一种多维数据建模方法研究

一个数据库环境的成功与否,很大程度上取决于它的底层模型和标准化程度.在已有研究成果的基础上,提出了一种新的多维数据模型,在此模型上可以解决目前对以度量属性为查询条件采对维属性的查询问题.     

多维数据库的一种压缩存储方法

随着数据库应用的普及,商业经营者为了在竞争中获胜,需要对其自身业务的运作以及整个市场相关行业的情况进行分析,从而作出有利决策,这种决策的依据便是大量的存储在数据仓库中的多维业务数据。对比了多维数据库的2种存储方法——二维关系表存储法和多维数据表存储法的空间性能和对查询分析的时间性能。多维数据表存储法在时间性能上占优势,但在存在大量空白数据的多维数据来说,会浪费许多存储空间,针对该问题,提出了一种对多维数据表的压缩存储方法。     

基于多维分层教学的职高数学教育模式研究

在目前我国的教学过程中,职高教育不同于普高的教育,职高教育普遍比较倾向于专业性的教学内容,在职高数学教育中,由于学生的数学基础差异化普遍比较大,因此在职高数学教学中运用传统的、普通的数学教学模式已经不能适用于现如今职高学生的专业学习和就业要求了。需要有效地结合学生的专业需要和需求,以学生的发展为本,采取多维分层教学的模式,有效地展现职高教学的个性化。本文就在多维分层教学的职高数学教育模式进行有效的分析和研究。     

一种基于多维度转换策略的家装数据可视化方法

家装工程数据对于委托方与受委托方均有极重要的意义。为改善传统工程类数据可视化方法在家装项目信息化过程中难以对层次多维数据进行有效处理的缺点,提出一种基于多维度转换策略的可视化方法。该方法将数据建模处理后,按数据层次类别在不同维度可视图中进行布局,最后通过属性关系映射实现不同维度的可视化视图转换。实验结果表明,多维度可视化模型在“工程—房间—墙体”的层次结构中,进度指标可视化准确率均可达到 100%。基于多维度转换策略的可视化方法不仅可直观展示家装数据层次结构,还可有效降低因主观原因导致的进度指标消费误差。     

基于光学扫描的点云数据处理系统研究

在缩短产品开发周期、消化吸收国外先进设计技术、提升产品设计制造水平过程中逆向工程技术发挥着关键作用。作者就逆向工程中的关键技术——点云数据处理,介绍一种新的点云数据处理系统,该系统集成了噪声过滤、数据光顺、数据精简,并通过实例进行论述。     

基于多维索引树编码的数据库分层访问技术研究

通过对数据库分层访问优化算法的设计,提高大型数据库的数据调度和信息索引能力。传统方法对分层数据库的访问算法采用语义指向索引技术,随着数据量的增大和干扰数据增多,对数据库访问的准确度不高。提出一种基于多维索引树编码的数据库分层访问技术,对大型分层Web数据库的数据结构模型进行系统分析,然后构建数据库中的数据信息流模型,以此为信息源进行多维索引树编码设计与数据库的语义信息特征模板匹配,实现对数据库的分层访问优化设计。仿真结果表明,采用该方法进行数据库分层访问,通过多维索引树编码,可提高数据库访问过程中的数据召回率和配准率,数据库访问的收敛性和抗干扰性较好,训练时间较短。     

小学数学作业多维分层评价的思考与实践

本文基于《义务教育数学课程标准（2022年版）》对教学评价改革的基本要求,以作业评价研究为突破口,探索实现小学数学作业多维分层评价的策略和方法,包括构建小学数学作业多维分层评价体系、改进小学数学作业评价手段、体现小学数学作业评价主体多样等。     

多维数据可视化技术研究综述

随着大数据技术、信息可视化技术的飞速发展,数据可视化的概念正在不断的演变发展。在对现有研究资料进行分析的基础上,梳理了国内外多维数据可视化领域的成熟技术,并从应用角度对其进行了评价。同时评价了近几年来国内外学者在多维可视化技术方面的研究与应用成果,并展望了多维可视化技术的未来研究方向和挑战。     

数据仓库技术与多维数据集实现

随着数据库技术的发展和数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多,出现了“数据拥挤’’现象．数据仓库可以对数据进行有效集成,是数据分析与决策支持的基础。是把数据转换成信息知识的关键技术．     

数据仓库技术与多维数据集实现

随着数据库技术的发展和数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多,出现了"数据拥挤"现象.数据仓库可以对数据进行有效集成,是数据分析与决策支持的基础,是把数据转换成信息知识的关键技术.     

