完整word版,NC数据加工做语义模型

matlab读取和写入nc格式数据用到的几个函数(2013-04—19 11：39:01)转载▼分类： Vapor读取nc：fname='nc文件路径’。

fid=netcdf。

open（fname，'NC_NOWRITE’)；%打开文件vid=netcdf。

inqvarid（fid,'varname’）;％返回各变量的idvardata=netcdf。

getvar(fid，vid）;％根据ID读出数据netcdf.close（fid)；例:fname=’F：\adcirc\tide\tide_OBC\four_tide\new_grd\huibao\27to29\ele.nc'fid=netcdf.open（fname，’NC_NOWRITE’）;%´ò¿ªÎļþvid=netcdf。

inqvarid(fid,'lon');％·µ»Ø¸÷±äÁ¿µÄidvardata=netcdf.getvar(fid,vid)；%¸ù¾ÝID¶Á³öÊý¾Ýnetcdf。

close(fid)；写入nc：使用matlab原生支持命令创建nc文件范例1。

创建nc文件cid = netcdf.create（filename， mode）；mode：’NC_NOCLOBBER’: Prevent overwriting of existing file with the same name。

’NC_SHARE’： Allow synchronous file updates.'NC_64BIT_OFFSET’: Allow easier creation of files and variables which are larger than two gigabytes.例如：ncid = netcdf。

