异构数据库集成中间件的设计与实现

随着信息产业和通信技术的发展,企业在信息化建设过程中构建起多个异构的信息系统.为了解决网络环境中异构数据库的数据集成和共享问题,提出了一种基于XML和数据库连接池的异构数据库集成中间件模型.在此模型中设计了翻译器、分发器、集成器,分别用于数据的格式转换、分解和合并,并对模型实现过程中的关键技术给出了详细描述.为了进一步提高数据库访问效率,引入了数据库连接池技术,实现了分布式异构数据库的透明访问和联合查询.     

基于数据库网关技术的ETL工具设计

数据仓库面对的是一个分布的数据环境,在这种环境中,存在多结点、异构的数据源.针对这一问题,本文介绍了使用数据库网关技术、元数据驱动的ETL(抽取、转换、装载)工具设计,实现多结点、异构数据访问以及异构数据之间的转换.     

基于XML的异构数据库间联合使用

分析了目前异构数据库系统的存在问题和XML在解决异构数据库联合使用问题中的优势，并在此基础上提出了一个基于XML的异构数据库间联合使用的设想和实现方案。通过实践着重研究和验证了如何构造系统的XML元数据，以及如何实现基于XML的异构数据库的数据转换和数据透明访问等一系列问题。     

电力EAM系统中数据库中间件的研究与设计

针对电力EAM(enterprise asset management)系统数据库分布各地且结构各异引起的数据不一致性问题,采取在电力EAM系统的数据访问层设计一个数据库中间件的方法.通过数据库中间件对各种数据库中数据进行格式转换和语义翻译,实现上层应用程序对异地异构数据库的透明访问.在广西象州电力EAM系统中使用了该数据库中间件,该中间件将各数据库系统无缝集成并解决了数据不一致性问题.     

基于多策略的异构数据库知识获取分析与实现*

为对异构数据库中的大量孤立、没有语义描述的数据进行自动归类及本体建模,实现异构数据库数据的知识获取,提出了一个基于本体与Web服务的异构数据库知识获取框架,给出了通过Web服务包装异构数据库的访问机制,设计出贝叶斯分类器并应用该分类器对获取的异构数据自动映射到相关的本体.该方法能够通过贝叶斯分类器自动对异构数据归类,实现了异构数据库的交互知识获取.     

基于ADO.NET与XML的异构数据库数据交互

面对信息化进程的发展,为满足越来越多的应用中对异构数据源的访问需求,探讨了ADO.NET对XML的集成与支持,并结合XML的数据传输特点以及ADO.NET对数据源的访问处理优势,描述了以XML为中间数据形式来实现异构数据库数据交互的方法。     

基于ADO.NET与XML的异构数据库数据交互

面对信息化进程的发展,为满足越来越多的应用中对异构数据源的访问需求,探讨了ADO.NET对XML的集成与支持,并结合XML的数据传输特点以及ADO.NET对数据源的访问处理优势,描述了以XML为中间数据形式来实现异构数据库数据交互的方法。     

分布式异构数据库访问

异构数据库之间的数据访问,是有一定难度的。该文探讨分布式异构数据库之间的数据访问问题,并列举使用ORACLE的透明网关技术实现ORACLE数据库与SQLSERVER数据库间的数据访问。     

数据库集成的一种访问模式

在异构数据库集成中建立了一种一致的数据访问模式，当业务系统之间进行数据交换和共享时，通过对业务数据的主题数据域的分析和划分，建立一套面向主题数据域的业务数据交换协议，并利用定义好的映射规则配置了相应的映射配置文件，采用一种通用的解析程序实现数据访问语句的转换，实现了异构数据库访问的透明性。     

数据仓库在异构数据库集成中的应用

信息系统存在大量的异构数据库,如何集成异构数据库、解决信息孤岛现象是一个难题。本文给出了异构数据库的集成方案,提出了从异构数据库抽取和转换数据的新方法,提出了ODBC用于数据抽取过程的思路,提出了数据转换规则集的概念并用于数据转换过程中。利用数据仓库技术来集成异构数据库是一个理想的解决方案。     

基于异构网络的标签传播算法预测药物靶点关系*

识别新的药物靶点作用关系是当前药物研究的关键,在网络标签传播算法的基础上,提出了一种融合异构网络信息的药物靶点预测策略。首先计算药物相似性和靶点相似性,并结合已知的药物靶点作用关系构建异构网络。然后充分融合药物化合物和靶蛋白信息,分别在药物相似性和靶点相似性同构网络中轮流执行改进的标签传播算法,在传播过程中通过异构网络接收另一个同构网络的信息。最后通过在四个经典数据集上测试,并与网络方法BLM-NII,NRWRH算法进行比较,结果表明用本文策略可获得较高的ROC和PR曲线面积,具有较高的预测精度。     

多视图对比增强的异质图结构学习方法

异质图神经网络作为一种异质图表示学习的方法,可以有效地抽取异质图中的复杂结构与语义信息,在节点分类和连接预测任务上取得了优异的表现,为知识图谱的表示与分析提供了有力的支撑.现有的异质图由于存在一定的噪声交互或缺失部分交互,导致异质图神经网络在节点聚合、更新时融入错误的邻域特征信息,从而影响模型的整体性能.为解决该问题,提出了多视图对比增强的异质图结构学习模型.该模型首先利用元路径保持异质图中的语义信息,并通过计算每条元路径下节点之间特征相似度生成相似度图,将其与元路径图融合,实现对图结构的优化.通过将相似度图与元路径图作为不同视图进行多视图对比,实现无监督信息的情况下优化图结构,摆脱对监督信号的依赖.最后,为解决神经网络模型在训练初期学习能力不足、生成的图结构中往往存在错误交互的问题,设计了一个渐进式的图结构融合方法.通过将元路径图和相似度图递增地加权相加,改变图结构融合过程中相似度图所占的比例,在抑制了因模型学习能力弱引入过多的错误交互的同时,达到了用相似度图中的交互抑制原有干扰交互或补全缺失交互的目的,实现了对异质图结构的优化.选择节点分类与节点聚类作为图结构学习的验证任务,在4种...     

