基于小波多窗谱提取的智能数据库特征挖掘

通过对智能数据库的特征优化挖掘,实现特征数据融合,优化数据库分组访问信道,提高数据调度效率。当前的智能数据库特征挖掘算法采用相关度匹配的特征级联挖掘技术,当分层特征之间的具有较大的相似度时,挖掘效果不好。提出一种基于小波多窗谱提取的智能数据库特征挖掘算法。构建数据库模型,建立GMS方法以最小的代价和以最小的样本偏差来实现最高质量的样本数据集,采用粗糙概念格的生成算法进行数据流的频繁访问特征分区,构建小波函数,得到智能数据库的特征双曲调频母小波,提取数据库信息流的多窗谱特征,进行智能数据库特征挖掘算法改进。仿真结果表明,该算法进行数据库特征挖掘的运行时间较短,数据库特征挖掘精确度较高,提高了对数据库的访问和数据调度的精度和效率。     

小波尺度投影多普勒容限提升制导算法改进

在航行器制导系统设计中,多普勒容限是系统设计的重要波形参数,多普勒宽容性有利于提高目标检测性能和减少设备复杂性。传统的设计方案采用双曲调频小波的自小波变换进行多普勒容限提升,当双曲调频小波出现时间尺度耦合时,产生相似结构包络平移,检测性能无法满足制导系统设计需求。提出一种改进的基于连续小波变换尺度投影算法的多普勒容限提升算法,进行制导系统设计改进,设计目标回波的宽带模型,根据选择性衰落失真模拟接收信号,构建双曲调频小波制导检测器,降低算法复杂度。实验结果表明,该算法能提升多普勒的宽容性,有效完成低信噪比下的弱信号检测,提高航行设备的制导性能,满足现有航行器制导系统的战术要求。     

引入多源数据相位谱补偿的数据库索引算法

对层次网络数据库的敏感信息快速索引是提高数据库访问技术的基础,传统方法采用矢量模型特征聚类算法进行数据库敏感信息特征提取和索引,当数据库中的信息呈现多源化状态时,数据库索引精度不高。提出一种基于多源数据相位谱补偿的数据库索引算法。构建多源数据库模型,进行数据库访问信道分配设计,分析多源数据的相位谱特征,进行相位谱补偿实现数据库索引算法优化,仿真结果表明,采用该算法对含有多源信息特征的数据库进行信息检索和访问,信息匹配准确度较高,特征提取准确,提高数据库访问性能。     

Net大数据库散布点的抗干扰优化查询算法

在Net环境下,大数据库的散布数据具有随机分布特征,干扰性较强,难以实现有效查询,研究优化查询算法对提高大数据库的数据调度和访问能力具有重要价值。提出一种基于大数据信息流集合划分机制与模式匹配的Net大数据库散布点的抗干扰优化查询算法。构建Net大数据库散布点数据采集模型,引入了融合特征空间的构架模式,通过数据信息流集合划分机制与模式匹配,得到大数据信息流异步层最小竞争异步递进值,实现抗干扰优化查询。结合Matlab和SQL Sever混合编程进行仿真,实验结果表明,能有效提高对Net大数据库散布点的查询性能,抗干扰能力强,提高对散布点数据的召回率,在数据库构建和应用中具有应用价值。     

大型数据库的混沌倍周期分岔普适调度算法

研究大型流媒体数据库的普适性调度问题,提高对数据库的优化访问和数据调度能力。传统方法采用遗传进化算法进行大型流媒体数据库的数据调度,数据库中海量信息流的分岔高维矢量特征不能得到有效利用,导致调度性能不好。提出一种基于混沌倍周期分岔的大型流媒体数据库普适调度算法,设计双态平稳的混沌倍周期分岔流媒体数据库调度模型,设置复激活函数,按实部和虚部分路对流媒体大数据库进行普适调度,提高数据库访问能力。仿真实验结果表明,该算法能有效提高流媒体数据调度数据吞吐量和调度成功率,普适性较好。     