报表语义模型（数据加工：返回结果集方式）数据加工方式：1.返回查询SQL ; 2.返回结果集DataSet；3.返回数据表。

实现方式基本一致，可以参照系统原有报表语义模型一、新建报表查询入口类，初始化报表字段1.数据加工查询业务处理接口的定义:package nc.itf.fbm.paperbill.query;import nc.pub.smart.data.DataSet;import nc.vo.pub.BusinessException;import com.ufida.dataset.IContext;/**票据信息查询/票据池额度查询接口** @author 温燕荣WYR* @date 2014-04-15*/public interface IFbmQueryPaperBillService {/*** 票据信息查询* @param context* @return* @throws BusinessException*/public DataSet queryPaperBillInfo(IContext context) throws Exception;/*** 票据池额度查询接口* @param context* @return* @throws BusinessException*/public DataSet queryPaperBillPoolLimit(IContext context) throws Exception;}2.数据加工入口类，初始化报表字段package nc.itf.fbm.paperbill.query;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import mon.NCLocator;import nc.pub.smart.data.DataSet;import nc.pub.smart.metadata.DataTypeConstant;import nc.pub.smart.metadata.Field;import nc.pub.smart.metadata.MetaData;import nc.vo.obm.paperbill.query.PaperBillPoolVO;import com.ufida.dataset.IContext;/**票据池额度查询入口类** @author 温燕荣WYR* @date 2014-04-15*/public class QueryPaperPoolLimitService {private static final MetaData metaData;public QueryPaperPoolLimitService(){super();}/*** 获得结果集** @param context 报表界面查询传进来的参数（查询条件=值，系统一些默认参数等）* @return*/public static DataSet queryPJCAmt(IContext context)throws Exception {//调用报表查询业务处理接口，IFbmQueryPaperBillService gatherservice=(IFbmQueryPaperBillService) NCLocator.getInstance().lookup(IFbmQueryPaperBillService.class.getName());DataSet resultDataSet = gatherservice.queryPaperBillPoolLimit(context);setPrecision(resultDataSet);return resultDataSet;}//初始化报表要显示的字段，包括查询条件字段也在内static {metaData = new MetaData();List<Field> fields =makeList();//报表显示字段Field f = new Field();f.setFldname(NAME);f.setCaption("财务组织名称");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.ACCTNAME);f.setCaption("机构名称");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.ACCTNO);f.setCaption("账号");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.PJCNO);f.setCaption("票据池编号");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.PJCKAMT);f.setCaption("票据池可开票额度");f.setPrecision(17);f.setDataType(DataTypeConstant.BIGDECIMAL);f.setScale(4);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.CUSKAMT);f.setCaption("客户剩余可开票额度");f.setPrecision(17);f.setDataType(DataTypeConstant.BIGDECIMAL);f.setScale(4);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.CUSEAMT);f.setCaption("客户有效开票额度");f.setPrecision(17);f.setDataType(DataTypeConstant.BIGDECIMAL);f.setScale(4);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.CORNAME);f.setCaption("分支机构名称");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.CORKAMT);f.setCaption("分支机构剩余可开票额度");f.setPrecision(17);f.setDataType(DataTypeConstant.BIGDECIMAL);f.setScale(4);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.REQRESERVED1);f.setCaption("请求备用字段1");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.REQRESERVED2);f.setCaption("请求备用字段2");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.REPRESERVED3);f.setCaption("响应备用字段3");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.REPRESERVED4);f.setCaption("响应备用字段4");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);//查询字段f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.PK_ORG);f.setCaption("财务组织PK");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.QUERY_ACCTNO);f.setCaption("账号-查询");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.QUERY_PJCNO);f.setCaption("票据池编号-查询");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.MFLAG);f.setCaption("是否票据池主申请账号-查询");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.NEXTTAG);f.setCaption("下页标识-查询");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.REQRESERVED1);f.setCaption("请求备用字段1-查询");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.REQRESERVED1);f.setCaption("请求备用字段2-查询");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING);fields.add(f);metaData.addField(fields.toArray(new Field[] {}));}/*** 构造list** @param <T>* @return*/public static <T> List<T> makeList() {return new ArrayList<T>();}//字符串类型字段统一设置字段长度private static void setPrecision(DataSet resultDataSet) { for (Field f : resultDataSet.getMetaData().getFields()) { if (f.getDataType() == DataTypeConstant.STRING) {f.setPrecision(300);}}}/*** 获得票据池额度元数据（相当于代码写一个元数据）** @return*/public static MetaData getPJCAmtrMetaData(){return metaData;}}二、数据加工业务处理//注意：我这个是（银企直联）NC在线查询银行数据的代码，不用完全参照//我这里就举例（票据池额度查询）package nc.impl.fbm.paperbill.query;import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import nc.bs.fbm.paperbill.PaperBillService;import