基于控制集合的电力通信不确定大数据查询优化

提高元组数目特别大下的不确定数据查询的准确高效特性,采用Top-k查询算法改进设计,通过数据查询操作设计及PT-k查询算法控制集合改进,结果验证有:对城市负荷预测的不确定数据应用预测得出设计算法实现了数据估计及收敛速度快的优点;对java中随机生成的实验数据得出控制集合以外的元组成为查询结果的可能性为0即控制集合较小时,算法优势明显,数据量较大元组更新时对不确定数据查询结果的影响概率明显降低;设计控制集合的方法查询算法远小于现有需要计算的元组方法处理的元组数目。这一研究对于大元组不确定的数据管理具有显著的理论和实践价值。     

基于RDF链接遍历查询方案的优化(英文)

针对采用现有的RDF链接遍历查询执行方案只能回答部分类型SPARQL查询的问题,结合具体的SPARQL查询,讨论了元组模式执行顺序对查询结果及查询代价的影响,分析了互联数据Web的2个问题:缺乏反向链接性与不支持偶然发现的解.然后,提出了3个启发式的逻辑查询计划优化原则:FBGP原则、元组模式链原则和种子URIs原则.这3个原则有助于减少中间解和增加可回答的查询类型数目.并通过实验证明了其有效性和可行性.实验结果表明,优化后的方案能够以较小的代价得到更多的查询结果,从而有助于用户更好地发挥互联数据Web的潜能.     

面向GPU应用的自适应采样距离场快速计算方法

针对加速GPU处理大规模三角网络模型,提出一种新颖的自适应采样距离场算法。基于多层Hash表处理体素化过程中生成的Voxel/Triangle二元组,简化通用八叉树结构提高距离场采样点生成效率,获得了很好的显存存取和采样性能。通过在NVIDIA GTX480 GPU中针对8类图形进行实验数据验证,根据交互式性能要求,所提出的新型算法可以应对几十万级的三角网格模型和5123分辨率的处理要求。     

实现多媒体课件随机出题功能的探讨

在制作多媒体课件的过程中,使用Rand函数和数据库查询功能进行配合,不仅可以实现试题的随机抽取,还可以实现选择项以随机的顺序出现,并能应用于选择、判断等多种题型,同时还可对用户的选择进行自动判断并给出判断结果.     

基于改进的受限随机选择的图像检索相关反馈

文章提出了一种基于改进的受限随机选择算法的图像检索相关反馈。首先通过移动查询点更新查询向量,然后针对受限随机方法中的等距划分未能反映负样本真实分布的缺点进行改进,提出根据等密度划分来确定负样本选择的子区域。改进方法提高了负样本的代表性,并且一定程度上解决了反馈中的"小样本"问题,实验证明,较原有的受限随机选择能在更少地反馈次数内得到更好地反馈结果。     

基于Web的课表查询/维护系统

我校教务处的计算机自动排课系统已正常使用许多年了。这是一个使用Foxbase开发的数据库应用系统。随着我校校园网投入使用,自然希望将自动排好的课表转移到校园网上,从而既能满足师生通过校园网查询课表的要求,又能使教学管理人员在移动办公的过程中,通过校园网进行课表调整。WWW是TCP/IP网络上最受欢迎的信息发布和查询媒介。本文主要探讨基于Web的数据库查询和维护技术,并介绍我们已实现的,基于这一技术的课表查询/维护系统。     

用“方正奥思”设计课件的随机出题

在利用“方正奥思”制作多媒体课件的过程中，使用Rand函数和数据库查询功能进行配合，不仅可以实现试题的随机抽取，还可以实现选择项以随机的顺序出现，并能应用于选择、判断等多种题型，同时还可对用户的选择进行自动判断并给出判断结果。     

基于本体的数据库元搜索引擎域映射

为了实现数据库元搜索引擎在语义层次上的映射,采用本体作为信息的组织形式,并记录本体中没有的新词,当使用新词的频率超过一定阈值时,加入到本体库中,对本体进行扩充.查询过程支持"与"和"或"布尔运算.为了提高系统的映射速度,特别添加了一个记忆模块,记录用户近期的查询行为.并在映射过程中自动学习用户的查询兴趣,以此动态决定实例表的查询顺序.实验证明这些方法可以显著降低系统平均映射时间.     

