基于压缩的属性划分存储结构及其上OLAP操作

信息量的急剧膨胀向数据库工作者提出了挑战.如何有效地管理这些海量数据是学术界和工业界面临的一个重要问题.将数据压缩技术与海量数据仓库有机结合,提出了基于压缩的属性划分存储结构.不仅可以支持压缩数据上的直接操作,而且利用维属性上的布尔运算提高了OLAP操作的性能,减少了计算量.理论分析结果表明,该数据压缩方法可以获得很高的数据压缩比.     

一种有效支持并行数据仓库区域查询的方法

如何更有效地组织和存储Cube数据,是数据仓库中一个十分重要的研究问题。应用并行计算技术,提出了一种基于计算机机群并行计算环境的并行Cube存储结构CMD-Forest。它不但可以有效地支持数据仓库上的大数据量批量追加更新,而且具有很高的区域查询性能。尤其在批量追加方面,与已有的存储组织相对比具有明显的优势。     

基于联盟链的医疗数据安全共享方案

基于区块链的医疗数据共享方案并未从时间维度进行访问控制.为解决这一问题,提出了一个基于联盟链的具有时间维度的医疗数据安全共享方案.首先,用云存储器存储医疗数据密文,以联盟链存储元数据,能实现医疗数据的安全存储与共享;其次,将智能合约和密文策略属性加密(ciphertext-policy attribute-based ...     

基于数据缩减和存储过程的ID3算法改进设计

ID3算法在分类数据挖掘中应用广泛,但其在对大规模训练样本集进行挖掘时,占用主存空间较大,且执行效率不高.运用属性约简和分组计数方法对训练样本集进行数据缩减,得到数据规模较小的新训练样本集,然后再运用ID3算法对新训练样本集进行分类挖掘.整个执行过程全部使用现代数据库技术和存储过程编程加以实现.实验表明,通过改进设计提高了ID3算法的执行效率,增强了算法的扩展性.     

事件关联技术在移动网络管理中的研究与应用

为了处理海量告警信息,事件关联技术在网络管理系统中起着不可替代的作用.分析了移动网络管理中故障管理所面临的问题,应用CORBA技术,设计了一种移动网络全网告警相关性分析系统的体系结构,并对其中数据源平面、数据存储平面、逻辑平面的功能结构进行了分析.     

一种因子化的稀疏矩阵转置算法

在定义了二元组结构的基础上,对稀疏矩阵中非零元素的行、列坐标值进行因子化,以此实现了一种新的稀疏矩阵压缩存储结构.并在应用该压缩存储结构的基础上,提出了一种稀疏矩阵转置操作的改进算法.该算法较传统算法而言,在时间复杂度不变的前提下将空间复杂度降低了30％.     

基于"属性视图"的RDB-to-RDF映射

对于语义网而言,它的成功有两个条件,一是要以现行的网络平台为基础,二是要充分利用当前的领域数据.关系数据库存储着大部分领域数据,针对关系模式与RDF的映射问题,文章介绍了一种新的方式,称为"属性视图".与Jena等一些系统中所使用的"属性表"不同,它是一种传统的关系模式视图,用这种视图来描述建立在关系数据库上的RDF(S)本体,能够使得在传统的关系数据库系统上实施一般的语义网应用,并且在必要的时候,可以利用这种视图将关系数据库中的表数据方便地转存到相应的RDF Store中,生成本体实例.     

基于Hadoop云平台的海量数据信息处理的设计

随着计算机和网络在人们工作和生活中的广泛普及,图片数据也成几何倍地急剧膨胀。面对日益增多的海量图像数据,如何进行有效的存储及图像信息数据的快速挖掘,是目前需要解决的主要问题。本文借助云平台Hadoop的分布式文件系统(HDFS)和分布式并行计算框架(MapReduce),进行海量数字图像的数据挖掘。构建基于Hadoop云平台的海量数字图像数据挖掘系统,实现海量数字图像信息数据挖掘。     

基于广义粗糙集的属性约简

目前,人们对广义粗糙集的研究主要集中在集合的近似计算上,而真正利用广义粗糙集进行属性约简的研究还很少见.基于广义粗糙集理论研究了信息系统中属性约简的问题.首先定义了关系信息系统及其属性约简的概念.然后给出了属性约简的判定定理和辨识矩阵并详细地研究了属性约简的基本性质.最后给出了计算信息系统中属性的所有约简的一般方法.     