mon.NCLocator;import nc.itf.fbm.paperbill.query.IFbmQueryPaperBillService;import nc.itf.fbm.paperbill.query.QueryPaperBillInfoService;import nc.itf.fbm.paperbill.query.QueryPaperPoolLimitService;import nc.itf.obm.paperbill.query.IObmQueryPaperBillService;import nc.pub.smart.data.DataSet;import nc.pub.smart.metadata.Field;import nc.pub.smart.metadata.MetaData;import nc.vo.fbm.paperbill.constant.PaperBillFbmOrderType;import nc.vo.obm.paperbill.constant.PaperBillObmConstant;import nc.vo.obm.paperbill.query.PaperBillInfoVO;import nc.vo.obm.paperbill.query.PaperBillPoolVO;import nc.vo.pub.BusinessException;import nc.vo.pub.query.ConditionVO;import com.ufida.dataset.IContext;import com.ufida.report.anareport.FreeReportContextKey;/**票据信息查询/票据池额度查询接口实现类** @author 温燕荣WYR* @date 2014-04-15*/public class FbmQueryPaperBillServiceImpl extends PaperBillService implements IFbmQueryPaperBillService{private IObmQueryPaperBillService iObmQueryPaperBillService;//这一步可以不需要去理解，当不存在就可以了private static String billfunc= PaperBillObmConstant.PAPERQUERY;/*** 票据池额度查询* @param context* @return* @throws BusinessException*/@Overridepublic DataSet queryPaperBillPoolLimit(IContext context) throws Exception {//获取查询条件值ConditionVO[] conditionvos=(ConditionVO[]) context.getAttribute(FreeReportContextKey.KEY_REPORT_QUERYCONDITIONVOS);DataSet resultDataSet = new DataSet();HashMap<String,String> hashmap=new HashMap<String, String>();//获取查询条件(key，值)对应if(conditionvos!=null&&conditionvos.length>0){//执行了查询for(ConditionVO conditionvo:conditionvos){hashmap.put(conditionvo.getFieldCode(), conditionvo.getValue());}//这一步可以不需要去理解，当不存在就可以了Stringbanktype=getbanktype(hashmap.get(PaperBillPoolVO.QUERY_ACCTNO));//这一步可以不需要去理解，当不存在就可以了//根据当前界面VO获取银行的信息类createBankInfoClass(banktype,billfunc,PaperBillFbmOrderType.QUERYBILLPOOLLIMIT) ;/**这一步是获取查询条件值组装成查询vo（自己新建一个VO【PaperBillPoolVO】，记得加*上必须字段pk_org和orgname，前者是PK查询使用，后者是显示名称，初始化字段类里*面也必须有），我这里是按照不同银行动态调用各个handler*///组装发送指令VOPaperBillPoolVOpoolvo=(PaperBillPoolVO)abstractBankInfo.getQueryBankHandlerClass(abstractBankInfo).chan geQueryPaperBillPoolVO(hashmap);//查询条件值可能要先暂存，待返回数据集再把对应查询条件值设值回去，不然查不出数据//也就是查询条件是什么值，最终结果集对应的查询字段值也必须是什么值//看需求，报表字段有的时候需要建两种，一种是查询，一种是显示结果，进行分开//这一步是报表数据逻辑处理//发送查询指令业务接口PaperBillPoolVO[] paperBillPoolVOs = null;paperBillPoolVOs=getiObmQueryPaperBillService().queryPaperBillPoolLimit(new PaperBillPoolVO[]{poolvo});//获取报表查询条件之后经过一些业务处理后返回的最终结果数据//接收发送指令返回数据，进行数据转换，返回报表界面//把处理好的结果，可以是返回ArrayList或者对象数组PaperBillPoolVO[]resultDataSet =getPjcAmtRstProcessData(paperBillPoolVOs); //结果转换成DataSet }else{//没有执行查询MetaData metaData = QueryPaperPoolLimitService.getPJCAmtrMetaData();resultDataSet.setMetaData(metaData);}return resultDataSet;}//下面就是把转换成报表显示数据DataSet格式，这里是固定的换个VO就能用/*** 票据池额度查询* 银行返回的指令VO数据*转换成报表显示数据DataSet*@author 温燕荣WYR*@date 2014-4-17*@param paperBillPoolVOs*@return* @throws BusinessException*/public DataSet getPjcAmtRstProcessData(PaperBillPoolVO[] paperBillPoolVOs)throws BusinessException{DataSet resultDataSet = new DataSet();MetaData metaData = QueryPaperPoolLimitService.getPJCAmtrMetaData();resultDataSet.setMetaData(metaData);if (paperBillPoolVOs == null || paperBillPoolVOs.length== 0) {return resultDataSet;}Field[] fields = metaData.getFields();List<Object[]> reportList = new ArrayList<Object[]>();for (PaperBillPoolVO vo : paperBillPoolVOs) {if(vo==null){continue;}Object[] rowData = new Object[fields.length];for (int k = 0; k < fields.length; k++) {String fldName = fields[k].getFldname();rowData[k] = vo.getAttributeValue(fldName);}reportList.add(rowData);}resultDataSet.setDatas(reportList.toArray(new Object[0][fields.length]));return resultDataSet;}//从这里到最后面的代码不用去理会了/*** @param iObmQueryPaperBillService 要设置的iObmQueryPaperBillService*/public void setiObmQueryPaperBillService(IObmQueryPaperBillService iObmQueryPaperBillService) {this.iObmQueryPaperBillService = iObmQueryPaperBillService;}/*** @return iObmQueryPaperBillService*/public IObmQueryPaperBillService getiObmQueryPaperBillService() {if(iObmQueryPaperBillService==null){iObmQueryPaperBillService=NCLocator.getInstance().lookup(IObmQueryPaperBillService. class);}return iObmQueryPaperBillService;}//根据银行账户子户PK获取银行代码，如：工商银行00015 icbcpublic String getbanktype (String banktype) throws BusinessException{String nbanktype=banktype;if(nbanktype!=null){if(nbanktype.indexOf(",")!=-1){throw new BusinessException("[账号]不能多选！");}nbanktype=getPaperBillHandler().getNetbankinftpCodeByAccount(nbanktype);return nbanktype;}return null;}}三、语义模型-XX（预置、集团、全局）设置1.新建一个语义模型文件，来到【语义模型设计器】界面，第一步“选择表”。

