细胞全能性与数据压缩

探讨了生物细胞全能性所蕴涵的信息存储问题,通过对生物信息学中的基因表达及调控与小波变换,分形理论的相似性比较;提出了生物信息存储蕴涵有数据压缩机理,它对实现高压缩经绵快速数据压缩提供了一种新的思路.     

多媒体技术数据压缩算法浅析

现今,随着网络承载的信息量的速增,各种信息系统的数据量也在不断增加,数据信息处理的关键问题变成了怎样更快、更多、更好地传输与存储数据,这就要求把数据进行数据压缩,再进行存储和传输,到需要时再还原及解压。本文对一些数据压缩算法进行了综述,从数据压缩的概念入手,详细地介绍了媒体数据压缩技术,并简述了一些压缩算法。     

数据压缩方法介绍及分析

随着信息技术的发展,数据信息量越来越大.为了存储这些数据信息,我们需要更多的内存空间,而且对这些信息进行处理也要花费更多的时间.为了节省空间,提高处理效率,对数据进行压缩显得越来越重要.介绍了一些具有代表性的数据压缩方法,并对其应用进行了比较分析.     

多媒体数据压缩技术

图像的数据量非常之大,多媒体数据压缩是一个关键技术.数据压缩可以实现实时有效地处理、传输和存储庞大的多媒体数据,本文主要介绍了多媒体数据压缩的方法和多媒体数据压缩国际标准JPEG、MPEG和H.261.     

鞋楦曲面数字化特征识别与数据压缩

在鞋楦曲面数字化处理中 ,为了保证鞋楦数字化建模的精度 ,对母楦检测采样数据进行预处理是十分必要的 .针对鞋楦加工中对鞋楦转折锐边的特殊要求 ,提出离散数据特征信息识别法以及适用于鞋楦数字化的数据压缩和存储的有效方法 .     

关于图象数据压缩技术的研究

随着多媒体技术的不断发展，计算机领域的信息可以用文字、声音、图象等多种媒体来表示，但在诸多媒体中，记录图象信息所需的数据量尤为庞大，要求数据传输率也很高，目前存在的CD—ROM、DVD—ROM等大容量的存储设备难以满足存储多媒体信息的要求，探索切实可行的存储多媒体信息的方法势在必行，文中对图象数据压缩技术的类型、标准及方法作了较详细的讨论。     

基于哈夫曼编码的文本文件压缩分析与研究

数据压缩在信息迅速增长的时代显得越来越重要,信息在存储、传输等过程经常需要压缩.简单介绍了哈夫曼编码的基本原理和方法,提出利用哈夫曼算法进行文本文件压缩的方法,并用C语言设计开发了文本文件压缩程序,结合RAR算法对文本文件提出二次压缩.同时分析了该二次压缩方法的劣略性及与一次压缩的比较、适用场合等.     

多重数据存储优化模式研究概述

本文运用文献法和逻辑分析法对数据的多重存储方式进行了深层次探究,指出现有的数据储存方式没有达到保护数据的初衷,数据存储方式不合理。针对现有的存储模式,提出了多重数据优化模式,主要有自动精简配置模式、重复数据删除、自动分层、存储虚拟化以及数据压缩,从而提高存储效率。     

向量量化图象中的信息搭载

让信息承载者增载另一种信息的方式称为信息搭载，它是为实现信息隐蔽而提出的。基于相似性的搭载模型是实现信息隐蔽的一般框架。由于图象通常以压缩格式存储和传输，因此把数据压缩与信息搭载结合是使其实用化的关键技术。针对向量量化这种常用的图象压缩方法，设计了两类信息搭载方案，并对参数取值的不同情况进行了实验比较。说明了信息搭载的可行性。     

基于Oracle的实时数据存储访问

面对快速发展的数据分析需求,流程工业实时数据库单纯的数据存储和回溯功能已不能满足实际的应用要求.以关系数据库为介质,研究了基于Oracle的实时数据获取、处理、存储和访问技术.重点探讨了实时数据的压缩存储,并给出采用Oracle数据库内部语言PL/SQL实现数据压缩算法,由于数据的存储和访问中引进了数据压缩技术,在低频率和点数较少时,该技术可作实时数据库的替代方案.给出的方法在Oracle10g企业版中测试通过,并成功应用在某大型石化企业的丁二烯分离装置上,取得了良好的效果.     

不同视角下海量高分辨率视频图像数据挖掘方法研究

当前高分辨率视频图像数据挖掘方法容易受到外界环境的干扰,提取的视频图像特征不可靠,且不同视角下提取的特征值有很大差异,导致视频图像数据挖掘精度大大降低。为此,提出一种新的不同视角下海量高分辨率视频图像数据挖掘方法,通过Harris角点检测方法对待挖掘高分辨率视频图像数据时空特征进行提取,依据高分辨率视频图像数据时空特征,通过自相关矩阵建立相同事物不同视角下的递归图,将递归图看作一幅图像,通过计算像素点的梯度向量构建递归特征描述符,对相同事物不同视角下的关联性进行挖掘,将具有相同递归图梯度特征的高分辨率视频图像数据汇聚在一起,实现数据挖掘。实验结果表明,所提方法挖掘精度高。     

基于局部均值分解的高频金融数据波动率估计

为解决高频数据在风险评估中存在的非线性问题,提出了利用局部均值分解方法实现高频数据波动率估计。首先,采用高频模拟数据验证估计方法的可行性; 其次,将沪深300 指数不同频率收盘价作为研究对象,利用局部均值分解方法估计波动率,计算相对误差统计量。实验结果表明,利用局部均值分解方法可以有效实现高频数据波动率估计和解决高频数据中的非线性问题,随着抽样频率的增加,估计精度逐渐提高。该方法为高频数据波动率非参数估计提供了新的研究思路。     

