分布式数据库中海量数据采集完整性约束

在分布式数据库系统的建立过程中,需要把大量的异构信息转化成数据库管理系统可以识别和处理的数据.在把信息装载到数据库前,需要对这些源数据进行完整性校验.利用数据库关系的偏序性把数据划分成不相交的子集,给出了一种描述数据库统计概貌的模型,把全局完整性约束局部化,对以文件形式存在的源数据进行分布武完整性检查,然后在后台将其批量装载到数据库中.此种方法在黑龙江省防洪决策数据库系统的建立过程中,明显提高了数据的可信度及装载效率.     

ECO分布式数据库体系结构及应用研究

阐述了ECO模型驱动技术和.Net Remoting技术,分析了基于ECO的分布式数据库应用程序的体系结构.通过网络游戏系统实例的设计,包括系统需求分析、逻辑模型构建和压力测试等,展示了ECO分布式数据库应用程序的开发过程,表明分布式数据库与ECO技术相结合确保了数据的一致性和完整性,提高了开发效率.     

代价敏感学习的过度拟合问题研究

代价敏感学习算法的目的是最小化各种代价总和,与其他学习算法一样,它必须面对过度拟合这个挑战性问题,即分类器可以较好地拟合训练数据,但对测试或实际数据的效果较差.针对代价敏感学习的这些缺点,提出两个克服过度拟合的策略.第一个滤波技术策略针对TCSDT分类建立,滤波后的概率估计值被用于对每个分离属性的潜在误分类代价计算,并延缓潜在大误分类代价的分离属性的优先选择,最后,采用交叉验证方法决定m的值.第二个策略与基于标准错误的Laplace剪枝方法不同,阈值剪枝采用一个预先定义的阈值集合(跟代价有关)来确定决策树的一个叶节点是否被剪除.这两策略可独立或联合用于避免TCSDT分类的数据过度拟合.实验表明,所提出的两算法不但在代价敏感学习中有优势,在非代价敏感学习也具有优势,可以有效地减弱过度拟合,有很强的健壮性,UCI数据集实验结果显示算法的拟合能力平均优于存在方法10%以上.     

分布式远程教育数据库系统的设计与实现

探讨利用Oracle远程数据访问和分布式事务处理能力建立一个远程教育系统,实现远程数据库间的共享、存储和更新.同时,对分布式数据库系统的体系结构和分布式数据库系统的一些实现技术,如分布策略、高级复制和数据链接以及分布式数据库系统的安全与恢复等进行了讨论.     

一种基于Dijkstra算法的启发式最优路径搜索算法

为了建立一个高效的路径搜索引擎,针对大型应用系统中寻径算法的平衡最优性、时间复杂度以及空间复杂度问题,从经典Dijkstra算法出发,将AI领域的决策机制引入到路径搜索中来,提出了一个启发式最优路径搜索算法.该算法在寻径过程中引入代价函数,由代价函数来决定寻径策略(即优先搜索哪些中间节点),以期望减少搜索节点数.给出了该算法得到最佳解的条件及其证明过程,并且以实例数据对两种算法进行了对比测试.     

基于CDPSO-EBRB的锂离子电池健康状态估计

锂离子电池在武器系统中广泛应用,对其健康状态的评估对于保证武器系统作战效能具有重要意义.但构建锂离子电池退化过程的物理模型难度较大,同时由于数据的不确定性与不完整性影响,使用纯数据驱动的方式也不能准确描述此过程.扩展置信规则库模型结合了知识结构和证据推理的特性,可对数据的不确定性与不完整性进行定量描述,但原始模型的参数选择对其性能影响较大,针对以上问题,提出了一种中心离散粒子群算法(CDPSO)优化的扩展置信规则库(EBRB)模型,并将该模型应用于锂离子电池的健康状态评估中,使用数据驱动方式将规则集转化为规则,采用CDPSO对初始参数进行训练,最后使用测试数据集来测试模型的有效性,通过与传统的方法进行比对,验证了所提出方法的有效性.     

