数依赖：ID所有其它属性！
两模式均为BCNF！
3
1.2 第三范式(3NF)
BCNF分解有 无不足？
BCNF and Dependency Preservation
如何避免这 种现象？
• Constraints, including functional dependencies, are costly to check in practice unless they pertain附属于 to only one relation • If it is sufficient to test only those dependencies on each individual relation of a decomposition in order to ensure that all functional dependencies hold, then that decomposition is dependency preserving. • Because it is not always possible to achieve both BCNF and dependency preservation, we consider a weaker normal form, known as third normal form.
二者“必居其一”！
Example schema not in BCNF:
仅存在这样的函数依赖：属性都只依赖于键！
instr_dept (ID, name, salary, dept_name, building, budget )
because dept_name building, budget holds on instr_dept, but dept_name is not a superkey
2
instr_dept (ID, name, salary, dept_name, building, budget ) dept_name building, budget, key is ID
这样的分解带 来什么好处？
Decomposing a Schema into BCNF
• Suppose we have a schema R and a non-trivial dependency causes a violation of BCNF. We decompose R into:
9
3 正则覆盖
3.1 问题引入
函数依赖集常会出 现什么现象？
Canonical Cover
正则覆盖(等同于王能斌教材-最小函数依赖集)
• Sets of functional dependencies may have redundant dependencies that can be inferred from the others
5
2 模式规范化
2.1 规范化的目标
什么是理想 的关系模式 分解？
Goals of Normalization
• Let R be a relation scheme with a set F of functional dependencies. • Decide whether a relation scheme R is in “good” form. • In the case that a relation scheme R is not in “good” form, decompose it into a set of relation scheme {R1, R2, ..., Rn} such that
课程名称: 数据库系统 --------------------
第4部分:逻辑模型设计
逻辑模型设计(优化-范式与模式分解)
教 师：朱征宇 单 位：重庆大学计算机学院
初始关系模式如何进行优化？ 有普遍可行的方法吗？
1
1 巴赫范式&第三范式
1.1 巴赫范式(BCNF)
什么样的关系模 式称为BCNF？
Boyce-Codd Normal Form
• •
(U ) (R-(-))
• In our example above,
• = dept_name F1：dept_name building, budget • = building, budget and inst_dept is replaced by • R1： (U ) = ( dept_name, building, budget ) • R2：( R - ( - ) ) = ( ID, name, salary, dept_name )
512-555-1234 512-555-4321 512-555-1234 512-555-4321
（待续）
inst_info 键是什么？ 键由三个属性组成---全键！
7
这的BCNF存 在什么不足？
How good is BCNF? (Cont.) • There are no non-trivial functional dependencies and therefore the relation is in BCNF • Insertion anomalies – i.e., if we add a phone 981-992-3443 to 99999, we need to add two tuples (99999, David, 981-992-3443) (99999, William, 981-992-3443)
4
什么是第三范式， 与BCNF的区别？
Third Normal Form第三范式
• A relation schema R is in third normal form (3NF) if for all:
in F + at least one of the following holds:
• Intuitively, a canonical cover of F is a “minimal” set of functional dependencies equivalent to F, having no redundant dependencies or redundant parts of dependencies
• 1) each relation scheme is in good form • 2) the decomposition is a lossless-join decomposition • 3) preferably, the decomposition should be dependency preserving.