语言建模和语义建模的介绍
语言建模和语义建模是自然语言处理领域中重要的概念，它们
在文本生成、语言理解和机器翻译等任务中起着关键作用。

首先，让我们来看一下语言建模。

语言建模是指根据已有的文
本数据，训练模型来预测下一个单词或字符的概率分布。

这种模型
可以是统计模型，也可以是基于神经网络的模型。

语言建模的目标
是捕捉语言的统计规律，使得模型能够生成具有语言风格的文本，
同时也可以用于语音识别、拼写检查和机器翻译等任务。

接下来，我们来谈谈语义建模。

语义建模关注的是语言中的含
义和语境。

它致力于将自然语言转化为计算机可以理解和处理的形式，以便进行语义分析、信息检索和问答系统等任务。

语义建模的
方法包括词嵌入（Word Embedding）、句子嵌入（Sentence Embedding）和语义表示学习（Semantic Representation Learning），这些方法可以帮助计算机更好地理解和处理自然语言。

总的来说，语言建模和语义建模在自然语言处理中扮演着不可
或缺的角色。

语言建模关注语言的统计规律和生成能力，而语义建
模则关注语言的含义和语境，帮助计算机更好地理解和处理自然语
言。

这两者的结合可以为文本生成、语言理解和机器翻译等任务提供强大的支持。

ncc 语义模型查询条件
NCC语义模型是一种用于自然语言处理的模型，它可以用于各
种文本相关的任务，包括文本分类、语义匹配、命名实体识别等。

在查询条件方面，NCC语义模型可以应用于以下几个方面：
1. 文本分类，NCC语义模型可以根据查询条件对文本进行分类，例如将文本分为正面评价和负面评价，或者按照主题进行分类。

2. 语义匹配，NCC语义模型可以根据查询条件来进行语义匹配，例如在问答系统中，根据用户的问题来匹配最相关的答案。

3. 命名实体识别，NCC语义模型可以根据查询条件来识别文本
中的命名实体，例如人名、地名、组织机构名等。

4. 情感分析，NCC语义模型可以根据查询条件对文本进行情感
分析，判断文本所表达的情感倾向，如积极、消极或中性。

5. 关键词提取，NCC语义模型可以根据查询条件从文本中提取
关键词，帮助用户快速了解文本的主题和重点内容。

总的来说，NCC语义模型在查询条件方面可以帮助用户更准确、高效地处理和理解文本数据，提高文本处理的效率和准确性。

希望
以上回答能够满足你的需求。

语义数据建模语义数据建模是指将语义信息进行抽象和描述，将其转化为计算机可处理的数据模型的过程，其目的是为了更好地支持语义搜索、数据挖掘、自然语言处理等应用。

语义数据建模的关键在于如何统一地表示复杂的语义关系，以及如何将这些关系转化为计算机可处理的形式。

语义数据建模涉及到多个方面的知识，如本体论、认知语言学、领域知识、数据库等。

其中，本体论是语义数据建模的核心理论，它提供了一个形式化的描述语义知识的工具。

通过本体，我们可以描述实体、关系、属性等概念，在构建语义数据模型时，本体提供了统一的元语言和命名空间，保证了不同领域和不同组织之间的语义相容性和互操作性。

在语义数据建模中，常用的本体语言包括OWL、RDF/S、RDFS等。

不同的本体语言具有不同的优缺点，在选择本体语言时需要考虑应用的需求、本体库的复杂程度、以及本体的可扩展性等因素。

语义数据建模的过程一般包括以下几个步骤：1. 定义本体本体是语义数据建模的基础，它描述了实体、关系、属性等语义概念。

本体的定义应该清晰、准确、可重用。

在定义本体时，需要考虑应用场景、数据源、模型的粒度等因素。

2. 构建本体库本体库是组织和管理本体的系统，它包含了一组本体、实例数据以及推理规则等。

本体库可以被多个应用程序和系统共享，从而实现语义数据的互操作性。

3. 实例化本体实例化本体是将抽象的本体概念具体化，生成实例数据的过程。

实例数据是语义数据建模的核心，它描述了真实世界中的实体、关系和属性等。

实例化本体的过程需要考虑数据来源、数据结构、数据粒度等因素。

4. 推理推理是语义数据建模的关键环节，它基于本体和实例数据推导出新的语义关系。

推理可以使得语义数据更加精细化、一致化、准确化，进而增强语义数据的应用能力。

5. 应用语义数据建模的最终目的是为应用程序和系统提供语义数据支持，解决数据集成、数据查询、知识发现等问题。

应用方面的需求将决定语义数据建模的粒度、丰富度和实时性等。

自然语言处理语义模型自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一门关注人类与计算机之间自然语言交互的学科。

