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时态数据库中数值型属性(项)的周期规律挖掘已经得到了研究,提出的方法能够计算时态数据库中某个非数值型属性的周期,并通过执行改造了的Apriori算法挖掘该属性的周期规律,与此同时,算法也能够提取时态数据库中其他属性的带时态信息的关联规则.提出的方法通过选取两个时间粒度,对时态数据库中的时间属性进行了两次划分和标记.通过划分和标记计算选出的某非数值型属性的周期;并用标记集合代替原时间区间,进行标记集合求交,根据求交的结果得到带时态信息的频繁项集.通过时间区间标记集合求交得到频繁项集的方法是一个特色.算法的这一特色使得Apriori算法的迭代过程迅速收敛,提高算法执行效率. 相似文献
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面对海量的非结构化时态信息,构建了在分布式环境下的数据存储模型,并在此基础上提出一种基本的时态数据处理方法。使用Hadoop平台下的分布式、非结构化数据库HBase对海量时态数据进行存储,构造以时态集合为时态存储单元的时态数据存储模型;针对分布式处理特征和时态集合数据类型,提出一种在Map/Reduce编程计算模式下进行海量时态信息关系演算的实现方法;通过扩展时态区间关系运算,实现以时态集合为基本时态数据操作对象的交、并等关系运算。以医疗时态数据作为研究实例,表明了所提出的时态数据存储模型和关系演算方案在分布式应用系统下的适用性。 相似文献
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信息系统中业务规则与约束的时态化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在OCL和ECA规则的基础上,通过对业务对象与ECA规则的时态化关系的分析,提出了业务规则与约束的一种时态化扩展建模方法,该方法引入了时态化算子和时间区间等概念来实现对时态化对象和属性的历史信息的引用和时态化建模。 相似文献
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时间是信息的重要属性,时态数据在信息管理系统中起着关键性作用。双时态数据库有很多优点,但是双时态数据库需要较高的储存空间,另外,有效时间和事务时间的二元时间结构,给本体表示和时态数据的查询带来了很大的困难。针对这些问题提出了一种时态数据的本体表示方法,并用本体语言表示出了应急系统中的具体时态数据。最后,通过语义检索验证了时态数据本体表示的正确性。 相似文献
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基于间断区间的时态知识表示 总被引:21,自引:0,他引:21
一般,用逻辑形式表示时态信息的方法是命题附加一个时间点或时间区间。文[1]指出,时间区间表示单个事件带间断区间是困难的,不过,文[1]定义两个间断区间的时态关系为一个矩阵,其计算量相当之大以至该方法不实用二本文给出一个基于间断区间的时态知识表示模型,它将两个间断区间的时态关系分为20种,其计算量与Allen的区间演算属同一数量级。 相似文献
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研究有效时间期间集合上数学关系以及时态索引构造与应用.建立时间期间集合上时态连通等价关系和时态包含拟序关系.在引入数学关系框架内,通过对时间期间特征进行精细分析,讨论了大时态连通等价类分割和时态包含拟序关系集重叠等问题,建立了由根结点、等价类分割集结点和拟序关系集线序分枝结点构成的时态索引树形模型TDIM.在TDIM架构下,基于时态数据库中数据实体动态管理基本特征,研究了具时态变量情况下时态索引动态实现机制和查询技术,同时讨论了时态更新(时态插入、时态删除和时态修改)的增量式算法.由于建立在一般时间集合之上,TDIM可以应用于时态关系和XML的数据管理. 相似文献
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时态数据管理是常规数据管理的深化和扩展,具有理论研究的意义与实践应用的价值.时态数据索引是时态数据管理的重要技术支撑,是其中的一个研究热点.首先,提出了一种时态数据结构,通过数据节点间的偏序关系,可将常规的二维时间区间的处理转化为基于偏序的时态等价类上的一维的处理,该数据结构可以快速有效地处理时态操作;其次,在该新型时态数据结构基础上研究了时态XML索引TempPartialIndex,其基本特征是将时态数据结构整合到非时态的XML索引中,即,将其整合到语义层之中,通过时态过滤和语义过滤掉大量节点之后,再进行结构连接;另外,着重讨论了基于TempPartialIndex“一次一集合”及其时态变量查询和增量式的动态更新机制.同时,仿真结果表明:TempPartialIndex能够有效地支持时态XML的各类查询及更新操作,技术上具有可行性和有效性. 相似文献
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针对在突发事件应急决策中,信息表述为精确数、区间数、语言术语、直觉模糊数、中智数、梯形模糊中智数等多样性的特点,同时鉴于案例推理方法的简单易用,提出一种异质信息环境下基于案例推理的应急决策方法.首先,引入异质数据的距离及相似度测度,并基于偏差最大化方法计算异质信息属性权重;然后,基于综合相似度测度,采用案例推理的方法从案例库中找到与目标案例相同或者相似的历史案例,从而获得有效的解决当前突发事件的应急预案和处理措施;最后,通过一个应急突发事件案例验证所提出决策方法的可行性和有效性,同时与其他方法相比较验证其优点. 相似文献
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文章对c++普通类对象、聚集对象和派生类对象的各种实例化方法及注意点进行了探讨。熟练掌握c++对象实例化方法,对加强理解c++支持的面向对象特性———封装性、继承性和多态性,提高OOP编程能力,有一定的参考价值。 相似文献
