模糊集框架下的基数模糊量词研究

 基数模糊量词在日常的交流和推理中有着广泛的应用。将基数模糊量词的语义分析扩展到模糊集,在模糊集的框架下给出了基数模糊量词语义的形式刻画,并证明了其相应的性质。     

模糊基数的运算

侧重研究了模糊基数的运算,包括和运算、积运算以及幂运算。     

一种基于知识的关系数据库模糊查询方法

在数据库查询中,针对传统DBMS不支持模糊查询的弱点,提出了基于知识的数据库模糊查询转换方法.以模糊集理论为基础,介绍了数据库模糊查询条件的构成形式,并提出利用隶属函数、领域知识和模糊集的α-截集运算相结合的方法实现模糊查询转换,模糊查询条件的转换和扩展考虑了查询条件的重要程度和用户偏好.该方法无需改变传统SQL语言或数据库引擎就能够实现模糊查询,提高了用户与系统之间的交互能力.     

Fuzzy集的Fuzzy势和Fuzzy基数

首先定义了ｆｕｚｚｙ集的１／ｎ－度等势关系,在此基础上定义了ｆｕｚｚｙ集的１／ｎ－度ｆｕｚｚｙ基数,讨论了有关性质,并进一步推广定义了更一般的ｆｕｚｚｙ势与ｆｕｚｚｙ基数概念,即Ｔ－度ｆｕｚｚｙ势与ｆｕｚｚｙ基数。     

基于窗口查询的轮廓查询算法

轮廓查询在涉及多标准决策的空间数据库应用中起着非常重要的作用,轮廓的计算在数据库通信方面受到很大关注,特别是无需访问所有的数据文件就能很快的返回轮廓中的点的算法.本文提出一种基于窗口查询的轮廓查询算法,通过不断变换查询窗口来缩减查询空间,所访问的空间数据点数目大大减少,查询结果有很好的健全性和完整性.     

基于XML内容和结构的模糊查询

用户在查询XML文档的时候经常有模糊的或者不精确的查询要求.为了解决用户的模糊查询意图,提出了一种基于XML内容和结构的模糊查询方法.以模糊集理论为基础,提出了利用模糊谓词实现XPath查询表达式的模糊扩展,采用模糊查询松弛方法,它可以产生更多满足用户查询要求的结果.在排序这些查询结果的时候,提出的打分方法使用一个扩展的向量空间模型,考虑了内容和结构的相关性,按照内容和结构的匹配情况打分,得分大于阈值的节点就是答案节点.最后,通过实验验证了所提方法的有效性.     

基于代数操作的XML模糊查询方法

用户在查询XML文档时经常有模糊的或者不精确的查询要求.基于代数操作,提出了一种新颖的查询方法表达用户的模糊查询意图.该方法是定义一个模糊代数操作的集合,能够支持XML模糊查询.模糊查询的结果能够满足用户提出的模糊查询条件.为了处理多查询结果的问题,提出了一种考虑隶属度和用户自定义权重之间相关性的排序方法.进一步有效地计算了模糊查询结果的top-k答案.最后,初步的评估结果表明模糊代数操作方法能够有效地获取用户的模糊查询意图,验证了所提方法的有效性.     

MapReduce框架下k-支配轮廓查询算法

随着维度和数据量的不断增长,已有的轮廓查询方法已无法为用户提供更好的查询支持.本文采用并行处理框架MapReduce 结合k-支配轮廓查询算法来解决此类查询问题.在对输入的数据集进行预排序的基础上,提出了基于MapReduce 的单轮扫描算法和双轮扫描算法,通过在不同维度、数据分布、节点个数等方面的实验测试及对比,验证了算法的有效性.     

基于TreeLSTM的查询基数估计

针对传统的数据库管理系统无法很好地学习谓词之间的交互以及无法准确地估计复杂查询的基数问题,提出了一种树形结构的长短期记忆神经网络(Tree Long Short Term Memory, TreeLSTM)模型建模查询,并使用该模型对新的查询基数进行估计.所提出的模型考虑了查询语句中包含的合取和析取运算,根据谓词之间的操作符类型将子表达式构建为树形结构,根据组合子表达式向量来表示连续向量空间中的任意逻辑表达式.TreeLSTM模型通过捕捉查询谓词之间的顺序依赖关系从而提升基数估计的性能和准确度,将TreeLSTM与基于直方图方法、基于学习的MSCN和TreeRNN方法进行了比较.实验结果表明：TreeLSTM的估算误差比直方图、MSCN、TreeRNN方法的误差分别降低了60.41%,33.33%和11.57%,该方法显著提高了基数估计器的性能.     