分布式数据挖掘体系结构及任务分配算法

随着现代社会信息化的加速,数据和数据库的使用量迅猛上升,要求广泛应用能够并行且及时得出结果的分布式数据挖掘方法.文中针对分布式数据挖掘在不同服务器间的数据传输代价最小化这一问题,提出了相应的分布式数据挖掘体系结构、任务分配模型及其算法.并利用遗传算法对任务分配算法的结果进行进一步优化.结果表明,文中所提出的分布式数据挖掘体系结构、任务分配模型及其算法对于求解数据传输代价最小化问题是有效的.     

基于分布式系统OceanBase的并行连接

随着应用数据的飞速增长以及分布式数据库系统的不断涌现,数据存储在物理独立的节点已经成为一种趋势.在这种情况下,当应用需要进行复杂join查询时,就会不可避免地产生非常多的网络传输代价.所以,如何提高分布式系统中join查询的效率成为研究热点.本文在分析分布式数据库系统OceanBase执行nested loop join、Hash join、semi-join等算法的基础上,提出了合理利用硬件资源采用多线程并行执行join操作的优化思想,并在OceanBase数据库中分别对nested loop join、Hash join、semi-join等算法进行了并行改造.实验结果表明,在一定线程数内join算法执行效率与并行度呈正相关.     

基于分布式数据库系统的数据分配模型研究

提出一种基于分布式数据库的数据分配策略问题，数据分配得好对整个应用系统的改进、数据的可用性、提高分布式数据库（DDB）的效率和可靠性有很大影响．数据片段分配得好，整个系统的性能才会处于一个良好的状态．以通信代价作为衡量标准，通过实例研究数据分配方法的原理及用法，并对各自的优缺点进行了比较与分析的研究．     

能耗均衡无线传感器网络路由算法

针对现有无线传感器网络路由算法没有考虑数据接收能耗的问题,建立了一种考虑接收能耗的网络模型,在该网络模型基础上,提出了一种能耗均衡的无线传感器路由算法。该算法针对路径传输能力进行计算,通过设置能量阈值两次简化网络,设计了一个代价评估函数来重置能耗权值,以达到网络能量均衡消耗,并将该算法与CMAX算法应用于传感器网络数据采集和传输仿真。结果表明:网络在第一个节点失效时,该算法节点数据采集和传输次数比CMAX算法延长约4 000次以上,剩余能量减小20%左右;该算法更能保证网络有较长的生存期,并且可以保证能量均匀消耗和数据可靠传输。     

数据完整性检验策略的构建

通过利用在关系型数据库中所提供的约束、默认、规则和嵌套触发器技术，对来自客户端的数据进行有效性和合法性的检验，有效地保证了数据源的正确性和完整性；此外，合理的定义和应用一项数据完整性的检验策略，可以更有效地提高数据存储和检索的效率。     

ID-Based Public Auditing Protocol for Cloud Storage Data Integrity Checking with Strengthened Authentication and Security

Cloud storage service reduces the burden of data users by storing users’ data files in the cloud. But, the files might be modified in the cloud. So, data users hope to check data files integrity periodically. In a public auditing protocol, there is a trusted auditor who has certain ability to help users to check the integrity of data files. With the advantages of no public key management and verification, researchers focus on public auditing protocol in ID-based cryptography recently. However, some existing protocols are vulnerable to forgery attack. In this paper, based on ID-based signature technology, by strengthening information authentication and the computing power of the auditor, we propose an ID-based public auditing protocol for cloud data integrity checking. We also prove that the proposed protocol is secure in the random oracle model under the assumption that the Diffie-Hellman problem is hard. Furthermore, we compare the proposed protocol with other two ID-based auditing protocols in security features, communication efficiency and computation cost. The comparisons show that the proposed protocol satisfies more security features with lower computation cost.     