基于数据仓库技术的电子商务系统

提出了基于数据仓库技术,把客户点击流数据和电子商务网站产品交易数据相结合,共同进行智能分析,提供个性化推荐的思想.介绍了建立基于数据仓库技术的电子商务系统的关键技术,讨论了点击流分析技术,重点介绍了采用JAVA技术设计的图书电子商务系统,阐述了其点击流的收集、分析和个性化推荐的实现.     

基于奇异值分解的简化数据应用

奇异值分解是提取数据特征信息的一种强大工具,其应用可以从信息检索领域扩展到金融、医疗、统计学等各领域,是简化数据、相似度计算的一种有效方法。对奇异值分解原理和特性进行阐述,介绍了基于Python与其相关科学计算库的奇异值分解过程和相似度算法,解释了将庞大的数据矩阵映射到低维空间的转换过程,图像数据通过奇异值分解较原始图像压缩了近8倍。分别对SVD在推荐系统和图像压缩两方面的具体应用进行描述,总结出奇异值分解在数据降维中的强大应用和良好前景。     

长期股权投资成本法涉及计算的简化技巧

本文就长期股权投资成本法核算中被投资方分配利润或现金股利时，投资方应确认的投资收益及应冲销的投资成本的复杂计算公式的简化问题提出相应技巧。     

基于神经网络的半导体压力传感器数据融合技术

针对半导体压力传感器数据融合问题，提出一种新的数据融合方法－神经网络法，实验结果表明，该方法具有实用、高效等特点。     

基于数据挖掘技术的故障诊断系统研究

根据航空发动机状态数据库特点提出了相应的数据挖掘算法,采用相应的数据预处理技术,使目的数据有效地输入神经网络进行故障诊断,从而构建出基于数据挖掘技术的故障诊断系统的总体设计图,并以航空发动机系统为研究对象,通过试验验证了此系统在海量数据前提下,能够实现实时监控与故障诊断。     

基于中国剩余定理的数据广播加密方案

数据广播技术在各个领域得到广泛应用.公钥制密码学也被引入数据广播中以实现数据的秘密广播.目前广泛使用的多重密钥方案和门限方案有其局限性,需要一种具有更高效率和适用性的数据广播加密方案.基于中国剩余定理的改进方案具备了简洁的实现模型和理想的抗攻击性,具有更为实际的应用价值.     

逆向工程数据处理的简化方法

文章所指的工程是反向创造的过程,即从现有的部分数据通过使用扫描或测量装置重建其现有的部分。三维激光扫描仪已经变得更加准确、数据采集的速度急剧增加。但是,它每秒产生数千点,处理大量的数据是一个大问题。因此,必须减少获得点数据,并将它转换成生产过程所需的格式。本文提出的方法可以有效地减少点数据的数量,同时保持精度。     

基于BWC的XML文本数据索引技术研究

在XML文档中,相当大的部分是由文本数据组成的,针对XML文本数据占用空间较大、对压缩文本数据有效搜索效率较低的难点,基于BWC提出了压缩XML文本数据索引的技术,通过构造全文本数据模型,并利用整体压缩自索引存储XML文档的文本数据,实验结果表明,该技术不仅有效支持XPath查询语言文本搜索,而且内存消耗相对较小,实现了中小规模数据的内存搜索.     

基于Rough集理论的数据挖掘属性约简技术的研究

经过20多年的发展，Rough集理论获得了广泛的认识和运用，特别在数据挖掘、知识发现的研究中发挥着越来越大的作用．属性约简是大数据集压缩冗余数据的关键技术，Rough集理论基于数据分类的原理，提出了属性约简判定理论，并发展了多种约简技术，使数据挖掘中的属性约简难题摆脱了依赖主观处理的阶段，得到了有效的处理，并向高效约简的方向发展．