1) model data
模型数据
1.
A kind of model data and the preprocessing method for the logic circuit test generation system (TGS) are presented.
讨论了逻辑电路测试生成系统（简称ＴＧＳ）中使用的一种模型数据及预处理方法。
2) data model
数据模型
1.
Research into 3D spatial data model of highway engineering;
道路工程三维空间数据模型的研究
2.
Lifecycle data model & its evolvement for product family;
产品族生命周期数据模型及其演化研究
3.
Web-based data model conversion for power system;
基于Web的电力系统数据模型转换
3) data modeling
数据模型
1.
Data Modeling and Data Integrated Mechanism on Urban Utilities GIS;
城市管网地理信息系统的数据模型与数据集成机理研究
2.
Aimed at the characteristics of product lifecycle management,product data ontology was defined by using meta-data modeling technique.
针对产品全生命周期管理的特点,将元数据建模技术与本体相结合建立基于元数据的产品数据本体,提出基于元数据的产品概念模型和面向产品全生命周期的产品数据模型;通过分析元数据建模的元层次,提出了基于元数据的产品数据本体建模体系结构以及通用描述,并给出了某汽轮机产品数据模型实例。
3.
It takes the transaction theme as example to introduce the designing process of data modeling of unionpay data warehouse.
本文针对银联的业务需求,设计了银联数据仓库的总体架构,并以交易情况主题为例介绍了银联数据仓库数据模型的设计过程。
4) data models
数据模型
1.
Research of data models for power distribution automation database;
配电自动化数据库基本数据模型的研究
2.
It is a generalization of ordinary fuzzy relational data models and can be used to describe a wide series of fuzzy objects in the real world.
提出了模糊关系数据库的一种广义数据模型ＧＦＲＤＭ，它是一般模糊关系数据模型的推广，可用来描述现实世界较为普遍的模糊对象。
3.
The focus is on data models and query processing.
介绍数据模型和查询处理,对空间环境中的查询优化问题做了简要讨论。
5) data module
数据模型
1.
It is keys to build the data warehouse,this paper describes and analysis the primary question and technology to resolve the data Cleansing,and discusses the method of data Cleansing using the mapping regular of metadata based on the differentiate betwean database s data module and data warehouse s data module.
数据仓库建设过程中最关键的环节是数据集成,本文重点分析了数据清洗需要解决的问题及涉及的主要技术,针对数据库的数据模型与数据仓库模型的区别讨论了利用元数据的映射规则的数据清洗方法。
6) date model
数据模型
1.
This paper discusses china movies multimedia database date model and construct process.
本文探讨了建设中国电影世界多媒体数据库的数据模型及具体建库过
2.
The research of 3DCM is becoming the internal and abroad hotspot As for 3DCM, it currently is short of a uniform and selfcontained data model Taking model of 3D urban building visualization as an example, a 3D date model of building based on current model file is built Finally, the correctness and efficiency of the model are testified by an exampl
对 3DCM而言 ,目前还缺少一个统一、完备的数据模型 ,作者对 GIS的数据进行了建模 ,以三维城市建筑物可视化模型为例 ,提出了基于 OBJ标准模型文件的面向对象建筑物三维数据模型。
补充资料：数据模型
数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的操作部分和数据库数据的约束条件。
数据结构 数据结构是目标类型的集合。目标类型是数据库的组成成分，一般可分为两类：数据类型、数据类型之间的联系。数据类型如DBTG(数据库任务组)网状模型中的记录型、数据项，关系模型中的关系、域等。联系部分有DBTG网状模型中的系型等。数据操作部分是操作算符的集合，包括若干操作和推理规则，用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。数据约束条件是完整性规则的集合，用以限定符合数据模型的数据库状态，以及状态的变化。约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束；静态约束和动态约束；实体约束和实体间的参照约束等。
