带模糊数据的广义关系数据模型

本文以研究模糊数据的语义和表示,以及关系数据模型的理论框架为目标,建立了带模糊数据的广义关系数据模型,得到了包括模糊值关系、模糊数据推演动态系统和模糊比较关系集的一组目标型;描述了θ-Select、θ-Join、θ-Project等广义关系运算;提出了模糊函数依赖的慨念;给出新的完整性规则。     

集值粗糙集模型的近似集增量更新方法研究

集值信息系统可以用来表示不完备信息系统,得到了广泛的应用.分析现有集值信息系统中的相容关系和拟序关系及其相应的近似集合,给出在相容关系和拟序关系下集值粗糙集模型的近似集增量更新方法,并通过实例验证了方法的有效性.     

汉语上下位关系分类数据集构建和基准方法比较

针对目前缺少较大规模的高质量上下位关系数据集以支持充分的模型训练和评价的问题,提出了一个完整、系统的上下位关系标注规范,并在此规范基础上标注了一个包含15 024个汉语词对的高质量上下位关系数据集.所有数据均采用独立双人标注和专家不一致审核,双人标注一致性达94.20%.并且基于该数据集,对前人提出的几种典型分类方法进行了对比和分析,其中融合多特征的依存路径表示模型的F₁值达到91.95%.     

基于XML schema的XML文档在关系数据库中的存储

分析了P_schema存储方法存在的问题,提出了改进的P_schema存储方法;通过引入DOM树,使嵌套结构等价于DOM树节点的父子关系,用filiation表存储节点的父子关系;由于多次引用元素结构信息相同,所以存储在同一关系中,用其外键表示引用关系,解决了P_schema存储方法中的一些难题,如嵌套和多次引用元素存储问题.     

对实时图形处理关键技术的研究

如何快速地传输和操作由"二维折线集、三角网格和点"表示的几何模型是实时图形处理的主要任务。该文以实时图形处理关键技术为切入点,分别分析了几何压缩理论与GPU三角网格数据结构理论,并在存储、传输以及绘制等方面提出提高图形效率的举措,基于扇形带的三角网格拓扑关系表示方法、基于广义三角形带的三角网格数据压缩和多分辨率表示方法以及基于KD-树的点模型各向异性量化方法来增强图形处理实时性。     

基于C++的电气主接线编辑器的实现

着重讨论了面向对象的方法在电气主接线编辑器开发中的应用．以VisualC ．NET作为开发平台，采用关系型数据库进行设备属性数据和拓扑连接关系数据的存储．系统能够完成对电力系统中常用一次设备的鼠标绘制、选取、编辑和数据录入等操作，实现了设备数据和连接关系数据的实时读取和更新．     

基于链表结构的频繁模式树构造

FP-Growth算法在关联规则挖掘中是最经典的算法,主要通过频繁模式树(FP树)避免生成候选频繁项目集.针对FP-Growth算法中耗费内存严重的问题,采用链表存储方式,给出了FP-Growth算法的实现方法,其中单个结点采用链表形式来产生,频繁模式树采用左孩子右兄弟的存储结构来组织.在此基础上利用索引表,实现了对频繁模式树中共同前缀结点的快速查找,提高了频繁模式树构造的效率,解决了FP树构造算法中数据存储的瓶颈问题.最后以天体光谱数据和城市土壤数据作为数据集分别对该算法进行测试,实验结果表明,该方法的构造效率要明显优于基于顺序结构的FP-Growth算法.     

基于GB/T 20274的信息系统安全技术保障评估及计算机实现

国家标准GB/T 20274定义了信息系统的安全技术保障要素集,并建议以能力成熟度等级的形式度量信息系统的安全技术保障性。本文首先对安全技术保障度量的能力成熟度等级进行量化处理;其次将信息系统组件的安全技术保障性表示成向量的形式,在向量和向量∞-范数的基础上重新阐述了信息系统的安全技术保障模型;最后,给出了信息系统的安全技术保障的计算机实现算法。仿真实验结果验证了本文算法能有效地实现信息系统的安全技术保障的评估。     

面向Tabular库的数据模型及其查询问题

信息化的发展使得数据存储及表示形式呈现出分布性、异构性的特点,不仅包括关系数据库、面向对象数据库等传统结构化数据,还包括Excel、CSV等不具有明确结构的特殊非结构化数据等,与此同时,其数据呈现了量大、更新快、可用性弱等大数据特点.然而使用无结构和半结构化文档组织和管理Excel等表单数据,存在着数据弱可控、弱可用、及访问效率差的问题.针对该类问题,本文以Excel文本为数据源,提出了一种新的面向Tabular库的关系数据模型并讨论了其上的查询及优化问题.首先,给出了Tabular表单数据的形式化定义,其次,设计PartiPath划分树实现表格的关系划分及结构转换,在关系模型的基础上,给出其数据模型及数据模式,再者,定义了表单数据上的基本查询问题及融合用户兴趣指数改进查询相似度指标,最后给出实验分析并作出总结.     

三维物体的一种关系描述及其匹配算法

当利用关系数据结构描述三维物体时,匹配问题就归结为一个关系同构问题。本文给出一个可用于描述一些简单物体的关系数据结构,并提出两种修剪算法。这些算法利用关系数据结构的多重约束和一对一映射的约束做为启发知识来修剪搜索树,从而使物体匹配中的关系同构问题得到简化。     

一种层次关系数据库设计法

本文给出一种层次关系数据库设计法.它考虑了包含语义及结构信息的自然层次联系,提出层次依赖与关系层次树的概念,引入关系的分层结构思想来构造数据库视图.文中给出了完整的设计过程与详细的算法,以表示层次、群体与凝聚联系的最小基本依赖集为基础,对初始关系模式逐步求精分解而建立关系层次树,最后转换成层次关系数据库模式.     