在NLP中，语义理解是其中一个重要的研究领域。

本文将重点讨论自然语言处理中的语义模型。

语义模型是指用于处理自然语言中词语和句子的语义关系的模型。

它可以帮助计算机理解和解释人类语言的含义，从而实现更智能化的对话和信息处理。

语义模型通常基于语言学和统计学的原理进行构建。

在语义模型中，词语的上下文信息被用来推断其含义，从而建立起词语之间的语义关系。

常用的语义模型包括词向量模型（Word Embedding）、语义网络模型（Semantic Network）、语义角色标注模型（Semantic Role Labeling）等。

词向量模型是一种常用的浅层语义模型，它通过将词语映射到高维向量空间中来表示其语义关系。

在这个向量空间中，词语的相似性和关联性可以通过向量之间的距离和夹角来衡量。

常见的词向量模型有Word2Vec和Glove等。

语义网络模型是一种基于图结构的语义表示方法，它将词语和概念之间的关系以图的形式进行建模。

在语义网络模型中，节点代表词语或概念，边表示它们之间的关系。

通过网络上的路径和节点之间的连接，可以推导出词语之间的语义关系。

语义角色标注模型是一种用于识别句子中各个词语在语义角色结构中的角色的模型。

在句子中，每个词语都扮演着不同的角色，比如施事者、受事者、时间、地点等。

语义角色标注模型通过识别这些角色，可以更准确地理解句子的语义。

除了以上提到的语义模型，还有许多其他的模型和算法可以用于语义理解。

例如，基于深度学习的语义模型如循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和注意力机制（Attention Mechanism）等，可以在自然语言处理中取得出色的效果。