多信息融合迭代恢复匹配的访问路径偏移修正

在CStor云数据库访问中,细粒度云存储数据的信息特征存在个体较大差异,访问路径产生多频偏移,数据访问调度性能受限。传统方法中采用PSO局部搜索方法进行访问路径修正,搜索效率低,个体更新较慢。提出一种基于细粒度云存储数据迭代恢复匹配的云数据库访问路径偏移修正算法,以PSO多信息融合Pareto支配集为指导,构建多信息融合细粒度数据的主特征模型,采用迭代恢复匹配方法增加了局部搜索提高搜索到全局最优解的几率,实现路径偏移修正。仿真实验采用3组测试集对CStor云数据库进行访问调度和路径偏移修正,结果表明采用该算法,实现对访问路径的动态实时修正,收敛距离较小,提高了CStor云数据库访问和数据挖掘性能。     

Deep Web数据库的语义高斯边缘化索引路径优选

数据库的索引路径优化选择是实现对Deep Web数据库的深度访问和安全访问的关键。传统方法中对Deep Web数据库的路径选择采用关键字搜索方法,根据关键字罗列出所有可能复合信息的数据,当出现歧义特征时,数据索引准确度不高。提出一种基于语义高斯边缘化的数据库索引路径选择方法。构建Deep Web数据库的特征模型,计算节点与关键词的匹配度,得到高斯边缘化路径控制目标函数,把语义相似度分解为用户查询意图的相关性指向函数,实现高斯边缘化路径控制。将数据库的预测控制指令输入序列进行变量耦合加权,与邻阶跨层链路进行均衡处理,设置语义高斯边缘化索引复激活函数,提高对数据库的索引性能,实现路径优选。仿真结果表明,该算法能提高数据库的查准率,减少查询时间,实现对Deep Web数据库高效安全访问。     

基于最优化网格分配的资源数据库访问控制

对网络资源数据库的优化调度和访问控制是实现大型数据库管理和构建的关键技术,传统方法中采用非对称补偿的单模态资源数据库网络控制算法,受到网格分配不均衡的限制,访问控制性能不好。提出一种基于最优化网格分配的资源数据库访问控制方法,构建网格分配下的网络资源数据库结构模型,提取数据信息的最大熵,表征信号含有有用信息饱和量的有效特征,有效反映资源数据的特征信息,通过网格分配,求得的资源数据库的功率谱优化分配概率密度函数,通过概率分析生成具有反应数据显著特征的特定随机数产生序列,满足之前的概率密度的随机调配需求,实现最优化网格分配,实现资源数据库访问控制改进。仿真实验表明,该算法具有较好的资源数据库访问性能,控制精度较传统方法提升,控制的鲁棒性较好,在数据库访问和调度中应用价值高。     

嵌入权向量编码的数据库优化访问路径控制

对网络数据库进行访问路径优化控制,提高数据访问调度能力。传统的网络数据库访问路径控制采用关联特征分析的平均互信息法进行关联维提取,当关联维特征出现独立同分布状态时,提取性能受限,导致数据库访问路径失控。提出一种嵌入权向量编码的数据库优化访问路径控制技术。计算权向量编码信息,通过权向量编码,得到数据库访问路径控制的信息增益为二叉分类回归编码信息,实现对数据库访问路径状态空间优化重组,提高控制能力。仿真实验表明,该算法进行大型网络数据库的数据访问和调度,具有较少的时间开销,提高了数据访问的吞吐量,有效提高数据库访问控制的性能,减少访问路径偏移,具有较高的特征贡献率。     

支持多模推荐的多层数据库优化访问技术

为解决数据库访问中的关联数据推荐问题,进行数据库的多层时态属性重构,提高数据库访问能力。传统的数据时态属性重构技术采用文本信息特征分类重构方法,无法有效满足多模数据推荐中的数据库访问环境。提出一种支持多模推荐的数据库多层时态属性重构优化访问技术。构建数据库的多层时态数据重构数据结构模型,在重构过程中进行实现自适应阈值寻优,计算各传输节点在数据分发中自身对对方的直接信任值和间接信任值,进行多模推荐关系图构造,采用平均互信息方法求解数据库多层时态属性的自适应阈值,对数据库访问节点的彼此行为进行监控,实现数据库访问优化。仿真结果表明,采用该方法能有效实现对数据库访问用户的多模推荐,提高数据库访问的性能,提高数据调度的普适性和准确性。     

