浅谈基于浸润原理的事务安排算法

针对单个安排事务避免冲突的传统方法 ,提出一种基于浸润原理的事物安排算法。该算法采用漫布式将各个事务分摊到各个位置 ,根据条件计算权值 ,并有意造成冲突 ,从而发现冲突位置 ,最后从最不可能冲突的位置入手 ,逐步完成安排过程。该方法事务安排的复杂度为 O(n2× k× x) ,大大减少事务安排所需的时间 .     

根据触发机制的移动实时事务调度算法

在移动实时数据库系统应用中,考虑更新数据问相互关系和实时事务间的触发机制,提出一种反馈调度算法,用来解决事务因竞争有限资源重启或夭折的问题.结合数据时间域和值域有效性,系统适当地丢弃一些价值低的更新事务以减轻系统负载.仿真实验表明,该算法能在正常负载和超载下保证事务错过截止期比率、数据新鲜度等性能参数,达到数据库管理员预置参考值.     

CBS算法在混合实时事务调度中的应用研究

面向混合实时事务调度的问题,本文提出了一种基于CBS算法的混合实时事务调度器。文中利用CBS算法实现了软实时事务调度器,它可以有效的调度软实时事务。仿真测试是实时事务调度研究与性能分析中的重要一环。实验结果表明,本文提出的调度器可以有效的降低软实时事务的截止期错失率。特别是对于那些最坏情况执行时间难以估计或者最坏情况执行时间过大的事务,比基于其他算法的混合实时事务模型有更好的性能。     

学生事务理论体系建设研究

学生事务理论体系建设由两部分组成,一是学生事务自身具有的、区别于其它领域的独特理论体系;二是将其它学科与学生事务工作相关的理论引入学生事务领域,使其它学科理论与学生事务相结合,形成学生事务新的跨学科理论内容。目前我国的学生事务理论体系建设尚显滞后,应当通过建立学生事务学术研究队伍和学生事务专业建设、学科建设等方面推进。     

基于事务数据库的关联规则采掘算法研究

采掘关联规则是知识发现领域的一个重要问题,文中对采掘关联规则问题进行了简单的回顾,分析了传统的关联规则Apriori算法的优缺点,设计了一种基于事务数据库的快速采掘算法TB－MA。实例证明,与Apriori算法相比,TB－MA算法削减了数据库遍历次数,提高了采掘效率,是十分有效的采掘算法。     

一种新的Web事务模糊聚类算法的研究

提出了一种新的Web事务模糊聚类算法。首先，在Web日志预处理后建立Web站点用户访问矩阵，矩阵元素为用户访问离散化时间，在此基础上进行Web事务群体的模糊聚类，最后对在线的活动Web事务进行类别归属。经实验证明，该算法比已有的算法准确性高，运行时间少，扩展性好，它可以广泛地应用于电子商务领域，如个性化Web和Web推荐系统等。     

软件事务存储中冲突检测算法研究

为了改进事务存储在并行程序中执行的性能，选取RSTM作为实验系统.根据具体应用的不同，使用不同的库实现来对其进行优化.实验挑选了斯坦福大学的STAMP基准测试程序中的6种典型应用程序，使用基于字的STM中的9种库实现对其进行比较，评估冲突检测中数据版本管理对性能产生的影响.实验结果显示，TML在各个应用程序上面运行的效果相对最好；而SGLA的效果相对最差.另外，在比较TML与TML+Lazy之后，采用急切版本管理取得了较好的效果，这主要是通过急切版本管理及时检测并避免了冲突.但是如果出现较多的放弃或活锁的情况，系统的性能可能有所下降.     

基于SN结构的并行实时数据库事务调度算法

分析了常用的并行数据库及实时数据库的事务调度策略，在此基础上提出了一种基于SN结构的并行实时数据库事务调度算法．该算法兼顾了并行数据库的高并发度及实时数据库的实时特性，具有高度的灵活性，通过改变权重参数的值能满足各种不同的实际需求．     

实时事务功能替代集的研究

主要研究了基于功能替代集的实时事务的模型,并讨论了功能替代集本身所具有的特性以及实时事务预分析的步骤,同时提出了实时事务预分析的算法,该算法直接引入了链表数据结构,比原算法节省了队列的存取步骤,提高了系统的执行效率。     