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针对专家权重和属性权重未知、阶段权重未知且与时间序列有关的动态大群体应急决策问题,提出一种考虑时间序列的动态大群体应急决策方法.首先,提出一个考虑区间直觉模糊数犹豫度的距离公式,定义区间直觉模糊数贴近度,综合考虑贴近度和相似度,用模糊聚类法对大群体专家偏好信息进行聚类;其次,基于现有区间直觉模糊熵公式的不足,提出一个新的区间直觉模糊熵公式,基于此公式考虑专家之间知识水平的差异和各个阶段偏好信息不具遗传性等特点,计算得出专家在不同属性下的权重和属性在各阶段下的权重;再次,考虑时间序列对各阶段权重的影响,构建相对熵模型,对阶段权重进行合理确定,进而利用加权平均算子得到整个决策过程中各方案的综合决策偏好;然后,利用区间直觉模糊数的得分函数和精确函数对方案进行排序,选出最优方案;最后,通过与以往文献的方法对比分析验证所提出方法的有效性和优越性. 相似文献
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数组越界是软件中普遍存在的一种故障类型,并对软件安全造成了潜在的威胁.传统的故障检测使用程序插装的方法,并相应的以编译优化技术来排除掉多余的数组边界检查.这种检测方法不仅降低了程序运行效率,增加了开销,而且往往不能对故障进行彻底的测试,容易造成漏报.本文在对程序进行静态分析的基础上,通过引入区间概念,建立了整型区间集和数组区间集,进而给出了数组越界的故障模型,模型的建立对软件故障进行了规范.本文随后给出了故障检测算法,最后给出了实验.结果表明这种方法比以往的测试方法具有更强的故障检测能力. 相似文献
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This is the first study to analyze variations in time estimation during 60 h of sleep deprivation and the relation between time estimation performance and the activation measures of skin resistance level, body temperature, and Stanford Sleepiness Scale (SSS) scores. Among 30 healthy participants 18 to 24 years of age, for a 10-s interval using the production method, we found a lengthening in time estimations that was modulated by circadian oscillations. No differences in gender were found in the time estimation task during sleep deprivation. The variations in time estimation correlated significantly with body temperature, skin resistance level, and SSS throughout the sleep deprivation period. When body temperature is elevated, indicating a high level of activation, the interval tends to be underestimated, and vice versa. When the skin resistance level or SSS is elevated (low activation), time estimation is lengthened, and vice versa. This lengthening is important because many everyday situations involve duration estimation under moderate to severe sleep loss. Actual or potential applications of this research include transportation systems, emergency response work, sporting activities, and industrial settings in which accuracy in anticipation or coincidence timing is important for safety or efficiency. 相似文献
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面向案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)的应急物资需求预测中,针对老旧案例影响推理结果精确度的问题进行了研究,给出了一种基于消耗策略的案例推理的应急物资预测方法。通过粗糙集属性依赖度的计算确定了案例属性之间的权重系数;针对地震应急数据特征提出了一种消耗策略的定义,确定消耗函数、消耗参数和消耗区间参数,采用消耗策略对各案例间的相似度进行优化调整,减小老旧案例的权重,进而不同程度地削弱老旧案例对案例匹配结果的影响,再从案例库中检索到与目标案例匹配的最佳源案例,从而决策出目标案例的处理方案;通过进行地震实例分析,验证了参数调节后的案例消耗推理的预测结果精度更高。该方法在应急救援的物资预测中有一定的借鉴意义。 相似文献
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