非线性MIMO级联数据库频繁访问特征分区技术

多输入输出(MIMO)级联数据库广泛应用在大型电子设备故障诊断数据库架构中。对MIMO级联数据库频繁访问过程中,进行特征分区有利于提高数据库访问性能。提出一种基于属性集合幂集的区间概念格的非线性MIMO级联数据库频繁访问特征分区算法,进行MIMO级联数据库的非线性特征分析及区间概念格构造,对数据库子系统的状态矢量进行临界状态数学建模,构建数据库的特征分区目标函数,改进MIMO级联数据库频繁访问特征分区性能。仿真实验表明,该算法能准确实现对非线性MIMO级联数据库频繁访问特征的提取和分区处理,有效提高了对MIMO级联数据库的内部访问特征的分析能力,有利于提高数据库访问性能,大幅提高数据检测性能,为构建专家系统奠定基础。     

网络带宽频间谐振干扰时间-尺度分析

在分组交换网络通信系统中,由于带宽频移键控产生谐振干扰,导致信号传输不稳定,甚至产生误码和丢包。提出一种基于连续小波变换与带宽时延-尺度耦合特性构建的复杂网络带宽频间谐振抗干扰算法。对抗干扰模型进行时间-尺度分析,把干扰信号模型分解成一组带宽双曲调频信号,并分析信号时间平移与尺度伸缩等同效应,有效抑制谐振干扰。仿真验证了算法的有效性,时间-尺度建模分析结果准确,有效抑制了网络带宽频间谐振干扰,大幅降低了复杂分组交换网络通信的误码率,对提高网络安全性能具有积极意义。     

GPS大数据库分区访问特征分割算法

研究GPS全球定位系统大数据库的分区方位特征分割问题,提高GPS大数据访问的抗干扰能力。传统方法采用基于块匹配的GPS大数据定位信号调度方法实现数据访问,在弱信号强干扰环境下干扰抑制能力差,算法稳健性不好。为解决这一问题,提出一种基于模式匹配的GPS大数据库分区访问特征分割算法,构建GPS大数据库数据访问模型,数据块按可靠性需求划分为若干个等级,得到储节点模块匹配模型,设计GPS大数据信息流集合划分机制,对流量信息占用概率进行特征匹配,实现GPS大数据库分区访问特征分割,通过计算数据访问的精确度和抗干扰能力等指标进行性能测试分析,仿真结果表明,采用该算法能较好地反映GPS大数据信息流的分区特征,特征分割效果较好,数据访问中抗干扰能力强,实时性好,GPS大数据定位信息访问精度较高,具有优越性。     

过度曝光图像缺失信息修复算法

图像在过度曝光采集的情况下会因为光圈的进光量过大导致图像的细节关键信息缺失,研究过度曝光图像的缺失信息修复算法,为图像的细节特征分析奠定基础。传统方法采用图像小波尺度分解方法进行图像缺失信息修复,随着光圈的增大,对细节信息的修复效果不好,提出一种基于改进的小波包分解的过度曝光图像缺失信息修复算法。构建了过度曝光图像的纹理信息特征传导模型,采用Harris角点检测算法实现对过度曝光图像的灰度特征匹配,采用小波包分解方法对图像缺失信息进行位置和尺度信息的重构,实现缺失信息修复。仿真结果表明,采用该算法进行过度曝光图像修复,图像的细节特征得到准确有效复原,提高图像的识别能力。     

基于自适应特征映射的云数据管理索引算法

随着Web数据库技术的发展,需要对云数据进行索引管理,提高Web数据库访问能力。传统方法采用高斯边缘化路径控制方法进行索引,在无法及时获知Web云数据的先验语义特征信息时,索引精度不高。提出一种基于自适应特征映射的云数据管理索引算法。构建云数据管理模型,提取云数据自适应特征,采用语义相似度特征分析方法实现特征映射,采用一维搜索方法进行峰值搜索,初始化数据库索引起始时间点,设置语义高斯边缘化索引复激活函数,对本层链路和跨层链路进行均衡处理,达到云数据管理和优化索引的目的。仿真结果表明,采用该算法能有效提高云数据管理索引精度,提高云数据的准确调度和访问能力。     

