基于模糊聚类的物流数据字典动态分级方法

为提高物流管理信息系统查询效率,根据物流数据库管理系统查询调用数据属性字典的统计信息,提出一种优化属性字典分级的动态方法.描述了该方法的实现并进行了查询效率分析.该方法基于模糊聚类原理,在属性字典表中添加聚类属性项;将数据繁多的属性字典表按其在选定时间内的属性统计值进行动态归类分级.系统运行实践表明,该方法提高查询效率最高达31.9%,平均达19.3%.     

一种基于马氏距离的半监督模糊聚类方法及其应用

定义了一种新的基于马氏距离的半监督模糊聚类算法,并推导出它的迭代公式.该算法能够提高聚类算法的运行效率.在人工数据集和真实数据集上的实验结果验证了这种方法的有效性.提取了黄瓜叶片7个色调特征,Fisher降维之后进行半监督聚类分析.对于已标识类别属性的叶片,聚类结果与已知属性的一致率达100％,而对于未标识数据,一致率也达到96％以上.     

基于层次序列OLAP-Cache在大规模监测数据查询优化中的应用

利用OLAP进行大规模监测数据查询时存在效率低和实时性差的问题,传统解决方法主要利用缩小数据集市数据的方法,虽然在一定程度上提高了查询效率,但是会出现丢失数据的现象。提出在基于聚类方法基础之上进行层次序列OLAP查询优化,并针对大规模海洋监测数据的特点提出OLAPCache多级查询方法。在该算法中,首先分析OLAP序列立方体的查询效率问题;其次以等价类的层次关系为基础,确定等价的上下界和聚类值;然后利用改进的各级查询层次的运算策略来判断OLAP查询的语义特性,提高其Cache性能;最后结合OLAP查询集的闭包中存在最小蕴含关系的特点,对OLAP查询的蕴含关系进行分组查找。通过大规模监测的海洋数据对该算法进行仿真验证,仿真表明,该算法有效地避免了对大规模海量数据的递归查询,具有较好的执行效率。     

CDMA2000 1x EV-DO网络RADIUS协议解码方法的研究与实现

在对RADIUS协议格式和C网A12、P1口的信令流程深入分析的基础上,设计了一种基于Hash算法的RADIUS协议字典,将文本文件格式的字典按特定字段重新组织,以提高查询效率.针对C网RADIUS协议提出一套基于字典的解码方法,利用查询字典的方式进行字段解析.将该方法应用于信令监测系统中,结合现网数据进行测试,解码结果准确,解码速度提高了约25％,测试结果验证了该解码方法是有效的.     

基于动态分布式聚类算法的大数据查询处理方法

针对现有大数据空间查询处理方法存在执行时间长和查询结果不够准确的问题,提出一种基于动态分布式聚类算法的大数据查询处理方法,该方法分为数据预处理、数据聚类和查询处理3个部分.首先将输入数据划分为多个子集,以RRD格式存储在一组机器节点中;其次采用划分和层次混合动态聚类算法,在Apache Spark平台上对数据进行分布式...     

基于网格和密度的随机样例的聚类算法

为提高密度聚类算法效率并处理非空间属性约束，提出了基于网格和密度的聚类算法（GDRS）．它使用网格区域表示点的邻域，非空间属性被分为数值和字符类型．首先通过网格方法找到能准确反映数据空间几何特征的参考点；然后随机选择没有分类的参考点，并测试其邻域的稀疏状况、与其他聚类的关系以及非空间属性的约束来决定加入、合并聚类或形成新的聚类；最后把参考点映射回数据．把此算法和DBSCAN及DBRS算法进行了理论比较，并使用合成和真实数据集对GDRS和DBSCAN进行了对比．实验表明，GDRS具有密度算法的优点，即可发现各种形状的聚类并能屏蔽噪声点，且执行效率明显优于密度算法．     

基于混合聚类算法的动态R-树

针对动态R-树是通过动态插入算法建立起来的, 其节点分裂算法的性能直接影响到R-树的性能和查询效率的问题, 为了使动态R-树适应多维复杂空间数据的要求, 提出一种用于实现R-树节点分裂的混合聚类算法（HCR）, 它建立在普通聚类算法的基础上, 并进行了一系列扩充. 针对空间对象的均匀分布与不均匀分布, HCR算法在实现R-树节点分裂时分别采用不同的聚类准则以提高其聚类效果和查询效率. 此外, 还将HCR算法与其他算法进行对比实验, 结果表明该算法具有较高的查询效率.     

