多尺度信息对中医文本关系抽取的研究

多对多关系的 ER 模型设计，是数据库设计里一个挺绕但又常见的点。两张表都有多个对应项，咋办？中间插个“桥”表就好啦。R 表就是这个桥，它把两个实体的主键拎出来，组成一个联合主键，简单明了。你可以理解为“学生选课”：一个学生能选多课，一门课也有多学生。嗯，这种设计灵活，存查询都方便。 实体、属性、关系，三个关键词搞定 ER 模型。实体就是你业务里的主角，像学生、公司；属性是他们的身份证明，像学号、名称；关系嘛，就是这些主角之间发生的联系，比如一个员工在哪个部门。画图用菱形、椭圆啥的，记不住？习惯了就好，重点还是理解背后意思。 M:N 关系看着复杂，其实起来蛮清楚的。重点是：别把字段硬塞进原表，

Hibernate 里多对多关系的，算是数据库映射里比较典型的一个场景了。像学生选课、用户角色这种关系就挺常见的，用好了不仅代码清晰，操作起来也顺手。这篇内容讲得还蛮系统，从实体类的注解写法，到中间表怎么设计，再到懒加载优化和事务，基本上你踩的坑都提到了。里面的例子挺贴地气的，想搞清楚@ManyToMany到底怎么玩，看一遍准没错。

多尺度理论已应用于数据挖掘领域，但多尺度数据挖掘研究尚不充分，缺乏普适性理论与方法。针对这一问题，研究了普适的多尺度数据挖掘理论，并提出了尺度上推关联规则挖掘算法SU-ARMA。首先基于概念分层理论划分数据尺度，定义数据尺度；接着阐明了多尺度数据挖掘的实质和研究核心；最后在多尺度数据理论基础上，利用采样理论和Jaccard相似性系数对频繁项集进行处理，实现了多尺度数据间知识的向上推导。实验结果显示，该算法在人造数据集和H省全员人口真实数据集上具有高覆盖率和精确度，支持度估计误差较低。

在数据库建模中，一对多实体关系是指一个实体的实例可以与多个另一个实体的实例关联。这种关系可以通过在“多方”实体的关系中包含“一方”实体的主键作为外部键来实现。

针对中文信息抽取的挑战，研究人员借鉴英语信息抽取技术，取得了一定成果。然而，汉语特有特点表明直接照搬外文技术不足以充分解决中文信息抽取问题。

一对多联系是指在一个实体集 A 中，至少有一个实体可以与另一个实体集 B 中的多个实体相关联，而 B 中的每个实体最多只能与 A 中的一个实体相关联。 例如，在公司管理系统中，“部门”和“员工”之间就存在一对多联系。一个部门可以有多名员工，而一名员工只能属于一个部门。 在实体关系图 (E-R 图) 中，一对多联系使用一个带有箭头的线段表示，箭头指向“一”方，线段另一端连接“多”方。

多尺度函数的 MATLAB 脚本shujiao5.m，对搞图像或者信号的同学来说，真是个不错的入门资源。结构清晰，注释也比较友好，运行起来效果一目了然，适合你想快速上手多尺度变换的概念和实践。

多个实体之间的多对一关系是指对于实体集E1、E2、...、En中的每个实体ej（j≠i），最多只能与实体集Ei中的一个实体关联。换言之，Ei与E1、E2、...、Ei-1、Ei+1、...、En之间的关系是多对一的。

这份程序主要涵盖了Matlab中单尺度和多尺度Retinex算法的实现，所有代码均配有详细注释。