采用频域波束分级聚焦的多源数据库幂级检索

大型智能数据库的幂级检索优化设计是提高数据库访问和数据挖掘性能的关键,由于多源特征分层数据库所覆盖的对象集具有不定分区性,导致数据检索精度不高。提出一种采用频域波束分级聚焦的多源数据库幂级检索算法。多源特征分层数据库的数据结构形式,进行数据集信息模型构建,对信息模型改进型频域波束分级聚焦算法设计,实现数据库的幂级检索算法改进,提高数据挖掘性能,仿真实验表明,采用该算法进行多源分层特征数据库检索,数据信息在频域聚焦特征较为明显,数据挖掘精度较高,具有优越性能。     

正态谐振网络病毒连续攻击下的重叠检测算法

新型的网络病毒的入侵和传播以正态谐振方式进行连续攻击,检测困难,需要对病毒攻击进行有效检测。传统的检测方法采用干扰攻击定位状态转移特征提取的层次性检测算法实现对病毒连续攻击的检测,算法没能自适应求解连续攻击下的特征选择参数,检测性能不好。提出一种基于窄带信号频谱偏移修正的正态谐振网络病毒连续攻击下的重叠检测算法。采用链重叠检测和向量化运算模拟正态谐振网络病毒的攻击特征和相关性质,实现对病毒的检测,通过Langevin方程描述,正态谐振网络的病毒连续攻击表现为一种双稳态非线性驱动多频共振模型,采用窄带信号频谱偏移修正方法,计算得到病毒节点连接概率以及个体的感染率,提高检测性能。仿真结果表明,该算法对病毒传播有较好的抑制性,提高了对网络病毒连续攻击下的检测性能和重叠检测能力。     

基于Gabor特征分解的高斯混合非线性图像滤波

通过图像滤波提高图像的分辨和识别能力,传统的图像滤波算法采用小波降噪方法,由于受到背景色噪声的干扰,小波分解中对低频图像参量的滤波性能不好。提出一种基于Gabor特征分解的高斯混合非线性图像滤波算法。首先进行图像平滑和小波分解预处理,沿梯度方向求得图像边缘信息,在尺度平移平面上进行小波特征分解,得到图像滤波过程中的Gabor小波变换系数,采用高斯混合非线性滤波算法实现图像滤波方法改进。仿真结果表明,采用该方法进行图像滤波,能有效抑制图像斑点噪声,提高图像的分辨性能,对边缘特征和细节的保持能力方面性能有优越,特别适用于对合成孔径雷达成像的滤波处理。     

异构CMP数据库重复数据滤除算法

重复数据作为大量冗余数据的一种,对其有效及时地滤除能保证单芯片多处理器(CMP)数据库稳定运行。传统方法采用Fourier域变换方法,在干扰数据较多,信噪比较低时滤除效果较差,提出一种基于微分盲卷积的异构CMP数据库重复数据滤除算法,提取出满足固有模态函数的微分盲卷积分量,根据重复数据的丢失信息流特征,进行特征分解,得到重复数据的去均值量,实现对基于微分盲卷积的异构CMP数据库重复数据滤除算法改进。仿真实验表明,该算法能有效提高CPU利用率,提高系统数据处理的性能,各个节点信息处理效率较高,系统的占用率有所降低,具有数据访问和处理方面的优越性。     

基于小波包分解的水面目标吨位大小分类方法

基于不同吨位大小的水面船舶辐射噪声特点,提出了一种利用小波包分解提取各频率段能量作为分类特征,利用支持向量机算法进行分类的方法。比较了基于三种不同核函数的支持向量机性能。仿真结果表明,利用小波包分解和支持向量机能对水面目标吨位大小进行有效估计。