一种特殊DATA CUBE的技术研究

封闭数据立方体利用元组间的关联,除去冗余信息,在减小数据立方体体积的同时,避免了查询时的解压缩。从源数据的分组角度对封闭数据立方体概念进行了解释,并在此基础上详细分析了由于源数据的更新而导致的对应封闭数据立方体的更新过程,给出了更新算法的框架。     

基于知识树的知识点表现方式研究

教学知识点就是教学活动中构成教学信息的最基本组成单位。对知识点的关系进行了探讨,定义了知识点属性的七元组结构并对知识点学习过程进行了描述。     

一种基于多元组Rough集的信息检索方法

如何处理非精确条件下的数据检索在当前信息社会中已变得越来越为重要．本文介绍了一种基于多元组Ｒｏｕｇｈ集的有效信息检索方法．这种新方法是对普通Ｒｏｕｇｈ集模型的一种推广,它可通过多元组近似集来获取非精确查询结果     

Performance of Bootstrapping Approaches to Model Test Statistics and Parameter Standard Error Estimation in Structural Equation Modeling

Though the common default maximum likelihood estimator used in structural equation modeling is predicated on the assumption of multivariate normality, applied researchers often find themselves with data clearly violating this assumption and without sufficient sample size to utilize distribution-free estimation methods. Fortunately, promising alternatives are being integrated into popular software packages. Bootstrap resampling, which is offered in AMOS (Arbuckle, 1997), is one potential solution for estimating model test statistic p values and parameter standard errors under nonnormal data conditions. This study is an evaluation of the bootstrap method under varied conditions of nonnormality, sample size, model specification, and number of bootstrap samples drawn from the resampling space. Accuracy of the test statistic p values is evaluated in terms of model rejection rates, whereas accuracy of bootstrap standard error estimates takes the form of bias and variability of the standard error estimates themselves.     

模拟偏差对自助法估计的影响探讨

文中探讨了模拟偏差对自助法均值估计的影响.首先,从分布N（1,12）中产生样本数据,利用自助法,得到自助法均值的估计.然后讨论了样本数据均值和总体分布均值的偏差对自助法估计的影响.结果表明,当偏差的绝对值小于等于0.54时,模拟结果较好,当偏差的绝对值大于等于0.56时,模拟结果很差.     

Storage optimization for query processing over data streams

A defining characteristic of continuous queries over on-line data streams, possibly bounded by sliding windows, is the potentially infinite and time-evolving nature of their inputs and outputs. For different update patterns of continuous queries, suitable data structures bring great query processing efficiency. In this paper, we proposed a data structure suitable for weak non- monotonic update pattern in which the lifetime of each tuple is known at generation time, but the length of lifetime is not necessarily the same. The new data structure combined the ladder queue with the feature of weak non-monotonic update pattern. The experiment results show that the new data structure performs much better than the traditional calendar queue in many cases.     

An Educational Tool for Formal Relational Database Query Languages

This article describes an educational tool, implemented in Prolog, that takes advantage of the connection between logic programming and databases to provide an evaluator for relational query languages. The tool utilizes a common data definition facility and provides the student with a choice of query languages: relational algebra, domain relational calculus, tuple relational calculus, and SQL. The students use the relational interpreter for a sequence of homework assignments that both provide invaluable feedback on each language and illustrate the differences between the languages.     

一种关系模式的DTD发布方法

提出了一种基于边表的关系模式的DTD发布方法 .在分析了关系模式和DTD的特征的基础上 ,给出了它们之间的映射规则 .然后 ,给出了基于边表的转换算法 .获取关系数据字典中的关系模式信息和基于边表的转换算法是该方法的 2个关键点 .关系数据模式发布为DTD文档后 ,其他应用就可以利用DTD所包含的结构信息对关系数据进行优化查询 .     

基于智能数据分析的高校毕业生档案转递查询管理系统的设计

针对高校毕业生档案数据量大,转递查询管理易出现遗漏等问题,设计基于智能数据分析的高校毕业生档案转递查询管理系统。该系统可以实现毕业生信息提取、档案查询、档案安全转递的功能。通过与电子档案管理系统、基于微服务的智能档案服务系统、基于层次分析法的方法对比实验表明:该系统转递误差0.15%,内存使用率接近100%,运行时间0.1 s,查询工作比传统分析方法更加科学安全,应用性更广。     

基于粗糙集的分布式信息检索

在分布式数据库技术和模糊集理论的基础上,应用作为数据挖掘的新方法的 Rough集理论,针对分布式数据库的复杂查询处理问题,构建一种基于 Rough 集的分布式数据库系统,设计出Rough集上的查询算法,降低了信息查询的时间复杂性,提高了信息查准率,兼顾了查全率,为信息查询和科技查询提供决策支持。     

关系模式到XML Schema的高效转换算法研究

为了将大量的数据以关系数据库的形式存储和保存,将这些关系数据转换成XML文档,给出一个基于查询的关系模式到XML模式转换的有效算法。通过分析数据值基数和用户查询模式,采用列间的相等合并的方式,解决隐式参照完整性问题,最终结果用XML Schema表示。此算法能够避免关系模式转换成错误的XML Schema,并且能够全面有效地表达关系模式中的信息,实现有效信息的充分利用。     

XML数据存储研究

网络上正在产生的大量的数据主要是HTML格式的数据,可以预计将来的网络上还将产生大量的数据,不过越来越多的将是XML格式。如何有效地存储和检索网络上的XML数据成为一个研究热点。由于数据库技术不断趋于成熟,一种方法是采用数据库对XML数据进行存储和查询等操作。其基本思想就是利用XML数据模式到数据库的数据模式的映射来存储。另外也可以采用文件形式来存储;还可以采用半结构化数据库存储或者采用面向对象数据库存储。