基于改进非支配排序遗传算法的配电网动态重构

针对分布式电源大规模接入配电网情况下配电网的动态重构问题,提出一种基于改进非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithms Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的配电网动态重构策略.首先,以系统运行成本和电压偏移最小为目标建立配电网动态重构模型.其次,结合参数自适应策略和基于可行解优越性的约束处理技术提出NSGA-Ⅱ改进算法对模型进行求解.再次,用超体积(hypervolume)指标选择最佳的帕累托解集,并通过模糊决策技术从帕累托解集中选择最佳方案.最后,以IEEE 33节点系统为例进行仿真.结果 表明:该模型可以在降低系统运行成本的同时提高系统电能质量.     

基于DCOM的分布式WebGIS架构与关键技术

探讨了基于DCOM(分布式组件对象模型)的分布式WebGIS(网络地理信息系统)架构,及其关键技术的研究和实现.设计了一种新的数据模型SHAPE2D来组织客户端空间数据,并对中间件的设计、空间数据的优化组织、多分辨率显示、空间数据存储和数据库模型与结构等进行研究,提出了WebGIS中空间数据的压缩方法、矢量与栅格传输的综合平衡策略.最后,应用SHAPE2D客户端数据结构以及网络综合平衡策略,基于系统的快速定制机制,建立了房屋土地分布式WebGIS应用系统.该系统验证了本文的各种理论与方法是切实可行的.     

基于知识和数据的牵引变压器状态评估系统

为提高牵引供电关键设备态检修能力,设计了一套适用于铁路的牵引变压器服役健康管理系统。利用MATLAB在科学计算方面和C#在系统界面开发方面的优势进行互补。采用Mysql数据库和云服务器建立数据基本台账,以牵引变电所内变压器历史试验数据为驱动,构建了主变压器机理和经验的状态评估模型。机理模型采用AHP-熵权法确定主客观权重,选择云模型确定各指标的隶属度,最后进行模糊运算得到合适评语。经验模型选择PCA-WOA-SVM联合分类评估,利用SMOTE对数据集过采样以平衡样本的完整性。结果表明,数据集均衡化后识别准确率为96.67%,比处理前提高5%。经验证,分级联合评估为牵引变压器开展状态评估与检修策略制定提供新思路,体现了该模型及系统的可靠性和准确性。     

一种基于分布式技术的工程数据存储管理策略

基于分布式技术,提出一种实现分布式工程数据库存储管理功能的策略,该策略旨在增加全局存储器中可用数据库数量,降低磁盘Ｉ／Ｏ的费用,改进系统存储管理的效率。最后,论述了相应存储管理算法的设计。     

一种分布式Web使用模式挖掘模型及算法

给出了一种分布式Web日志挖掘模型DWLMS. 根据对挖掘过程及算法进行分析,提出了一种基于DWLMS的局部频繁路径的更新算法LFP和全局频繁路径的更新算法GFP,较好地解决了Web访问信息的异地存储、实时增长、分布式算法通讯量等因素给模式分析过程带来的困难. 在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试,结果表明了算法的有效性.     

多智能体协同的认知规范模型检测算法

 在Wooldridge提出的利用不变式特征的方法来模型检测时态认知逻辑的基础上,研究多智能体协同逻辑ATEL(Alternating Temporal Epistemic Logic)中认知算子的模型检测算法,包括多层的认知算子,分布式认知算子和公共知识算子等等。研究结果表明,加入认知算子后的ATEL的在增加系统描述能力的同时并没有明显增加其计算复杂性。     

航班多级动态规划策略与运行控制优化

为实现航班运行控制的全局规划和控制策略定量评价,打破传统多集中于规章手册的定性分析的运行控制技术方法,建立航班运行控制最短路径最小代价的策略构架图,提出三级控制策略的最优性动态规划运行控制模型;设计改进的动态规划递推方程,通过数值计算算法,得到表格形式的最优控制与最优代价函数,解决了航班运行控制决策这一类非线性离散复合型规划问题无法得到最优控制解析表达式的困难。最后,引入航班运行实例测试模型和算法的适应性和优越性,实验结果表明,动态全局规划不同于传统的每个航班独自分阶段的“点式思维模式”,实现了整个公司所有航班、所有航站和所有机队的全局运行控制优化。