移动计算环境下多信道并行广播策略

在移动计算环境中,数据广播已成为数据发布和获取的重要手段.为适应信息量的不断增大,使一个用户请求一次能访问多个数据项,提出了一种移动环境下的多信道并行广播模型.在多信道广播中采用高效的数据调度策略,使得该模型大量减少了移动客户机的访问时间,同时又保证了电量消耗没有大幅增加.最后通过仿真试验表明该广播模型有效地提高了移动数据广播的性能.     

移动计算环境中变长数据的广播

分析了变长数据广播中平均访问时间的理论最小值,给出了平均访问时间取得最小值的必要条件,基于此分析提出了一种变长数据广播的多盘调度算法.实验表明,变长数据的多盘广播调度算法比较接近理论最小值,较平坦调度具有明显的优势.它适合于数据项长度不等的数据库,并且在数据项的访问概率呈现明显偏斜的情形下性能更佳.     

移动计算环境中数据广播调度算法的研究

在移动计算机环境中,数据广播是一种发布数据的重要途径,能有效支持对具有公共访问兴趣的热点数据的访问。数据广播的一个首要问题是如何调度待广播的数据,优化数据广播的访问时间和调谐时间。通过比较数据广播的平坦调度与非平坦调度,说明多盘调度的优越性,并且提出一种基于Zipf法则的多盘调度算法。该算法具有可操作性好、性能优异、实用性强的优点,性能接近理论最优访问时间。     

重删环境下双 B-树索引性能优化研究

为了减少重删环境下磁盘访问次数,提高重删系统的读取性能,提出了一种基于双B-树的索引结构DBIS(Double B-tree Index Structure).DBIS由两种结构不同的B-树构成,B-tree-1通过优化B-树结构,提高检索效率;Btree-2则在B-树的基础上,结合改进的LRU算法构成优化的索引结构,提高了检索命中率.实验验证了DBIS的有效性和优越性,达到了对重复数据删除系统读性能优化的目的.     

路网中基于RQOP树的移动对象索引技术研究

基于位置的信息服务需要高效的索引方法来管理移动对象.针对PMR QUAD树索引路网空间时不平衡、部分路段重复存储且索引结构可调整性差的问题,用RQOP树对路网空间按照路段的空间分布进行划分,使树的高度尽可能低,改进基于路网的动态组合索引结构.对照实验表明,基于RQOP树的索引结构提高了查询效率.     

移动数据库无线环境中的广播策略研究

介绍了移动计算环境下的广播策略,重点研究了使平均访问时间和调谐时间都能达到比较理想的值的LBCS法.     

基于Huffman树的模糊多类支持向量机

针对二叉树多类分类方法存在的问题,提出了一种基于Huffman树的构造过程自下而上生成二叉树结构的方法.为降低二叉树方法"误差累积"的影响,使用模糊支持向量机来训练每个结点的两类分类器.针对设计隶属度函数时仅考虑样本与类别关系,而不考虑样本间关系的问题,提出了根据传统支持向量机构造的超平面做切球来确定样本间关系的方法,有效地区分了有效样本和噪音、孤立点样本.实验结果表明:同其他多类支持向量机方法相比,该方法具有更好的分类性能.     

嵌入式移动数据库的研究与应用

随着移动计算技术的发展,嵌入式移动数据库逐步走向应用.本文从嵌入式移动数据库的概念、特点、系统结构和     

多信道下基于ZIPF分布的调度策略研究

针对偏斜访问的多信道环境中广播周期过长导致平均访问时间太大的问题,提出一种基于ZIPF分布的多信道数据分配策略,通过缩短热数据项的广播周期来降低平均访问时间;为进一步优化访问时间,各信道内部分别用接近理论值的log-time算法调度数据项.实验结果表明,该算法有效地降低了用户的平均访问时间,提高了广播性能,特别适用于偏斜访问模式的环境.     