基于包含运算的概念格属性约简

基于包含运算区分属性特征,通过对每个属性对应的对象集合进行包含和交运算来判断属性特征.利用包含、交运算判断了所有属性特征,得到了属性协调集和约简集,达到了概念格属性约简的目的.     

协调映射下一类覆盖上近似算子的不变性质

协调映射可以将信息系统映成对象较少的信息系统,从而压缩数据．本文讨论覆盖粗集在协调映射下的不变性质．指出满的协调映射可以保证原覆盖近似空间的一类覆盖上近似与像覆盖近似空间覆盖上近似之间一一时应．     

利用显著性的点云模型客观质量评价

点云模型质量的客观评价是三维几何模型研究中不可或缺的工作. 根据显著性能够较好地反映人类视觉系统的特点,提出以点的法向量与其邻域点法向量的差异作为该点的显著性计算依据,利用原始点云模型和处理后点云模型在显著性上的差异判断点云模型质量的变化,实现点云模型的质量评价. 实验结果表明,所提出的客观评价模型和主观的人工评价得出的结果基本一致,且比信噪比方法更能体现人的视觉感知.     

基于事务线索树的一次扫描关联规则增量挖掘算法

首先将事务数据库压缩存储到一棵事务线索树(TT-tree)的结点上，并建立这些结点的索引表，然后寻找结点索引表的最后结点到根结点的全部路径，这些路径及路径的交集包含了用于挖掘关联规则的频繁集，该算法只需扫描事务数据库一次，由于采用了逆向搜索TT-tree的方法,搜索的时间开销非常少，该算法可以挖掘中短模式的海量数据，具有很好的伸缩性,同时该算法具有增量挖掘的功能，通过大量的实验数据进行比较。该算法的速度约是Apriori算法的10倍。     

压缩感知点云数据压缩

在研究FARO 激光扫描点云数据特点的基础上,将压缩感知理论和算法应用于3D 点云数据的压缩. 通过对点云数据降维处理,直接对坐标数据进行采样压缩,应用正交匹配追踪算法进行恢复,并对恢复数据采用统计滤波的方法滤除边缘噪点. 仿真结果表明：该方法能有效地实现点云数据的压缩,且有较好的鲁棒性.     

多区型仓库多复核台场景的拣货路径优化研究

与小型仓库传统的单出口、单复核台不同，大型仓库往往配设多复核台、多出口以提升拣货出库效率。该文提出了基于替换复核台的动态调整算法以解决多复核台场景下因起止点不确定而导致的遍历搜索困难的问题；并在此基础上给出了在多拣货员情况下多拣货单的路径优化与合理分配的动态调整策略，以满足大规模、复杂场景下的拣货作业要求。结合京东物流实例表明，所提出的基于替换复核台的动态调整算法计算效率更高，在同等条件下的拣货路径更短，拣货耗时更少，能够为仓库拣货提供更加准确的拣货路径规划。     

自动化仓库调度问题的研究进展

介绍自动化仓库系统基本组成，提出了两类调度问题，针对这两类问题对近年来国内外研究自动化仓库调度的方法以及在线离线调度的进展进行研究，提出了目前自动化仓库调度的不足和展望。     

基于DirectShow的视频采集和传输

利用VC++实现一种基于DirectShow的视频捕获的方法,并采用H.264视频编码标准进行压缩,并实现了利用Socket视频传输方式进行实时服务器与客户端的传输.     

采用残差估算的卫星云图压缩传感重建

摘要： 卫星云图数据量庞大,获取、传输、存储的代价很高. 为了有效减小云图采样率及数据量,提出一种基于残差估算的压缩传感云图重建方法. 该方法首先构造一种抗混叠方向多尺度变换,用于压缩传感的稀疏表示. 借助随机投影技术将带平滑处理的投影Landweber算法引入分块压缩传感的重建过程,通过估计当前云图与前一相邻时次云图的残差获得理想的重构云图. 实验结果表明,抗混叠方向多尺度变换适用于压缩传感的稀疏表示,所采用的残差估算重建方法可明显提高重建云图的视觉效果及客观评价指标. 当测量率为0.5时,重建云图的峰值信噪比较直接重建法平均提高0.5 dB以上.     

直觉模糊随机信息系统及其属性约简

信息系统的属性约简是知识发现的核心,将直觉模糊随机变量引入信息系统,定义了直觉模糊随机信息系统．将随机概念推广到直觉模糊模型上,针对直觉模糊随机信息系统的属性约简,给出了直觉模糊随机信息系统下的期望相关关系．基于此关系,讨论直觉模糊随机信息系统属性约简的判定和方法,并通过实际例子分析该法的有效性．