面向智能家居和改进UDP协议的低能耗物联网网关设计

为了实现智能家居安防系统的监测需求,并解决以往监控系统中网关存在的丢包率高、可靠性低和能耗高的问题,设计了一种基于改进UDP协议的物联网网关。首先,设计了以S3C2410为微控制器、DM9000为以太网芯片、EC189为3G模块和XBEE ZNET为无线通信模块的网关节点,然后,定义了MAC层的改进的T-MAC通信协议和对应的数据帧格式,在网络层设计了一种基于改进LEACH协议的低功耗分簇路由协议,在数据传输层定义了基于改进UDP的协议以实现数据的可靠传输,并定义了网关的软件流程。实验结果证明设计的网关能实现协议之间的转换,具有数据丢包率低、可靠性高和能耗低的优点,能辅助系统实现室内数据的实时采集和监控,并在数据异常时进行报警提示。     

高光谱Hyperion与高分辨率WorldView-2卫星数据协同下的岩性分类

在目前的技术条件下,一种遥感数据源很难同时具有高空间分辨率和高光谱分辨率特征,因此如何协同使用不同来源的遥感数据进行矿物岩石识别就成了遥感地质领域的重要研究内容之一.本文结合高空间分辨率WorldView-2数据和高光谱分辨率Hyperion数据,以新疆鸟恰县矿物岩石识别与地层划分为例探讨多源遥感数据协同的岩性分类.通过对比2种数据源的空间和光谱探测能力,找到其协同基础.借鉴传统的同源数据融合方法,把WorldView-2多光谱数据降采样到不同空间尺度,并进行主成分变换,采用第一主成分与Hyperion融合产生协同数据.基于SAM光谱角分类法,分别采用WorldView-2多光谱原始数据、Hyperion原始数据和各协同数据对研究区的岩性进行自动分类.结果表明,各协同数据岩性分类精度较高,Hyperion次之,WorldView-2数据岩性分类精度最低.     

电算化会计系统审计软件关键技术的研究

研究了如何开发一个对电算化会计系统进行审计的软件系统,着重分析了该审计软件需要解决的几个关键技术问题,如异构的财务数据库转换、通用化的财务数据查询等,并提出了解决的思路和方法.通过获取相应的财务数据,审计软件能够为审计人员提供财务数据查询和数据分析的功能,辅助审计人员查找问题本质,高质高效地得出科学的审计建议。     

基于人工智能的社交网络用户行为数据周期推荐算法

为提高社交网络个性化服务质量,研究数据周期推荐算法的重大意义,针对传统推荐算法相似度计算准确率不高,导致推荐结果精度低、召回率低和耗时长等问题,提出一种基于人工智能的社交网络用户行为数据周期推荐算法。首先依据用户行为建立评分矩阵,利用皮尔逊相关系数计算评分矩阵评分值与网络行为数据相似度,依据计算得出的相似度以协同过滤为核心来检出需要推荐的社交网络用户数据内容,其次利用Top-N法生成用户邻居集,最后实现社交网络用户行为数据内容周期推荐。实验测试结果表明,所提算法的相似度计算准确率较高,网络用户行为数据周期推荐结果精度可高达97.2%,且推荐结果召回率高、耗时低,提高了社交网络个性化服务质量。     

新型传感器数据记录系统设计与实现

设计一种应用于工业现场的新型传感器数据记录系统.硬件部分采用高分辨率、宽动态范围的16位∑-△A D芯片AD7705采集传感器数值,AD7705通过SPI总线和微控制器S3C2440A互联;软件部分选用嵌入式Linux操作系统,以图形化编程语言QT实现应用程序.该系统应用于汽车弹片弹力测试系统,直接采集弹力传感器数值,...     

基于BP神经网络模型的高等教育学费研究

高等教育学费是当前的一个热点问题。以部分高校的相关数据作为样本,建立基于BP算法的神经网络模型。首先对样本数据进归一化处理,然后利用matlab进行模型的运算与分析,确定了高等教育学费的四个主要影响因素对学费影响程度的大小,从而得到了一个较为精确的高等教育收费数学模型。     

基于海量内存的异步红外数字视频存储

目前靶场光学测量中使用大面阵高帧频数字相机,原有的同步存储系统无法满足要求,设计了基于海量内存的超高速异步数字视频存储系统。使用PC平台的硬件,先将数字视频存储至内存中,待数据传输结束后再将内存中的数据写入存储介质,避开了同步存储的实时写入存储介质的速率瓶颈,避免了因为写入速率不稳导致的丢帧错帧的问题。在实际使用中可实现速率为800MB/s的超高速存储。     

高性能网格工作流中的数据服务优化研究

作为数据服务的原有架构中的开源关系数据库并不能很好地适应高并发和大数据量的处理,分析并总结了高性能网格工作流对数据服务在功能和性能方面的实际需求,结合这些需求设计并实现了新的适合高性能网格工作流的数据服务组件TreapDB,其使用了内存映像索引和追加型日志数据文件相结合的方式,降低了流程数据读写的I/O等待时间,同时也能满足流程数据查询的业务需求.实验表明:经过对数据服务的优化,网格工作流的整体性能得到了显著提升,在CNGrid生物信息社区中得到了很好的应用.