基于工作流的高校综合信息系统的分析与设计

工作流技术所带来的流程化管理与分布式任务协作被用于高校综合信息系统开发上,从开发策略、业务模型、系统结构与工作流技术应用等几个方面对该系统进行了论述。基于组织结构驱动工作流系统开发是一种源于经验的工作流开发模式,适合工作流过程对组织环境高度依赖的应用领域,可使系统具有更好的组织环境适应性与工作流过程动态调节性。     

数据分布识别及参数估计的新方法

针对一般统计检验方法的缺点，提出利用模糊数学的方法实现数据分布的识别，并用常用的九种经验分布做了检验和应用。     

媒体主观体验质量的分布规律

在数字媒体的传输和处理过程会不可避免地导致原始的高分辨率图像变得模糊进而出现失真,因此使用媒体体验质量评价来监督和评估数字媒体中内容处理的效果十分重要.由于人眼是视觉信号的最终获取者和接受者,因此精确有效的主观媒体体验质量评价结果能够为测试、训练和评估客观质量评价算法提供可靠的标准.目前已有许多图像质量评价数据库提供了关于失真图像的评分用以指导客观评价算法,这些数据库均使用平均意见得分或平均意见得分差异作为评价指标.但是仅用一个平均数值来反映媒体内容的主观整体质量有失合理性和准确性,可以考虑得更为全面,例如媒体主观体验质量分数服从某种分布,从而对现有的主观质量评价的评价指标进行改进和完善.本文基于LIVE数据库中的部分图像重建了新的媒体主观体验质量数据库,研究了媒体主观体验质量分数及其统计量与评分分布类型、图像失真类型和图像内容的关系,为媒体主观体验质量的进一步研究提供了参考依据.     

一种基于信息熵数据修剪的支持向量机:EB-SVM

支持向量机在处理分类问题时,如果两类数据重叠严重会造成分类器过学习,降低泛化性能。为此提出了一种基于信息熵的数据修剪支持向量机EB-SVM(entropy based-support vector machine),其主要思想是通过计算样例信息熵删除部分边缘数据和边界处混淆程度较高的样例以及噪声数据,用较少的训练样例学习SVM分类器。实验结果表明,该方法能够有效提高SVM的泛化性能。     

聚类金字塔树：一种新的高维空间数据索引方法

提出了一种新的有效的高维空间数据索引方法-聚类金字塔树,它先对不均匀分布数据进行聚类处理,然后对聚类的结果实施金字塔分割和存储,由此建立一种有效的索引结构。文中给出聚类金字塔树的几种查询算法。实验证明：处理不均匀分布数据时,聚类金字塔树无论在页面访问次数,还是在CPU总占时间上都优于金字塔树。     

序列模式挖掘算法综述

目前的主要序列模式挖掘算法可以分为3类:①基于Apriori的候选码生成-测试的方法;②基于垂直格式的候选码生成-测试的方法;③基于模式增长的方法.在介绍序列模式挖掘基本概念的基础上,描述了典型的挖掘算法,着重分析第②类序列模式挖掘算法的关键技术,并对各种算法进行详细的分析与比较,总结出它们的优缺点:前两类方法因产生巨大的候选序列而致挖掘代价剧增,而第③类模式增长方法避免了候选序列的产生,但挖掘长模式效率低.     

行列混合存储数据库的数据分布自适应优化算法研究

随着数据量和数据类型的逐渐增加,用户对数据存储性能的要求和整体需求越来越高,当前数据分布算法因为受到成本及可扩展性的约束,无法达到用户对存储的要求。为此,提出一种新的行列混合存储数据库的数据分布自适应优化算法,给出数据分片、数据访问频率矩阵、拓扑结构和最小支撑树的定义,将总成本最小作为依据判断数据是否冗余分布,获取行列混合存储数据库的利益函数。找到一个使利益最大化的数据分布方案,通过迭代求取该问题的解。输入相关参数,输出的结果即为数据分布结果。实验结果表明,所提算法读写能力和均衡性均较强。     

基于分布式数据库系统查询优化研究

在分布式数据库系统中,由于数据的物理分布使得分布式查询处理增加了复杂性,不同的查询处理方法,其查询处理代价和复杂度是大不一样的。分布式数据库系统的查询优化比集中式数据库系统更为重要。文章介绍了查询优化和策略,并说明分布式数据库系统查询优化策略对查询性能的影响。     

基于网络环境的并行文件系统NPFS的设计与实现

介绍一种基于网络工作站群的并行文件系统ＮＰＦＳ的概念设计,描述该方案的具体设计与实现．ＮＰＦＳ利用ｍｅｓｓａｇｅ－ｐａｓｓｉｎｇ库提供了一个在网络环境下或多处理机环境下可移植的并行文件系统,有效地解决了并行处理中的Ｉ／Ｏ瓶颈问题．图１,参４．