一种改进的基于数据库的树存储策略

关系数据库管理系统的优势在于存储以二维数据表为模型的数据结构,而在科学研究领域中,一般树作为重要的数据模型广泛存在。本文讨论的中心问题是如何在数据库管理系统中存放压缩的一般树,并在维护海量数据的同时,降低数据冗余,最后讨论数据一致性的保证和对比分析存储、检索算法的时空复杂度。本文通过对树的压缩存储技术的研究,所产生的结论和方法可以延伸到解决众多非线性数据结构在数据库管理系统中的存储问题。     

基于动态数据的加权频繁项集挖掘算法

为解决在挖掘频繁项集过程中,因忽略不同项目间的重要程度而导致的挖掘有效性低以及忽略数据的动态更新而造成的挖掘效率低的问题,通过引入新的加权规则,从权值与频数两方面去体现项目间的重要性差异,并通过引入树形结构与关系矩阵提高数据动态变化时频繁项集的挖掘效率。创新性地提出基于动态数据的加权频繁项集挖掘算法weighted dynamic date mining (WDDM)。实验结果表明,WDDM算法较以往算法挖掘效率与有效性显著提高,有利于发现更多有研究价值的信息。     

基于Rough集的决策树算法

针对基于Rough集的经典分类算法值约简算法等不适合大数据集的问题，提出了基于Rough集的决策树算法。采用一个新的选择属性的测度——属性分类粗糙度作为选择属性的启发式，该测度较Rough中刻画属性相关性的测度正区域等更为全面地刻画了属性分类综合贡献能力，并且比信息增益和信息增益率的计算更为简单。采取了一种新的剪枝方法——预剪枝，即在选择属性计算前基于变精度正区域修正属性对数据的初始划分模式，以更有效地消除噪音数据对选择属性和生成叶节点的影响．采取了一种与决策树算法高度融合的简单有效的检测和处理不相容数据的方法，从而使算法对相容和不相容数据都能进行有效处理。对UCI机器学习数据库中几个数据集的挖掘结果表明，该算法生成的决策树较ID3算法小，与用信息增益率作为启发式的决策树算法生成的决策树规模相当。算法生成所有叶节点均满足给定最小置信度和支持度的决策树或分类规则，并易于利用数据库技术实现，适合大数据集。     

树形结构在关系数据库中的存储与运算

通过对树形结构在关系数据库中常见存储模式的研究,提出了在管理信息系统开发中适用的树形结构的关系数据库存储模式一一先根遍历层次兄弟树表。该存储模式吸收了层次编号、先根遍历树表等存储形式的特点,能有效实现管理信息系统中树形结构的求根到某结点路径、某结点全部孩子、结点维护等常用运算。具有构建方便,查询灵活高效的特点。     

基于高分辨率卫星影像的CV模型单木定位法

【目的】基于遥感影像自动获取单木位置信息,进而建立单木数据库,实施单木集约化管理,以实现精准林业特别是对城市树木的集约管理。【方法】针对传统方法在树冠重叠区域易出现误判和漏判问题,提出基于CV模型的单木定位技术。首先结合树冠形态学特征自动提取初始轮廓;其次基于CV模型对初始轮廓线进行迭代,进而获取单木树冠轮廓;最终提取单木位置信息。为了检验该单木定位方法的效果,选择了7张不同类型(针叶林、阔叶林、经济林等林分和非林分)的高分辨率卫星影像,进行基于CV模型的单木定位方法与传统单木定位方法的对比分析。【结果】基于高分辨率卫星影像的CV模型单木定位法可基于图像全局信息,利用曲线内外的灰度均值而不是梯度信息进行分割,能够在边界模糊或梯度无意义的图像中取得较好的分割效果,快速准确地收敛到目标位置。与梯度分水岭法、标记分水岭法及局部最大值法等传统方法相比, CV模型单木定位法具有更高的匹配率,平均匹配率提高近23%。【结论】该单木定位法可以更好地处理树冠的连接、重叠状况,具有更好的定位效果,表现出良好的应用潜力。     

关系数据库中树型结构信息的处理方法研究

介绍了树型结构的概念与特点,讨论了数据库中树型结构信息的关系表结构设计方案,比较了关系数据库中树型结构信息的多种处理方法,给出了采用自关联映射的表结构设计,并结合递归CTE技术探讨了关系数据库中树型结构信息的具体实现方法.     

动态集合目录——基于集合理论的目录系统

本文首先采用集合理论描述了传统树形目录文件系统,指出传统树形目录文件系统存在多归类冲突,检索方式固定,模式组合引起的分支爆炸等问题,并从集合理论的角度分析了原因,接着构造了基于集合理论的目录系统解决上述问题.     

基于粗集的混合变量决策树构造算法研究

文章提出混合变量决策树结构,并在此基础上提出基于粗集理论的混合变量决策树构造算法RSH2,算法在每个结点选择尽可能少的属性明确划分尽可能多的实例,减小了决策树规模,且易于理解。将RSH2算法与ID3算法及基于粗集的单变量决策树算法HACRs进行实验比较,结果表明该算法有良好性能。     

工程信息中目标数据的结构管理

在分析工程信息特点的基础上，提出用产品树形式对产品及其相关目标数据进行结构化管理和查询的方法。着重讨论了工程信息结构管理的数据模型、系统结构与功能设计，该系统以交互方式动态生成产品树，直接从产品树上查询并实现异质数据的同屏多窗口显示。