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。     

传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询算法

针对感知数据固有的不确定性问题,研究了无线传感器网络中概率Skyline查询的处理与优化技术.首先分析了概率Skyline查询的性质,证明了概率Skyline查询的不可分解性,因而无法直接利用网内计算方法求解;进而提出了无线传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询处理算法(filter basedprobabilisticSkylinequeryprocessingalgorithminWSN,FPSP).FPSP算法将感知数据划分为候选数据、相关数据和无关数据;只需要候选数据和相关数据即可求得概率Skyline查询结果,可以在传感器节点过滤无关数据以避免大量的数据网内传输.仿真实验结果表明,FPSP算法可以有效降低传感器节点的数据传输量,极大地延长了无线传感器网络的使用寿命.     

MapReduce模型下基于R树索引的Skyline查询算法

提出一种MapReduce并行计算模型下基于R树索引的Skyline查询算法, 解决了海量空间数据集下执行Skyline查询效率低的问题. 通过建立R树索引实现空间数据不同粒度的范围剪枝, 有效降低了分布式Skyline查询需扫描的数据规模, 提高了在MapReduce模型下Skyline查询的执行效率. 在不同数据分布下进行对比实验的结果表明, 该方法比已有算法在执行效率上更具优势.     

面向异质可扩展标记语言文档的近似查询算法

提出了一种面向异质可扩展标记语言（XML）文档的近似查询算法（TPQR）．利用模式重写策略，通过对XML模式之间语义相似度及节点映射关系的求解，将原始查询树改写为多种XML模式下的重写查询树，从而解决了XML数据的多样性带来的查询语义缺失问题．将经变异操作序列得到的变异查询树精确地嵌入在XML数据树之中，即可将XML近似查询问题转变为多棵变异查询树的精确查询问题．在汽车外形智能化设计的实验中比较了TPQR算法和静态有序选择算法，结果表明，在查准率、查全率上，前者比后者分别提高了5％～10％和10%～30%．     

面向大数据库正则表达式查询的有效算法

针对大数据库中正则表达式查询,提出了一种基于索引的有效算法。首先,构造索引。该索引结构在前缀树基础上加以改进,为每个节点创建二维数组存放该节点所辖子树各层的首次关键节点,并对每个节点附加关键节点指针以指向同层的下一关键节点。然后,通过所提出的索引结构进行查询。最后,分析了所提出算法的时间和空间复杂度,并进行了实验。实验结果证明:随着数据集的增加,其查询时间和输入/输出(I/O)时间增长速度较缓慢,说明其可扩展性较好,适合于大数据库中正则表达式查询。并且,随着查询字串的增加,查询时间与I/O时间均呈递减趋势,证明了该算法的效率和有效性。     

面向推荐系统的多目标决策优化算法

针对推荐系统利用多目标决策技术进行位置信息的查询与推荐时,由于查询者位置的移动和空间障碍物的位置变化导致传统多目标决策技术的查询效率较低的问题,提出了一种基于范围的障碍空间连续Skyline查询算法。首先,根据静态Skyline点的特征对由空间数据对象信息组成的初始数据集进行约减;然后,根据障碍空间中查询者的位置移动的特点构建距离相交模型,利用距离相交模型和数据对象的属性提出了剪枝策略,再根据剪枝策略过滤掉当查询者的位置移动时对查询结果无影响的数据对象,从而精减了冗余数据,得到过滤后的候选数据集;最后,根据数据对象的非空间属性和相互间的支配关系特征得出影响候选数据集的事件,利用影响候选数据集的事件再对候选数据集进行精炼计算,从而减少了冗余计算,查询出当前时刻的结果集。理论研究与实验结果表明：所提算法在查询者位置移动和空间障碍物位置变化时,能提升多目标决策技术的查询效率;相对传统对比算法,在数据集规模、障碍物数量、查询范围增大时,所提查询算法的平均效率提升约13%;针对多维度数据信息的查询,所提查询算法的平均效率提高了约11%。     

数据仓库的子立方体及其相应算法

数据仓库是研究大数据集的快速、灵活查询的一种技术,系统的执行效率是致关重要的.本文提出了一种新的概念--OLAP子立方体,并且给出应用这一概念改进数据仓库查询性能的相应算法.作者结合铁道部货运数据仓库及数据挖掘系统,深入的研究了这一技术,实验证明这种方法是有效的.     

一种适应于动态环境范围查询的数据立方体

范围查询是对数据立方体进行数据分析的有效方法,预计算技术可以提高数据立方体范围查询的速度,实现快速的用户响应.近年来研究人员基于多维联机分析处理(MOLAP)预计算的研究主要以prefix sum及分块技术为基础,本文对分块方案及如何组织块内单元实施prefix sum方法进行探索,提出了前缀区域数据立方体结构(Prefix Region Cube,PRC),采用基于前缀区域的不规则的分块方案,这种分块方法利于从起始单元开始的前缀区域范围查询的实现.另外PRC在分块及对划分后的块内单元实施prefix sum时都采用回归分割技术,在不增加额外立方体空间的前提下,实现范围查询和数据更新的代价都为O(logdn).     