移动数据对象索引技术研究

本文总结了索引移动对象的各种技术,并对它们进行了比较详细的归类,对每种方法均找出了一个或多个比较典型的模型进行介绍。对于动态移动对象的索引,我们必须结合多种索引结构才能实现相对比较全面的查询和索引功能。多种索引结构的结合是时空数据库系统实际设计的主要趋势,选择哪几种索引结构以及如何把它们有机地结合起来将是系统设计所面临的主要难题。     

分布式环境下基于隐私保护的决策树方法的研究

隐私保护数据挖掘成为目前数据挖掘的新兴热点,如何在保护隐私不被泄露的条件下发现隐藏的规则成为研究的重点。为此将隐私保护应用于决策树生成算法,使得在不泄漏隐私数据的前提下同样可以建立准确的决策树。     

基于决策树的移动机器人环境识别方法

利用移动机器人的传感器提取的特征参数，通过属性约简方法构造的决策树形成的分类规则实现室内环境的识别．该方法在环境参数发生变化时，会导致机器人环境识别错误的问题．为此提出了一种利用多个约简构成的分类规则并通过取极值的方法，可避免环境识别错误的问题．     

基于Huffman单向函数树的组播密钥更新协议

在考虑组员离开通信组不同概率的基础上,提出基于Huffman单向函数树(HOFT)的组播密钥更新协议.介绍了单向函数树(OFT)组播密钥更新协议;提出了包括初始化HOFT算法以及组员加入和离开通信组时的HOFT密钥更新协议;分析了HOFT组播密钥更新协议的消息包数、组控制者保存的密钥数以及组员保存的密钥数等,研究表明,在所有基于OFT的组播密钥更新协议中,HOFT组播密钥更新协议的平均性能最优.     

云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究

针对传统资源调度方法存在执行时间跨度大、信道接入率低、资源负载不均衡等问题,提出云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究.根据云计算环境下多信道通信链路优化时隙和多信道资源,构建多信道链路模型,提出信道端到端可靠性最大化优化模型,将优化问题转换为多信道联合均衡调度问题.利用多信道最优跨度和负载均衡算法对均衡调度问题进行求解.结合多信道数据处理和任务执行的特性,设计最优跨度和负载均衡双适应度函数,在种群进化初始阶段和接近收敛阶段对适应度函数做适当调整,完成多信道联合均衡调度.实验结果表明,所提方法资源调度的执行时间跨度小、信道接入率高、负载均衡程度好,能满足资源传输的实时性要求.     

哈夫曼编码的一种基于树型模式匹配的改进型算法

一般情况下，哈夫曼编码所采用的存储结构及构树方法，不仅影响编码效率，而且也没充分利用存储空间．本文改顺序存储为链式存储，对叶结点和非叶结点采用不同的存储结构来降低空间复杂度．在编码时，充分利用短码字且基于树型模式匹配进行编码，提高了编码性能和传输效率．     

移动实时环境下的数据一致性研究

在移动实时环境下,对3种数据不一致限制分别进行了形式化定义,针对其具体应用进行了详细分析并给出解决方案,最后提出了一种新的隔离控制下的事务加锁处理方案.     

基于最优二叉树的多故障分类器的设计

在分析常见多故障分类器的基础上,提出了基于故障优先级和核函数的聚合技术,利用这个方法生成一个基于最优二叉树的多故障分类器.该分类器是通过核函数具有将非线性问题线性化的特点生成聚类函数,然后通过各个故障的优先级生成最优二叉树.最后将此分类器应用在挖掘机故障诊断中.应用结果表明,此分类器不但能够保证故障诊断的正确率,而且可以让后果较严重的故障得到优先诊断.     

基于Huffman树的图像压缩编码在数字图书馆中的应用

探讨了采用Huffman编码技术实现数据压缩的方法,并提供了实验结果。     

移动学习环境下PBL模式在软件工程实训课程中的应用探索

实训是培养软件工程专业学生实践能力的重要环节,基于问题的学习PBL注重培养学生的自主学习、团队合作及解决复杂问题的能力,契合了项目实训课程的教学目标.利用移动学习环境,将PBL方法引入软件工程实训课程教学,建立移动学习环境下的PBL实训教学平台,能为实训教学提供技术支持,实现教学的情境性和灵活性,有利于教学双方的互动交流,实现教学相长.