一种动态传感器事务调度算法

实时数据库系统必须合理调度执行传感器事务以维护实时数据对象的有效性．现有算法不能很好地解决最坏执行时间远大于平均执行时间时的事务调度．提出一种动态传感器调度算法DS-FP-DA．算法预先确定各事务在DS-FP调度下的预留时间．在系统运行过程中,算法通过接纳控制机制来选择合适的实例执行．实验表明,算法能有效降低数据的加权平均无效时间．     

基于动态规划库的规划识别算法的研究

本文在Kautz规划识别方法的基础上,给组成规划的各动作按其对该规划出现的影响程度确定一个权值,并在规划库搜索和匹配机制中应用模糊处理,从而建立了基于动态规划库的模糊规划识别模型。     

扩展嵌套事务模型的研究

在主动数据库的规则处理过程中，为了更好地适应规则的嵌套触发和多种耦合方式的处理，在分析了嵌套事务模型的基础上，对其进行了扩展，提出了扩展嵌套事务模型，并在此基础上，对规则的处理进行了相应的分析。     

事务模式树分层挖掘算法及其应用

从事务数据、时间序列数据等数据库中挖掘频繁模式已在数据挖掘领域中得到了广泛地研究．针对目前已有的Apriori算法和频繁模式增长算法在时间和空间等方面的复杂性和低效性，提出了一种新的数据结构——事务模式树，用来存放待挖掘的事务信息，同时给出一种基于该数据结构的挖掘算法——事务模式树分层挖掘算法．最后，把该算法应用于保险业务．结果表明,该算法简单高效，值得推广.     

一种文本聚类算法

目的 通过对现有聚类常用算法的研究，给出一种适用于大规模中本数据集聚类的算法DBTC(density-based text clustering)。方法 采用在DBSCAN算法基础上改进提出的DBTC算法，对中本数据集进行聚类。结果 DBTC算法可以发现任意形状的簇，对中本聚类的准确率高达80％以上。结论 经过分析和实验证明DBTC算法比基本的DBSCAN算法更适合于大规模数据集。     

一种基于RTP的多媒体业务质量控制算法

分析了RTP协议的特性和多媒体通信中多用户情况下带宽调整的特点，提出了一种基于RTP协议的业务质量动态控制算法对网络带宽进行控制。该算法能对多用户情况下各用户占有的带宽进行调整，平衡各用户占有的带宽，也使得即使有大量用户同时增加带宽，网络也不会明显产生拥塞。平滑了网络带宽，提高了多媒体通信的业务质量。     

基于整合理论数字图书馆建设问题研究

近年来,整合理论正被广泛的应用于各个领域。在数字图书馆方面,随着信息及网络技术的发展,存在着大量异构系统及庞杂的资源,因而整合理论的深入应用也成必然。本文先简单的从概念、发展、分类、模式及体系结构几方面介绍整合理论;再结合数字图书馆建设的实际,分析目前存在的主要问题并提出相应的解决意见。     

图书馆学理论研究之知识说概述

20世纪的最后20年,知识的重要性渐成社会共识,图书馆学的研究重点也逐渐从对文献载体的收藏管理转为对知识内容的组织服务。在当今的知识经济社会中,知识已经被公认为是一种能产生价值的重要资源,而且越来越被人们所重视,那么,作为储存,整理,加工,传播知识的图书馆,更应注重对知识的处理。关于图书馆学的研究对象这一问题的研究与探讨,＂知识说＂应该被给与一定的关注!     

网络环境下图书馆个性化信息服务研究

通过阐述图书馆个性化信息服务的基础理论知识,论述了网络环境下图书馆个性化信息服务方式,以及信息服务中存在的问题,并提出完善图书馆个性化信息服务实践应用的具体措施。     

基于OpenMP矩阵相乘并行算法的设计

目的设计并实现一种基于数据划分的矩阵乘法的并行算法,将划分的数据交给多个线程同时执行,充分挖掘计算机的性能。方法根据OpenMP并行编程的基本风格,并在Visual Studio2005上搭建能够实现并行编程的环境平台。结果并行算法所花费的时间较非并行算法短。结论通过与非并行矩阵乘法性能进行比较,验证该算法可以有效地利用多核处理器的优势。