概念的发展 随着数据库学科的发展，数据模型的概念也逐渐深入和完善。早期，一般把数据模型仅理解为数据结构。其后，在一些数据库系统中，则把数据模型归结为数据的逻辑结构、物理配置、存取路径和完整性约束条件等四个方面。现代数据模型的概念，则认为数据结构只是数据模型的组成成分之一。数据的物理配置和存取路径是关于数据存储的概念，不属于数据模型的内容。此外，数据模型不仅应该提供数据表示的手段，还应该提供数据操作的类型和方法，因为数据库不是静态的而是动态的。因此，数据模型还包括数据操作部分。
三种重要模型 层次模型、网状模型和关系模型是三种重要的数据模型。这三种模型是按其数据结构而命名的。前两种采用格式化的结构。在这类结构中实体用记录型表示，而记录型抽象为图的顶点。记录型之间的联系抽象为顶点间的连接弧。整个数据结构与图相对应。对应于树形图的数据模型为层次模型；对应于网状图的数据模型为网状模型。关系模型为非格式化的结构，用单一的二维表的结构表示实体及实体之间的联系。满足一定条件的二维表，称为一个关系（见关系数据库）。
格式化模型可以描述复杂的数据结构，用存取路径实现数据间的联系。从60年代后期以来，在各种计算机系统上建立了许多层次模型和网状模型的数据库管理系统。这些系统成功地应用于数据处理。但这类系统具有以下缺点。首先是使用了许多与数据操作任务无关的概念，如DBTG系统中的系，用户必须按照存取路径存取数据库中的数据。其次，不支持集合处理，即未提供一次处理多个记录的功能。第三，没有充分认识端点用户直接与数据库对话的需求，缺乏为适应非预期查询而增加系统设施的能力。这些缺点降低了程序和数据的独立性，影响应用程序员的工作效率，限制端点用户对数据库的使用。
关系模型严格符合现代数据模型的定义。数据结构简单清晰。存取路径完全向用户隐蔽，使程序和数据具有高度的独立性。关系模型的数据语言非过程化程度较高，用户性能好，具有集合处理能力，并有定义、操纵、控制一体化的优点。关系模型中，结构、操作和完整性规则三部分联系紧密。关系数据库系统为提高程序员的生产率，以及端点用户直接使用数据库提供了一个现实基础。
关系模型研究的一个课题，是扩展关系模型和把数据模型形式化。1981年提出可把数据模型看成是抽象的程序设计语言。数据库是变量，数据库模式是变量的类型。数据库状态是某类变量所取的值。数据定义语言给出说明数据库变量的语法，数据操纵语言是数据模型中操作类型的具体实现，而数据库管理系统是某个数据定义语言和数据操纵语言的具体实现。这样，就可以用程序设计语言的形式概念和方法来研究数据模型。
参考书目
萨师煊、王珊：《数据库系统概论》，高等教育出版社，北京，1984。
数据结构 数据结构是目标类型的集合。目标类型是数据库的组成成分，一般可分为两类：数据类型、数据类型之间的联系。数据类型如DBTG(数据库任务组)网状模型中的记录型、数据项，关系模型中的关系、域等。联系部分有DBTG网状模型中的系型等。数据操作部分是操作算符的集合，包括若干操作和推理规则，用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。数据约束条件是完整性规则的集合，用以限定符合数据模型的数据库状态，以及状态的变化。约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束；静态约束和动态约束；实体约束和实体间的参照约束等。
概念的发展 随着数据库学科的发展，数据模型的概念也逐渐深入和完善。早期，一般把数据模型仅理解为数据结构。其后，在一些数据库系统中，则把数据模型归结为数据的逻辑结构、物理配置、存取路径和完整性约束条件等四个方面。现代数据模型的概念，则认为数据结构只是数据模型的组成成分之一。数据的物理配置和存取路径是关于数据存储的概念，不属于数据模型的内容。此外，数据模型不仅应该提供数据表示的手段，还应该提供数据操作的类型和方法，因为数据库不是静态的而是动态的。因此，数据模型还包括数据操作部分。
三种重要模型 层次模型、网状模型和关系模型是三种重要的数据模型。这三种模型是按其数据结构而命名的。前两种采用格式化的结构。在这类结构中实体用记录型表示，而记录型抽象为图的顶点。记录型之间的联系抽象为顶点间的连接弧。整个数据结构与图相对应。对应于树形图的数据模型为层次模型；对应于网状图的数据模型为网状模型。关系模型为非格式化的结构，用单一的二维表的结构表示实体及实体之间的联系。满足一定条件的二维表，称为一个关系（见关系数据库）。
格式化模型可以描述复杂的数据结构，用存取路径实现数据间的联系。从60年代后期以来，在各种计算机系统上建立了许多层次模型和网状模型的数据库管理系统。这些系统成功地应用于数据处理。但这类系统具有以下缺点。首先是使用了许多与数据操作任务无关的概念，如DBTG系统中的系，用户必须按照存取路径存取数据库中的数据。其次，不支持集合处理，即未提供一次处理多个记录的功能。第三，没有充分认识端点用户直接与数据库对话的需求，缺乏为适应非预期查询而增加系统设施的能力。这些缺点降低了程序和数据的独立性，影响应用程序员的工作效率，限制端点用户对数据库的使用。
关系模型严格符合现代数据模型的定义。数据结构简单清晰。存取路径完全向用户隐蔽，使程序和数据具有高度的独立性。关系模型的数据语言非过程化程度较高，用户性能好，具有集合处理能力，并有定义、操纵、控制一体化的优点。关系模型中，结构、操作和完整性规则三部分联系紧密。关系数据库系统为提高程序员的生产率，以及端点用户直接使用数据库提供了一个现实基础。
关系模型研究的一个课题，是扩展关系模型和把数据模型形式化。1981年提出可把数据模型看成是抽象的程序设计语言。数据库是变量，数据库模式是变量的类型。数据库状态是某类变量所取的值。数据定义语言给出说明数据库变量的语法，数据操纵语言是数据模型中操作类型的具体实现，而数据库管理系统是某个数据定义语言和数据操纵语言的具体实现。这样，就可以用程序设计语言的形式概念和方法来研究数据模型。
参考书目
萨师煊、王珊：《数据库系统概论》，高等教育出版社，北京，1984。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条