关系数据库中分布式大数据的集成冲突消解算法

针对现有关系数据库中分布式大数据集成冲突消解研究的不足,提出一种新的集成冲突消解算法。依据关系数据库中分布式大数据的集成过程对冲突进行分类,将其划分成语义冲突、模式冲突以及实例冲突。针对语义冲突,通过句法融合、逻辑树融合和频率融合法实现冲突消解。通过属性有向图对关系数据库中模式数据和实例数据的属性进行描述。从属性关系参与分布式大数据集成冲突的状态分析,通过关系的权重值对属性关系的重要程度进行量化处理。通过有向图全部关系的权重和对所有属性有向图的重要程度进行描述。综合分析冲突数与权重定义代价函数,在此基础上给出关系数据库分布式大数据集成冲突消解详细过程。实验结果表明,所提算法冲突识别和消解性能高。     

分布式异构数据库中移动同步复制冲突消解方法研究

当前移动同步复制冲突消解方法在移动用户逐渐增加、锻炼时间逐渐增长的情况下,会造成很多事物回滚,导致效率降低,冲突消解性能减弱。为此,提出一种新的分布式异构数据库中移动同步复制冲突消解方法,给出分布式异构数据库结构,将全部主机合并成两个逻辑实体,获取移动同步复制数据库系统模型。依据本体概念与关系描述,把某领域的知识统一至一个本体描述的框架下,依据语言记号学理论,用五元组描述本体体系结构。通过本体描述某个领域中事务或概念的不同构成部分和其他部分间的语义关系,通过该关系对分布式异构数据库中移动同步复制冲突进行消解。实验结果表明,所提方法不仅效率高,且有很高的冲突消解性能。     

Web服务合成中的异构问题

分析了Web服务的发布、发现和调用过程,将Web服务合成中存在的异构分为阻碍Web服务最佳查找的语义等价的Web服务概要描述异构、阻碍Web服务动态替换的语义等价的Web服务操作异构和阻碍合成的Web服务正确执行的序列Web服务间数据流的异构·概要描述了Web服务合成中存在的各种异构冲突,并将Web服务合成中存在的异构归纳为语义冲突、数据类型冲突、结构类型冲突、参数个数冲突、数据量纲冲突和数据精度冲突六类·针对这六类冲突,详细地定义了解决各种冲突的相应转换规则·     

普适计算环境中的上下文冲突检测与解除

为了能够检测普适计算环境中的上下文冲突并自动进行冲突消解,在对上下文冲突原因深入分析的基础上,提出了上下文冲突检测和消解算法.该算法根据语义对新到达上下文进行分类,定义冲突触发器来检测上下文冲突,并根据上下文的相对优先级主动进行冲突消解.实验结果表明,该算法能够有效地检测和消除上下文冲突,提高应用程序的性能.     

一种基于冲突消解的资源分配算法

许多领域都涉及资源分配问题,但具体应用领域的分配策略各不相同。针对资源分配中策略多样、易发生资源冲突问题,提出了基于冲突消解的资源分配算法。在冲突消解的约束条件下,依据算法的性质及约束对冲突消解的影响进行优先级分组,使得约束序列得以规范,从而提高消解冲突效率,避免陷入局部最优缺陷。实验结果表明了算法的有效性。     

Web服务组合中异构数据的解决方案

从定义的接口功能上看,用于Web服务组合的Web服务之间的异构主要表现为数据定义抽象层次的异构、数据实体定义的异构及数据定义领域的异构.针对Web服务组合中存在的这些问题,提出了基于语义本体的异构数据转换模型,详细阐述了实现异构数据转换的关键技术,给出了基于语义本体的异构数据转换的实现过程.     

一种策略冲突的消解方法

利用非单调逻辑编程技术,Chomicki等人提出了一种策略冲突消解方法.虽然该方法具有高效、可靠和良好的封装性等优点,但是它的应用域却受到限制.在Chomicki方法的基础上,首先定义了组合冲突,它比一般策略冲突涵义更广.其次,为消解该类冲突引入了一个优化解—最大行动接受集,并给出与之互补的最小行动取消集的重要特性.最后,利用基于稳定模型语义的权约束规则编程技术,建立消解组合冲突的逻辑程序.由于该程序始终拥有稳定模型,所以总是能够根据它的模型获得优化解.     

协同设计中基于规则推理的冲突消解研究

分析了协同设计中冲突产生的原因和冲突消解的技术,提出了一种基于规则推理的冲突消解体系结构,并在冲突消解的规则推理过程中运用了快速的规则匹配算法,提高了在冲突消解过程中的规则匹配效率,降低了协同设计过程中冲突消解的时间及空间复杂度。     

基于异构本体的Web服务自动发现

Web服务应用的一个关键问题是如何发现需要的服务。传统的服务发现是利用UDDI和WSDL等技术,采用基于关键字的搜索,查准率低、需要人工干预且缺乏语义。本文研究基于异构本体的服务自动发现技术,提出了一种新的本体语义匹配算法。对发布服务和请求服务都采用本体语言OWL描述,然后用本体映射的方法解决了服务描述本体间存在的异构问题,并用本文提出的匹配算法实现了基于异构本体的服务自动发现。     

DFTL:一种用于数据格式转换的描述语言

针对异构数据格式转换问题,提出一种基于上下文无关文法(Context-Free LanguageCFG)的数据格式转换描述语言(Data Format Transformation Language DFTL)。DFTL采用XMLSchema描述数据的逻辑结构,定义扩展标记描述数据解析和模型映射规则。实验研究证明,基于DFTL可实现不同类型的数据格式到XML格式的转换,为异构数据访问提供统一的XML视图。     

中文跨文本人名同名同指消解研究

跨文本命名实体同指是指出现在多个文本中的相同名字指称相同对象.同指消解则是判断相同的名字是否指称相同对象的过程.跨文本同指消解对于多文本摘要和信息融合等具有重要作用.针对中文中最典型的命名实体——人名,研究了使用层次聚类方法在进行跨文本同指消解中的2个重要问题:特征选择和聚类停止条件判断.     