交叉立方体圈嵌入的一个新算法

交叉立方体互联网络有不少独特的性质。已经证明当n≥3时n维交叉立方体Dn是Hamilton连通的，一个将长度l,(4≤l≤2^n）的圈以扩张1嵌入Dn的O（llogl）算法。本文利用交叉立方体的Hamilton连通性给出了一个将长度l,4≤l≤2^n的圈以扩张1嵌入Dn的新的算法也被给出，其时间复杂度为O(l）。     

扭立方体连接网络中超立方体的嵌入

超立方体是网络参数和拓扑性质优良，应用最广泛的互网络之一它可模拟多种结构的互连网络，扭立方体连接网络是超立方体的一个变种，它具有良好的结构递归性和较理想的网络参数，根据其结构的递归性质，研究了扭立方体妆网络中超立方体的嵌入问题。     

基于非负稀疏表示的标签繁殖算法

提出了一种基于非负稀疏表示(nonnegative sparse representation,NSR)的半监督学习标签传播算法.该算法首先构造一个稀疏概率图(sparse probability graph,SPG),其权重由非负稀疏表示算法计算的非负系数组成,自然地反映了各样本之间的聚类关系,避免了传统半监督学习算法中的邻居选择和参数设置过程;然后通过对未标记样本的标签进行迭代繁殖至收敛而获得所有样本的标签.在人脸识别、物体识别、UCI机器学习和TDT文本数据集上的实验结果表明采用非负稀疏表示的标签传播算法比典型的标签繁殖算法具有更好的分类准确率.     

一种基于局部扭曲立方体多计算机网络的顺序诊断算法

顺序诊断是对多计算机网络进行故障诊断的一种比较实际的方法。局部扭曲立方体是超立方体的一种新变体结构,具有可并行处理的某些性质。在PMC模型下提出了一个基于局部扭曲立方体的顺序诊断算法。该算法表明了n维局部扭曲立方体是Ω(NlloogglNogN)-可诊断的,这里N=2n是总的结点数。     

一种基数可调整的轮廓查询——模糊轮廓

针对轮廓查询的结果随着数据维度的增加而显著增加的问题,在模糊集理论的基础上,提出了模糊轮廓集的概念,量化了不同数据点对轮廓查询的贡献度.以此为基础,通过在模糊轮廓集中取不同的截集达到了准确控制查询结果数量的目的.同时,提出了有效的FSCA算法来求解任意的模糊轮廓,为用户提供δ个数据点,方便了用户的决策.实验分析的结果表明,模糊轮廓查询是一种有意义的基数可调整的新型轮廓查询,FSCA算法是有效的模糊轮廓求解算法,它们共同为用户决策提供了很好的辅助手段.     

基于标签传播的稳定重叠社区挖掘算法研究

为解决重叠社区挖掘算法中效率与稳定性不能兼顾的情况,本文提出了一种基于标签传播的稳定重叠社区挖掘算法（SOCLP）。该算法首先利用两种标签选择策略解决了基于标签传播算法中的稳定性问题,然后又通过引入平衡因子对算法的稳定性进行了有效的控制。实验结果证明,本文所提出的SOCLP算法可以同时关注社区挖掘的质量、效率和稳定性。     

基于3次样条插值控制色度曲线算法分析

 利用传统的3次样条插值算法,可以得到经过确定控制点的光滑曲线,但是只能够得到1条曲线.传统算法的局限性影响了它在工程中的应用,特别是在印刷领域中的应用.为了解决上述问题,提出了改进算法.通过新的算法,得到了不同于原曲线的新的拟合曲线,拓展了3次样条曲线在工程中的应用范围.     

基于EPC-C1G2标准的标签防碰撞算法

针对RFID读写器识别多标签过程中出现的冲突问题,研究了基于EPC-C1G2协议的时隙随机算法,进行了时隙随机算法中Q值改变量计算以及碰撞标签时隙的调整。提出了一种改进的时隙随机Aloha算法。仿真结果显示,改进后的算法可增加系统吞吐率,提高了标签的识别速度。     

一种新的分组密码方案

数据加密标准（ＤＥＳ）是分组密码算法的一个典型，美国国家标准局于１９７７年正式颁布这个算法，用作政府及商业部门的非机密数据加密标准．ＤＥＳ颁布之后迅速得到了广泛的应用，而随着对ＤＥＳ的实际应用和深入研究，人们也发现ＤＥＳ存在一些缺陷，并希望对ＤＥＳ进行改进或重新设计新的密码算法．在这一背景下，一些新的分组密码算法纷纷问世，其中最著名的有日本学者清水明宏和宫口庄司开发的快速加密数据算法（ＦＥＡＬ）．ＤＥＳ和ＦＥＡＬ在数学结构上是相似的，它们都采用对合运算，因而加密和解密用同一种算法实现，主要加密过…     

一种基于Hash函数的RFID认证改进协议

针对使用无线射频识别技术(RFID)进行认证时存在的安全问题,提出了一种结合Hash函数与时间戳技术的认证协议。将标签的标识和时间戳数据通过Hash函数进行加密传输并进行认证。通过BAN逻辑证明和建立协议的Petri网模型仿真实验证明了该协议具有良好的前向安全性,能有效防止重放、位置跟踪、非法访问等攻击。     

暂态能量函数法用于可靠性安全性评估

针对可靠性安全性评估计算复杂和计算速度慢 ,提出了基于 Monte- Carlo模拟法和暂态能量函数法相结合的评估可靠性安全性评估的方法 ,定义了相应可靠性指标。充裕度评估和安全性评估是发输电合成系统可靠性分析的两个方面 ,充裕度是在静态条件下电力系统满足用户电力和电能量的能力 ,安全性是在动态条件下电力系统经受住突然扰动并不间断地向用户提供电力和电能量的能力。论文提出了将充裕度评估和安全性评估相结合进行可靠性分析的模型、算法和计算步骤 ,并编写了相应程序。算例表明 ,该模型和算法是可行的 ,结果是合理的