Efficient and power-awareness query over sensor networks

Sensor networks consisted of low-cost, low-power, multifunctional miniature sensor devices have played an important role in our daily life. Light and humidity monitoring, seismic and animal activity detection, environment and habitat monitoring are the most common applications. However, due to the limited power supply, ordinary query methods and algorithms can not be applied on sensor networks. Queries over sensor networks should be power-aware to guarantee the maximum power savings. The minimal power consumption by avoiding the expensive communication of the redundant sensor nodes is concentrated on. A lot of work have been done to reduce the participated nodes, but none of them have considered the overlapping minimum bounded rectangle (MBR) of sensors which make them impossible to reach the optimization solution. The proposed OMSI-tree and OMR algorithm can efficiently solve this problem by executing a given query only on the sensors involved. Experiments show that there is an obvious improvement compared with TinyDB and other spatial index, adopting the proposed schema and algorithm.     

基于位置相关查询的一种语义缓存模型

为了克服FAR算法在位置预测方面的不足，定义了一种语义缓存模型，与传统的语义缓存模型相比增加了对移动单元的坐标和语义片段的时间描述，有助于预测未来移动单元可能的位置．提出了一个改进的RBF—FAR算法作为替换策略，并结合使用RBFNN进行位置预测．实验证明，通过定义新的语义缓存模型，采用新的查询替换策略，再结合神经网络的自学习特性，使得RBF—FAR模型更加灵活，并有效地减少网络负载和查询时间．     

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%．     

RS-GA-KNN算法识别灵长类动物DNA序列剪接位点

以灵长类动物DNA序列的剪接位点识别资料为研究对象,将选定样本序列中各碱基编码作为原始变量数据,用粗糙集方法和遗传算法对原始变量数据进行变量筛选,即以粗糙集方法选取的变量为基础,用遗传算法进行变量的二次搜索,从样本序列各碱基中挑选出保守性强的碱基对应的变量构成变量集,采用最近邻聚类识别灵长类动物DNA序列剪接位点类型,总识别准确率达90．66％,明显高于直接使用原始变量数据或将粗糙集理论方法和遗传算法单独用于变量选取的识别结果．     

多维近邻密度估计的Lp模强相合性

设X_1,…,X_n是i.i.d.的具有密度f(x)的d维随机变量。设S_(x,a(x))是中心在x且至少包含X_1,…,X_n中k_n个点的最小的球,则f_n(x)=R_n/(n|S_(x,a(x)|)是f(x)一个近邻估计。我们证明了:假如lim k_n/n=0,lim k_n/logn=∞以及flog~ f在任何有界Borel集上可积(或∫f'(x)dx<∞,p>1),则对任何有界Borel集A有(或p>1)。反之,如,则有∫f~p(x)dx<∞,lim n→∞k_n/n=0和lim n→∞k_n=∞。     

分布式数据库中链查询及树查询全缩减的并行计算

求解对数据库进行全缩减的半联接序列及并行执行这些半联接序列，给出了链式查询全缩减并行计算的一个有效算法，并推广到树查询中。     

动态数据系统的异常值智能处理

异常值的智能处理在动态测试数据系统中显得无为重要。本文运用模糊数学中的隶属度与最优隶属原则、贴近度与择近原则将人脑的逻辑思维与物理先验知识加以数学抽象概括,提出了能实现异常值自动剔除的新方法。     

关于MicroSQL查询等价的若干定理及查询变换优化策略

Micro SQL是微机关系数据库管理系统NITDB采用的数据语言。为了进行查询优化,本文对Kim W.的思想加以推广,从理论上提出了若干关于Micro SQL查询的等价定理,并把一些结果运用到NITDB中,从而为NITDB提供了一种查询变换优化措施,提高了查询效率。     

一种基于约束的半监督聚类查询扩展方法

针对伪相关反馈模型反馈文档信息质量差和扩展词选择不适产生的漂移现象等问题,提出了一种基于约束的半监督聚类查询扩展方法。该方法对初检结果的前k个文档进行人工标注,分成相关文档与不相关文档两类;并利用一种半监督聚类算法对初检结果的前”个文档进行分析,提取出与查询相关的文档作为反馈文档。该方法通过对少量标注文档与查询相关性的学习,能够较准确地估计出大量未知文档与查询的相关性,提高反馈文档的质量,从而有效提高检索的查全率和查准率。实验结果表明,该方法比传统的伪相关反馈和基于无监督聚类的伪相关反馈有更优的检索性能。     

基于X2接口TD-LTE系统邻区自优化流程设计

邻区关系的自动建立和更新作为SON(self-organized network)的一个重要方面,直接影响到网络的整体性能和切换性能。基于传统的邻区列表优化方法,通过对传统邻区流程添加自优化功能,提出了一种新的邻区列表优化方法。在核心网和基站间建立X2接口连接,并通过对该接口中的连接信息进行分析和判断,解决PCI(physi-cal cell identity)冲突及PCI不稳定问题。仿真结果表明,该方法能够自动完成邻区列表更新,解决邻区列表的不合理配置,并且能够提高切换成功率,减小小区掉话率。