一种使用属性表的快速概念聚类算法

形式概念分析是一种用于概念聚类的无监督机器学习技术,在数据挖掘、信息检索等很多领域中得到了应用．将概念搜索空间重新组织成一棵前缀树,并构造了一张属性表,利用表中保存的数据对前缀树进行剪枝,使概念聚类的过程仅在一些有效的子空间中执行,进而提出了一种使用属性表的快速概念聚类算法．实验结果表明,该算法在稠密和稀疏的形式背景下均优于NextClosure算法．     

城市轨道交通快慢车停站方案优化

针对已有的快慢车停站方案优化模型复杂度过高,车站分级方法不合理的情况,应用灰色变权聚类模型对车站进行初步聚类形成决策属性,以各指标聚类结果作为条件属性,对车站分级影响因素进行属性约简,应用约简属性优势分析确定各条件属性、决策属性间的灰色相对关联度,并用灰色定权聚类模型对车站进行分级.通过设定一级车站快车必须停车,二级车站快车根据优化需要停车及三级车站快车不停车的原则,依据分级结果构建快慢车停站方案优化的0-1非线性规划模型,运用遗传退火算法求解模型.结果表明,该方法可剔除大量无效解,解空间大幅缩小,求解效率得到了较大提高,对于快速制定列车运营方案具有重要的意义.     

基于数据字典的通用查询平台的设计

传统的MIS系统的查询模块需要随着用户需求的变化而不断重新设计,针对MIS系统传统开发方法的不足,提出一种基于数据字典的通用查询平台,目的是解决MIS系统中的查询系统不能通用的缺点.方法是通过改进数据字典的可扩展性和通用性的设计,实现程序开发与表结构的分离,并结合了界面动态生成的技术,进一步实现了SQL语句和界面的自动动态生成而无须编码,使平台的通用成为可能.平台在B/S模式下实现,基于J2EE规范并引入MVC思想.提高了开发效率和开发质量.     

MapReduce框架下的查询结果共享

当前的大规模数据分析通常在MapReduce框架下执行查询。由于MapReduce框架本身的冗余性以及查询之间的重叠性,复用已有查询的结果可以大幅提高查询的执行效率。复用查询的结果需要对其进行存储和匹配管理,产生高昂的系统开销,抵消复用的部分效果。本文针对目前先进的查询结果复用系统ReStore在管理查询结果和匹配中存在的效率低下的问题,提出森林结构的Job存储管理技术和与之相适应的匹配算法,提高查询的匹配效率,减少系统的开销。为了使系统能够充分复用已执行查询的结果,本文提出对多个查询进行预处理的方案,通过改变各查询进入Pig编译器进行编译的顺序,从而改变Job的执行顺序,使得加载相同数据集的Job同时执行,减少与存储库进行匹配的次数。实验表明：在构建存储结构与匹配已有结果过程中,本文提出的方法与ReStore相比,节约16.3%的时间开销,伸缩性也更好。     

大型PROLOG系统查询优化技术

一、引言逻辑程序设计语言 PROLOG 是一种描述性语言,用户只需将问题求解所需的知识以子句形式提交系统,系统依靠自身的演绎求解机制可根据用户提供的知识求解出用户期望的结果。正因为如此,PROLOG 求解机制对用户查询的处理效率就成了构造实用 PROLOG 系统     