基于XML的异构数据交换技术及其Java实现

所谓异构数据交换是指异构数据处理环境下不同数据源之间的互操作。EDI等传统的数据交换技术具有格式不灵活、成本昂贵、交互性与实时性差等缺点。本文讨论了XML适于异构数据交换的特点，研究了XML与数据库的交互技术，给出了实现XML与Oracle数据库交互的Java代码。通过Java Servlet方式实现了基于XML的异构数据库通信，在实际应用中运行良好。     

物联网中基于Multi-Agent的物间动态关系发现

物联网中存在大量异构关系的实体，其信息间的交互造成了物联网的内在矛盾。针对这一问题，提出将物联网中实体抽象化为对应的Agent，并以个体人为中心，利用本体的语义匹配及改进的物间动态关系计算方法，计算出针对个体人的物间动态关系；将原本异构的实体关系转化为Agent间基于动态关系紧密度排序的网络关系。经实验验证，该方法构建的关系网络可明显改善异构实体间交互的矛盾，而且相比原有类似方法，该方法解决问题的准确率和误差率均有改善，说明了该方法的准确性和可行性。     

基于Web Service的异构工作流管理系统的集成和互操作研究

本文首先分析了分布、异构工作流管理系统的互操作对各种交互模式的需求，针对 现有的工作流管理系统的分布式应用解决方案的不足之处，提出了一种基于Web Service的支持分布、异构工作流管理系统之间集成和互操作的实现方法．Web Service因其开放、标准化而受到业界广泛重视，已成为新一代基于Internet建立分布式应用的规范．本文从异构工作流管理系统之间的信息集成、工作流引擎之间调用语义的实现、工作流执行服务的描述、发布和绑定等方面，论述了Web Service对异构工作流管理系统之间集成和互操作的支持．     

异构网络MMS互联的形式化描述,分析及实现

在简述ＭＭＳ协议规范和服务定义的基础上，根据ＭＭＳ的状态转换图，对互联异构网络的网关机进行了设计和描述，并利用Ｐｅｔｒｉ网对异构网络ＭＭＳ互联进行描述和分析。在此基础上实现了应用于ＣＩＭＳ环境的异构网络ＭＭＳ通信系统。     

Towards Automatic Mediation between Heterogeneous Software Components

An approach to software composition from heterogeneous components is presented. The focus is on heterogeneity of interaction styles. The interface of a component is described in an abstract manner, hiding the component's actual interaction style. This allows for automatic generation of code that mediates between incompatible styles, thus obviating the need for manual construction of wrappers.     

基于多模态异质动态融合的情绪分析研究

近年来,利用多模态数据进行情绪分析是一个非常热门的领域。如何对模态内部信息及模态之间的相互作用进行更好的利用,是一个值得探讨的研究问题。而多个模态之间的相互作用,并不是一个静态的过程,而是动态变化的,且模态对于不同的任务而言也存在动态的强弱差异。若不能妥善处理,将导致模型性能的下降。该文针对时序多模态情绪数据提出了一种异质的动态融合方法,通过层次化的异质动态融合方式更完备地进行模态融合,并且动态地捕捉到模态间的相互作用。因此,该方法在提高模型性能的同时也提高了模态融合过程的可解释性。同时,该文利用多任务学习策略,将异质动态融合网络联合单个模态的自监督学习网络,获得模态的一致性及差异性特征。通过CMU-MOSI及CMU-MOSEI数据集上的实验表明该模型相比于主流模型具有优势,且模态融合的过程更具可解释性。     

描述逻辑在基于语义的服务消息交互中的应用*

提出了一个基于描述逻辑规则的自动服务交互的模型框架,将服务抽象成基于消息的服务模型。该服务模型将在服务之间传递的面向对象的服务消息作为服务交互的主要手段,使用描述逻辑的概念对服务之间传递的消息数据进行语义分析,在服务内部数据模式与描述逻辑知识库间建立对应关系。在交互规则方面,使用基于描述逻辑和Horn子句进行描述;在描述逻辑的Tableau算法的支持下,对知识库概念和规则进行有效性、一致性和可满足性的验证,实现数据异构模式下服务间基于语义的自动交互。     

描述逻辑在基于语义的服务消息交互中的应用*

提出了一个基于描述逻辑规则的自动服务交互的模型框架,将服务抽象成基于消息的服务模型。该服务模型将在服务之间传递的面向对象的服务消息作为服务交互的主要手段,使用描述逻辑的概念对服务之间传递的消息数据进行语义分析,在服务内部数据模式与描述逻辑知识库间建立对应关系。在交互规则方面,使用基于描述逻辑和Horn子句进行描述;在描述逻辑的Tableau算法的支持下,对知识库概念和规则进行有效性、一致性和可满足性的验证,实现数据异构模式下服务间基于语义的自动交互。