无人机冲突探测与解脱技术研究概述

近年来,无人机已广泛应用于电力巡检、森林保护、快递配送,交通监控等领域,无人机技术得到飞速发展。无人机具有数量多,体积小,速度快等特点,无人机进入非隔离空域成为必然趋势,而冲突探测与解脱技术也成了当下的重点研究方向。冲突探测与解脱技术的提高对无人机飞行安全和飞行效益具有重要意义。本文系统地梳理了当下国内外的研究成果,对无人机冲突探测与解脱问题进行了概述。综述了冲突探测与解脱的模型,从理论模型的角度阐述了冲突解脱的目标和约束条件;并从方法论的角度对冲突探测与解脱的常用方法进行了总结。最后从现有研究的不足出发,对无人机冲突探测与解脱未来的研究趋势和方向进行了展望。     

基于pignistic概率距离的改进证据组合规则

针对使用传统冲突系数识别证据冲突存在的不足,采用pignistic变换后得到的概率赋值函数之间的距离,结合传统冲突量化标准,讨论了Dempster组合规则适用条件,并提出了一种改进的证据组合方法.该方法通过证据之间的pignistic概率距离表示证据之间的冲突程度,将证据间的冲突程度转化成相似程度,然后求出证据之间的支持程度,并确定权重系数,最后采用Dempster组合规则合成权重系数调整后的基本概率赋值.数值算例分析结果表明,改进的证据组合方法可以有效地处理证据冲突,且具有较快的收敛速度.     

中年人体育锻炼与工作之间的冲突关系研究

本文运用文献资料法和逻辑归纳法,用社会学的视角对现代社会中年人高工作压力与体育锻炼的冲突进行分析,通过对现代生产、生活方式对中年人的生活身体影响,和中年人自身年龄段的身心特征的分析,进一步揭示冲突产生的原因,从而得出解决中年人这一冲突的对策,并进一步总结出本文的结论及建议,增强中年人对合理的体育锻炼和工作之间的冲突关系深层认知,从而找到一种行之有效的解决矛盾冲突的方法,使工作与锻炼之间达到良性的平衡,从而更好的满足中年人自身的发展需要,使他们能更好的发挥社会建设中流砥柱的作用。     

基于本体串连的XML语义发现和查询的研究

XML因其灵活性和易扩展性已经成为Web上异构数据转换和传输的标准,但是含有不同模式的XML数据源之间却很难进行相互操作,这给XML数据检索带来了很大的不便.提出一种从XML模式到OWL本体的转换算法,然后借助共享全局本体和同义词典实现转换后的本体在语义上的相互映射,从而解决XML结构异构的问题,最后提出了利用本体串连实现XML语义查询的方法.与传统方法比较,实验结果验证了该方法的有效性.     

无控交叉口冲突点延误分析

研究了无控交叉口冲突点处的交通运行状况，提出了无控交叉口相冲突车流轮流占用冲突点资源的观点；从理论分析的角度提出了无控交叉口冲突点延误的计算模型。通过实例计算分析，认为无控交叉口冲突点延误主要与相冲突车流的流量有关。     

融合篇章表征的事件指代消解研究

事件指代消解任务比实体指代消解难度大, 主要原因为事件描述在非结构化文本中分布稀疏, 且不具备同指关系的单链占很大比例, 同时事件自身承载的语义信息比实体更加丰富。为了准确地抽取文本中的同指事件, 针对以上特点, 提出一种融合篇章表征的事件指代消解模型。该模型通过CRF有效地区分非事件句、单链以及同指链, 同时利用分层注意力机制捕捉句子级别和篇章级别的重要信息。在KBP2015和2016数据集上进行的事件指代消解实验验证了该模型的有效性, 在CoNLL评测标准下F1值达到43.07%。     

基于Web Service的WebGIS设计与实现

针对网络环境下如何对空间数据实现规范化的编码提出了解决方案,综合利用GML、SVG和Web Service等技术,实现了分布式多源空间数据的集成和共享,解决了传统WebGIS在实现多源异构空间数据集成和互操作困难,以及异构系统兼容差的问题.通过原型系统的构建,证明了利用Web Service技术实现网络GIS中异构数据共享的可行性.     

SCBA:基于演变的规则知识库的数据流分类模型

近年来,数据流作为一种特殊的数据形态,广泛出现于金融、互联网、科学研究等各个领域,引起了数据挖掘界极大的兴趣。其数据量无穷,数据概念随时间变化,对问题要求快速响应等特点给研究工作带来了极大的挑战。该文聚焦于数据流分类问题,提出了一种基于演变的规则知识库的数据流分类模型:SCBA(streamclass ification based on assoc iation ru les)。该模型随着数据流的到达,从动态维护的规则知识库中挑选适应当前数据概念的规则,构建单个分类器。与目前流行的数据流分类模型相比,SCBA具有如下特点:与层次结构的决策树相比,分类器的更新更为灵活并易于实现;与倾向“平均”的组合分类器相比,单个的分类器有利于规避“小模式问题”,并能加快对数据流概念变化的调整速度和对应用的响应速度。