基于Cluster结构的多维动态数据分布方法

数据分布是数据库查询并行处理的基础，良好的数据分布方法对查询性能有着重要影响，本文提出了一种新的基于Cluster结构的多维动态数据分布方法，该方法能保证数据均匀分布在多个处理机上；能动态调整数据片段的大小，使关系始终保持最优并行度；并能有效地支持各属性上的查询操作，性能分析及实验结果表明，在大规模的并行系统中，本文方法的性能优于过去的数据分布方法。     

基于无线射频识别技术的数字化物流仓储管理系统

当前基于B/S的数字化物流仓储管理系统设计方法,通过对系统的功能结构和业务流程的设计,和相关技术与开发工具完成该系统的实现,其中仓储管理系统运行能耗偏大,且运行效率低。为改善该种情况,提出一种基于无线射频识别技术的数字化物流仓储管理系统设计方法,以系统总结构为依据,将仓储管理系统网络拓扑结构划分为物理层次、网络层次、数据层次与应用层次,在物理层次中工作人员可利用手持设备迅速扫描电子标签,既可以提升系统运行效率,还能够降低系统运行能耗;在入库管理程序中采购部和供应商对货物的需求进行确定,利用物流把货物传输到仓库,并对货物进行清点;在出库管理程序中仓储管理系统确定货物货位,通过RFID阅读器采集出库的货物内部数据,使用搬运工具将拣出的货物传输给出库处,同时将数据处理的结果报给仓储管理体系;用户的管理模块中,主要是对用户登录与用户管理进行控制;库存的统计管理,即为对货物进行清理盘点。结果表明,该方法下的仓储管理系统不仅运行效率高,而且能耗低,可为数字化物流仓储领域的研究提供依据。     

基于空间索引的物流中心选址方法

确定合理的城市物流节点位置,对优化物流网络、提高物流服务水平、改善城市交通状况都具有十分重要的作用． 文中提出了一种实用新型的选址查询方法,在已知人口分布和已建物流中心位置的基础上,从候选位置集中返回前k个最具有影响的位置,作为待建物流中心的参考,这种查询在决策支持系统中有广泛的应用． 该算法利用R-tree为3个已知位置集进行了索引,并提出基于候选位置影响力的排序方法,以此制定了有效的剪枝规则,大大减少了搜索复杂度． 实验表明,该算法具有很好的查询效率．     

基于统计模型的传感器网络查询系统的研究与设计

针对无线传感器网络数据处理的高实时性要求和节能要求,设计并实现了一种基于统计模型的传感器网络查询系统,采用了层次式的系统处理结构,并使用基于统计模型的优化方法改进了查询处理过程.最后给出了该系统与普通的WSN查询处理系统的性能对比分析,实验数据表明基于统计模型的查询策略提高了查询处理的效率,节约了无线传感器网络的能量消耗.     

词典和统计相结合的维吾尔文拼写查错方法的研究

本文以维吾尔语拼写检查方法作为研究对象,提出以词典、形态分析、统计为基础的拼写检查方法。维吾尔语是黏着语言,富于形态变化,难以把单词的所有形态收录到词库里。因此,拼写检查时把词干提取方法与词典结合使用。为了保证词干和词缀连接的可靠性,建立基于统计的词干和词缀连接判断模型。上述的方法仅仅能处理词典中存在的单词。因此,在N元语法模型的基础上建立拼写查错模型,准确率为68．58％,一般词典能覆盖80％以上单词,结合统计方法后,差错准确率提高到93．6％以上。     

多企业联合查询技术的研究与实现

为解决企业间数据格式异构性 ,充分利用数据 ,提出了实现多企业数据查询的两种方法 ,统一数据库法和映射字典法 ,并分析了两种方法的优缺点。通过对企业产品数据模型进行分类 ,重点研究了映射字典法中两个企业间数据模型映射的分类与构造 ,总结出多企业联合查询实现的流程 ,利用 Windows NT环境实现了该功能。多企业联合查询的实现 ,为敏捷虚拟企业的其它应用系统提供了有力的支持