总而言之，语义模型在自然语言处理中扮演着重要的角色，它们可以帮助计算机更好地理解和解释人类语言的含义。

常用的语义模型
语义模型通常用于自然语言处理和文本分析，以理解、解释和生成人类语言。

以下是一些常用的语义模型：
1. **词袋模型**：这是一种简单的语义模型，它将文本视为单词的集合，并使用每个单词作为特征。

2. **TF-IDF模型**：这是一种基于词袋模型的改进，通过计算每个单词的频率和逆文档频率来反映单词在文档中的重要性。

3. **Word2Vec模型**：这种模型通过训练神经网络来预测单词之间的上下文关系，从而学习单词的向量表示。

4. **BERT模型**：BERT是一种预训练的深度双向Transformer模型，能够理解和生成自然语言的文本。

5. **GPT模型**：GPT是自然语言处理领域中的一种生成式预训练模型，可以生成连贯的自然语言文本。

6. **图神经网络（GNNs）**：这是一种用于处理图结构数据的神经网络，可以将文本表示为图的节点和边，并学习节点之间的语义关系。

7. **主题模型**：如LDA（潜在狄利克雷分配）等主题模型可以帮助识别文本集中的主题或概念。

8. **语义角色标注**：这种方法用于理解句子中单词之间的语义关系，如主语、谓语、宾语等。

9. **概念向量**：这种方法将概念（通常是词或短语）表示为高维向量，以便于计算它们之间的相似性和关系。

10. **知识图谱**：这是一种用于表示实体、属性和它们之间关系的
语义模型，常用于构建大规模知识库。

以上信息仅供参考，如需了解更多信息，建议查阅计算机科学和人工智能领域的专业书籍或咨询该领域专家。

报表语义模型（数据加工：返回SQL方式）数据加工方式：1.返回查询SQL ; 2.返回结果集DataSet；3.返回数据表(下次做了提供案例)。

实现方式基本一致，可以参照系统原有报表语义模型(抱歉不详细仅供参考)一、实现基本思路概况(不详细比较啰嗦)1.首先不管语义模型数据加工是返回SQL、DataSet或者TABLE任何一种类型基本实现步骤一致;2.先按需求实现的难易程度来选择使用以上那种方式来实现:一般数据都能SQL查询出来的，偶尔有一两点数据取不到可以选择返回SQL,不会取数的那段创建临时表;如果是基本上都是东拼西凑的取数那就返回DataSet方式；最后一种时返回TABLE这种场景标准产品用的也不多，后续提供案例；3.数据加工做语义脚本肯定需要定义接口和实现类，确定好报表属于那个模块创建接口和实现类并配置好接口文件UPM就好，具体配置可以参考改模块其他接口文件；4.数据加工接口参数一一般都是传com.ufida.dataset.IContext或者nc.pub.smart.context.SmartContext,这个是报表上下文，所有查询参数及系统变量5.都放在这个里面，语义模型与接口里面这个两个context 基本可以互相转换，后面案例就可以看出;6.不要想着是不是我要先把语义模型和自由报表配置好了再写数据加工代码，没用！正确可行的方式先写数据加工代码；7.首先就要自己明确报表的取数逻辑，脑海大概设计下大概的代码怎么写；8.确定查询条件及数据类型，接口实现类里面定义全局变量查询条件(推荐)默认否赋值，方便调试代码，因为这块还没用到查询模板，没法动态获取查询条件，后面分配了查询模板重新覆盖查询变量值就好了(数据加工报表只能做单据查询模板那种分配给报表节点)；9.如果是DataSet返回方式的接口实现类里面定义好元数据列及数据类型，SQL返回方式没有这一步操作；10.然后就是写报表取数逻辑代码，按自己默认设定查询变量值去写好代码及判断逻辑，最后返回数据(SQL、DataSet或者TABLE);11.客开报表一般把语义模型和自由报表定义在集团或者全局的节点，这也是规范和经验所得；12.在语义模型-集团(举例，全局节点也行)节点定义好自己的与模型，点设计弹出界面数据加工放入调用写好的数据加工过接口进行代码调试及代码纠正；13.现在调试接口参数context基本上时没有什么数据的，目前也不会有查询条件字段在里面，没有分配给节点查询模板呢，打开报表节点查询调用代码才能看到里面很多参数和值，所以暂时接口实现类不初始化查询参数方法及校验；14.语义模型数据加工里面放入调用接口代码，格式化，编译通过，下一步，代码成功的话会正常返回报表字段列(元数据)页签，点确定，“3选择字段”自己添加字段列，这里的字段必须是代码返回的，不能自己随便新增无效的;自己添加字段“表达式大方框”必须选择左下角“数据加工(dp)”里面的字段，这个表达式里面可以写公式；最后解释下“数据加工(dp)”这个命名都是这样写规范，防止其他实施不随意修改。

第2章知识表示方法部分参考答案2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来：(1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。

解：定义谓词P(x)：x是人L(x,y)：x喜欢y其中，y的个体域是{梅花，菊花}。

将知识用谓词表示为：(∃x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))(2) 有人每天下午都去打篮球。

解：定义谓词P(x)：x是人B(x)：x打篮球A(y)：y是下午将知识用谓词表示为：(∃x )(∀y) (A(y)→B(x)∧P(x))(3)新型计算机速度又快，存储容量又大。

解：定义谓词NC(x)：x是新型计算机F(x)：x速度快B(x)：x容量大将知识用谓词表示为：(∀x) (NC(x)→F(x)∧B(x))(4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。

解：定义谓词S(x)：x是计算机系学生L(x, pragramming)：x喜欢编程序U(x,computer)：x使用计算机将知识用谓词表示为：¬(∀x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer))(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。

解：定义谓词P(x)：x是人L(x, y)：x喜欢y将知识用谓词表示为：(∀x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))2.9 用谓词表示法求解机器人摞积木问题。

设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。

机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。

积木世界的布局如下图所示。

解：(1) 先定义描述状态的谓词CLEAR(x)：积木x 上面是空的。

ON(x, y)：积木x 在积木y 的上面。

ONTABLE(x)：积木x 在桌子上。

HOLDING(x)：机械手抓住x 。