一种基于多层次链的Data Cube维层次编码

研究了Data Cube的索引技术,提出一种能够处理复杂维层次结构情况的维层次编码.维层次编码充分利用了Data Cube中维的层次性及其语义特性,结合二进制编码与维层次结构编码对维成员值进行编码,通过二进制操作,可以快速检索出与查询关键字相匹配的维层次编码.同时,基于维层次编码定义的层次链掩码,层次掩码及检索函数能够充分利用多维数据中的语义信息,实现基于语义的检索,减少了I/O开销,提高了OLAP查询效率.     

基于MapReduce的C-Cubing并行算法

封闭立方体计算的主要任务是在生成一个数据单元时,判断其是否封闭。针对该问题,C-Cubing是新近提出的一种有效的方法,不同以往基于输出或基于元组的方法,它仅通过特定的度量,即封闭性度量,就可以判断出封闭单元。然而随着数据量的增加,C-Cubing的性能下降,因此它的并行算法还有待研究。本文提出基于MapReduce并行框架,采用C-Cubing对封闭立方体并行计算的方法,并在Hadoop上给予了实现。实验结果表明,本方案能够利用廉价的PC机器,有效提高了在较大数据集上计算封闭立方体的性能。     

基于小波变换相干体算法的实现及应用效果分析

基于小波变换的相干体算法,开发出相干体分析软件,对实际地震数据进行处理,结合地质资料进行了综合分析.研究结果表明,对于品质不同的地震资料,选择适当的小波变换参数及相干处理参数,可以得到特定频带的相干体;选择不同权值对分频计算得到的相干体重构,可以得到突出特定频带的相干体.与传统相干处理结果相比,更能突出不同层次的地质特征.     

立方图的可圈性

图的可圈性是哈密尔顿性的一个推广.设G是有向图,如果对G的每一个定向D,都存在S(D) V(G)使在D中改变所有恰与S(D)中一个顶点相关联的弧的方向后所得到的图为有向哈密尔顿图,则称G为可圈图.证明至少含5个顶点的连通图G的立方图是可圈图当且仅当G不同构于任何一条偶路.该结果改进了Klostermeyer的3个定理.     

冻融时间对早期混凝土抗压性能的影响试验

为研究冻融前养护时间和冻融时间对早期混凝土抗压性能的影响,采用混凝土冻融试验机冻融循环和冬季室内外自然冻融循环,对不同冻融前养护时间和冷冻时间的混凝土立方体试块进行抗压性能试验．冻融循环后混凝土表面不再光滑,表面剥落情况越严重,混凝土疏松、起皮,甚至脱皮,空洞现象也随之增多．龄期越早、冻融时间越长表面破坏越严重．混凝土冻融试验机和室内外自然冻融受冻试块的冻融时间与质量损失率的关系曲线大致相同,受冻时间为6h的试块均比受冻时间为12h的质量损失大,且冻融前养护3d和7d的质量损失较大,7d后质量损失较小,斜率趋于平缓．混凝土冻融试验机和冬季室内外自然冻融受冻12h的试块比受冻6h的抗压强度低,抗压强度损失率要大．     

关于超立方体与M（o）bius立方体的连接

新型并行计算系统的研制依赖于对新型互连网络结构及其性质的研究.超立方体及其变型--M（o）bius立方体两者都具有优点,也具有缺点.本文给出了在超立方体与M（o）bius立方体的顶点之间的一种连接,从而得到一种称为HMm-立方体的新型网络,证明了HMm-立方体不仅保持了超立方体和M（o）bius立方体的低顶点度数和高连通度以及其直径至多比M（o）bius立方体大2的性质,而且它克服了超立方体对圈模拟能力的不足.     

一种数据立方高效索引机制 --CuboidTree

提出了一种高效的数据立方高效索引机制CuboidTree，利用Z-Order编码以保持同一数据小方内立方元组之间的多维空间邻近性，将数据立方查询归结构为针为其中某个特定数据小方的查询，从而将同一数据小方中的立方元组聚簇在一起以加速响应数据立方查询，对模拟数据和真实数据进行的实验表明，CuboidTree不仅可以明显地提高数据立方范围查询的性能，而且节省了存储空间，更重要的是它对数据立方查询性能的改进效果随着数据立方维数的增加而愈加明显。     

C-Z空间分解在Lp(Rn)中的推广

讨论C-Z空间分解在Lp(Rn)中的推广.     

基于STC单片机的8×8×8 LED光立方系统设计

为解决二维LED显示屏显示单调和立体性差的问题，以STC系列单片机为核心，采用锁存器74HC573和ULN2803芯片实现大功率LED的驱动，提出了软硬件系统设计方案，并完成了8×8×8的LED光立方系统设计.该系统能动态和静态地立体显示文字、图案和动画，适用于传媒信息和装饰显示，为进一步开发三维显示器提供了一定的理论与实践基础.     

Fast Computation of Sparse Data Cubes with Constraints

For a data cube there are always constraints between dimensions or among attributes in a dimension,such as functional dependencies.We introduce the problem that when there are functional dependencies,how to use them to speed up the computation of sparse data cubes.A new algorithm CFD (Computation by Functional Dependencies) is presented to satisfy this demand.CFD determines the order of dimensions by considering cardinalities of dimensions and functional dependencies between dimensions together,thus reduce the number of partitions for such dimensions.CFD also combines partitioning from bottom to up and aggregate computation from top to bottom to speed up the computation further.CFD can efficiently compute a data cube with hierarchies in a di-mension from the smallest granularity to the coarsest one.