缓存模式下的轮廓查询优化方法

研究在缓存模式下,利用一组预存储的临时轮廓快照集来高效等价重构用户新提交的轮廓查询Q,并提出一种新颖的缓存模式下轮廓查询处理算法(APSQCM)来完成该任务.APSQCM算法由两阶段组成,第一阶段捕获Q与缓存中临时轮廓快照间的内在关联,进而获取能够用来等价重构Q的所有轮廓基;而在第二阶段中,APSQCM算法使用轮廓基来快速产生Q的正确结果集.实验结果表明,APSQCM算法具有有效性和实用性.     

移动环境中的位置依赖连续轮廓查询

针对移动环境中查询点快速移动时连续、高效输出给定搜索区域数据轮廓的问题,提出一种位置依赖连续轮廓查询算法(LDCS).该算法结合数据流技术,首先使用R树快速更新查询数据,然后利用两次连续计算时搜索区域的重叠性构造被动数据流,并对新增和失效数据分别进行处理,从而连续输出轮廓.由于充分利用了已有结果,LDCS的计算量较传统算法有大幅下降.实验结果表明,LDCS特别适合计算频度要求较高的场合,与基于网格索引的算法相比,时间效率随着数据集规模的增大显著提升.     

基于模型诊断和skyline查询的电网故障诊断

针对基于专家经验的电网故障诊断系统开发周期长,且难以诊断经验之外故障的问题,提出一种基于模型诊断和skyline查询的电网故障诊断方法.该方法根据测点分布将待诊断系统分解成若干独立子系统,利用故障输出与元件之间的因果关系建立系统模型,然后推理每个子系统的候选诊断,将实际告警信息引入到模型诊断逻辑框架中,运用skyline查询算法从候选诊断中识别故障元件.通过离线获得预备候选诊断,在线确认候选诊断的手段,缩减了诊断的时间,提高了诊断的效率,将实际告警信息引入到模型诊断的逻辑框架内,提高了诊断的有效性.仿真表明方法条理清晰,计算简便,能够有效地减少诊断时间和空间复杂度.     

基于聚类的逆向Skyline查询算法

逆向Skyline查询能够应用到诸如决策支持、用户偏好支持以及市场行为分析等方面。由于参考对象q的存在,在执行逆向Skyline查询的过程中数据空间被划分成许多分区。然而,存在的算法都没有考虑这个问题的影响,直接使用原始数据集建立索引结构。本文提出了一种新的逆向Skyline查询方法CRSQ,它考虑了这个问题。CRSQ首先根据查询对象q对数据进行聚类,然后建立R-tree索引,最后利用高效修剪策略修剪索引搜索空间。实验结果表明CRSQ算法是有效的,它相对于没有聚类技术的算法获得了50%以上的性能提高。     

基于Web的数据库模糊优化查询

由于目前大型的Internet结点日益数据库化,同时,传统的数据库系统向Internet平台转移,针对Web数据库访问模型,提出一种基于Web的数据库模糊优化查询法,以适应网上普通用户信息查询需求,能较有效地改善网上信息查询查准率低的状况。     

数据库模糊查询结果自动排序方法

数据库模糊查询会产生多个查询结果,因此有必要将查询结果按照用户需求进行排序.首先根据元组对模糊查询的隶属度,将查询结果中具有不同隶属度的元组分开.然后,利用PIR改进模型和历史查询记录来分析元组中被查询指定的属性值与未指定的属性值之间的关联程度,从而获得用户偏好并以此对具有相同隶属度的元组进行排序.在此基础上,提出了模糊查询下的DPR自动排序方法.实验及分析证明,提出的模糊查询结果自动排序方法能够极大地提高排序质量.     

基于状态空间搜索的不确定轮廓查询算法

针对阈值轮廓查询忽略了轮廓的整体性,只考虑单个对象成为轮廓中对象的现象,深入地研究了不确定数据库中的轮廓查询处理技术.首先,提出了将对象集合作为整体考虑其轮廓概率的不确定轮廓查询的定义;其次,通过对其性质的分析,提出了基于状态空间搜索的基本的不确定轮廓算法(BUS);接着,通过进一步分析,在BUS算法的基础上,增加了有效的过滤策略,提出了改进的不确定轮廓算法(IUS).实验结果表明,加入了改进策略的IUS算法明显优于BUS算法,验证了改进策略的有效性.     

基于模糊覆盖的粗糙模糊集模型

构造了基于模糊覆盖的粗糙模糊集模型,从理论上论证了定义的合理性,刻画了模糊覆盖粗糙集的一些基本性质.