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。     

关联规则数据结构分布重排的数据库索引算法

数据库优化索引是实现文本数据信息智能存储和调用的关键技术,网络信息文本数据具有较大的关联规则特性,造成了数据结构类间干扰,影响数据库索引精度。传统方法采用虚拟数据分布重组数据库索引技术,文本数据库扩展查询中会出现聚类特征不一致。提出一种基于关联规则数据结构分布重排的数据库索引算法。先构建网络信息文本数据库相对关联状态系统模型与关联规则关系图,在此基础上进行数据库规则信息流的结构分布重排,挖掘关联特征,实现数据库索引算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行文本数据库索引,提高了特征匹配效率,降低执行时间,展示了优越性能。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于小波包分解正态谐振数据库优化访问控制

<正>态谐振数据库多用于构建物理数据层,实现数据集中控制,研究正态谐振数据库的优化访问技术,提高数据库的数据分析处理能力。传统方法采用数据库整体逻辑映射方法进行数据库访问,导致数据召回性能不好。提出一种基于小波包分解的正态谐振数据库优化访问算法。构建数据库的信息模型,构建双曲调频母小波,对数据访问特征进行双曲调频特征分解,得到物理层的数据特征通过小波包分解匹配滤波后的输出。仿真结果表明,采用该算法能有效提高数据召回率,优化数据库访问控制性能。     

提高福建省台湾文献信息中心存储平台性能的思考

通过分析福建省台湾文献信息中心存储平台的现状,结合其硬件、应用方面的特点,依据当前存储方面的技术发展,提出通过IP SAN、SSD存储、分散存储、并行数据库、新的索引结构等措施对平台进行调整、升级,以提高其性能,以满足海峡两岸不断加强的交流发展需求.     

运用VB环境中的ADOX对象访问数据库

在VB6．0中进行数据库编程时,可以使用ADOX数据访问接口,在创建新对象时能够灵活地创建表、列、索引并添加记录。使用这种方法建立的数据库文件和数据表可以满足用户的特殊需要。     

基于相对临界耦合预测控制的数据库安全索引

提出基于相对临界状态耦合预测控制算法的数据库安全索引访问技术,以网络分布式DeepWeb数据库测试数据集作为研究对象,构建了网络数据库的相对状态数学模型,分析并研究了网络Web数据库深度安全索引算法,提出了数据库索引中预测控制技术,并进行了稳定性分析证明。仿真实验表明,在提出的新的数据库索引技术下,数据库索引路径更加清晰直接,能有效剔除干扰因素,对耦合信号特征能较好控制,从而使得数据库访问效率和安全性大幅提高,实现了最优路径索引,控制了计算消耗。     

一种快速有效的相似视频检索方法

提出了一种新的相似视频快速检索方法.根据视频的时空分布统计得到图像特征码和视频单元,通过统计视频单元数量度量视频相似性.为了适应可扩展计算的需要,提出了基于聚类索引表的检索方法.通过对大规模数据库的查询测试证明该相似性检索算法快速有效.     

基于信息融合的虚拟数据分离动态云存储设计

提出一种基于信息融合的虚拟数据分离动态云存储设计方法。构建了虚拟数据的分离动态云存储调度模型,进行信息特征提取,对提取的云存储信息特征进行信息融合处理,实现虚拟数据分离动态云存储改进设计。仿真结果表明,采用该算法进行云存储设计,能较为准确地反映虚拟数据的细节信息特征,提高数据融合精度,为实现动态分离存储提供优化索引通道,进而提高云存储中数据调度性能。     

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。     

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。     

一种金字塔存储算法在云计算数据库中的研究

传统的数据库的存储功能已经无法满足云计算下的数据存储和访问,本文首先分析云计算数据库的架构的组成形式,将树型存储方式作为云计算数据逻辑存储,其次,将金字塔算法引入到数据存储访问中,将云计算下的数据特征嵌入到算法中。通过模拟云计算环境的仿真实验说明本文的算法相比与普通算法能够缩短存储时间和访问时间,提高了效率。     

海量信息存储中数据库性能优化方法

研究海量信息存储过程中的数据库性能优化问题.假设数据库中存在海量信息,则数据库信息查询需要耗费大量的时间,无法满足当今社会的信息需求.因此,需要对数据库性能进行优化处理,提高数据库查询的效率.为此,提出了一种基于云计算的数据库性能优化方法.建立云计算数据关系模型,描述数据库中相关数据之间的联系,从而为数据查询提供依据.计算数据节点的负载状态,从而实现数据库中信息的快速查询.实验结果表明,这种算法能够有效提高数据库查询效率,取得了令人满意的效果.     

改进的多媒体图像资源递阶索引调度算法

在多媒体图像数据库构建中,需要设计一种有效的多媒体图像资源递阶索引调度算法,提高对图像的实时处理和图像数据挖掘能力,传统方法中采用簇内图像数据寻优算法进行多媒体资源调度,性能受到了图像分布间隔的非均匀性的限制,图像索引调度性能不好。提出一种多媒体图像数据库资源递阶控制的图像索引算法,提高多媒体资源调度性能。设计多媒体图像空间位置放置算法,采用STARMA模型对多媒体图像资源进行高斯核平滑处理,得到STARMA模型展开后的图像特征模型,定义任务相邻边,计算新到达的任务与已放置任务相邻的可重构单元边,得到多媒体资源递阶索引的任务相邻边,进行图像预处理,实现多媒体图像空间位置放置。对每一个元独立地服从一个高斯随机数相位生成像点,构建最大空闲矩形矩阵,存放以当前单元为基点的最大空闲矩形包含的单元个数,得到多媒体资源的递阶控制模型,实现算法改进。仿真结果表明,算法能提高多媒体图像资源的索引精度,调度性能较好,图像调度稳健性提高。     

基于SQL优化提高数据仓库的ETL效率的方案

数据仓库的ETL过程基本是通过控制用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作,实现数据库的高效管理。通过数据库表索引、游标的正确使用。数据抽取和上载时的SQL优化分析及方法。     

基于虚拟数据加速分布重组的数据库索引技术

通过对文本数据库的优化索引提高信息检索功能,传统的数据库索引方法采用单层文本特征聚类方法,聚类特征不一致时,存在非法聚类和非法结果输出的安全问题。提出一种基于虚拟数据加速分布重组的数据库索引技术,首先构建虚拟数据加速分布重组模型,改进数据库的分布模型,提高对文本数据的索引能力,把需要的文档集经过预处理后,构建文本数据库,算出各个候选扩展词的权重后,需要根据各个词与原查询词的相关度,构成数据库文本扩展词集合,采用相关规则挖掘的规则词作为扩展,得到了虚拟数据的加速分布系统状态函数,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,进而实现查询扩展,实现数据库索引算法改进。仿真结果表明,该算法进行文本数据库索引的收敛性好,检索精度和有效连接数较高,执行时间短,展示了其优越性。     

数据库的优化与存储分析

数据库作为现代数据存储的主要方式,如何最大程度的提高数据存储和读取的效率,是数据库发展面临的主要问题,本文在数据库存储现状的基础上,结合硬件和软件等影响数据库性能的因素,从建立索引、日常的完整性检查和碎片整理等方面,对数据库的优化措施,进行了深入的研究,希望能给实际的数据库优化工作,提供一定的参考。