一种新的XML近似查询及排序方法

对海量的、异构XML文档进行检索时,现有的查询语言如XPath,XQuery已无法胜任,需要将数据挖掘和信息检索两方面相结合进行近似查询.提出一种新的XML文档近似查询方法,首先根据提出的层次路径模型提取文档结构特征,进行向量空间映射.然后通过奇异值分解进行矩阵变换,在去除相关冗余的同时有效地降低了空间维数.目标文档的匹配在变换后的检索空间中进行,同时对返回的查询结果进行相似性排序.采用DBLP数据集进行测试,实验获得良好的查询及排序结果.     

基于Agent的自适应性工作流模型的研究与设计

该文在对代理技术和当前工作流技术所面临的问题进行研究的基础上,提出了基于Agent的自适应性工作流模型,研究了其中的一些相关算法和关键技术的实现机制.最后讨论了下一步要解决的若干问题.     

频繁项集快速挖掘算法研究

为了进一步提高频繁项集挖掘算法的可扩展性,对频繁项集的搜索空间以及FP-tree的操作方法进行了研究.提出了通过FP-tree的操作实现频繁项集快速挖掘的相关性质和新的搜索策略,在此基础上提出了基于FP-tree的频繁项集挖掘的改进算法.算法运用递增构建候选项集模式树的策略缩小搜索空间,运用FP-tree的部分遍历操作简化搜索过程.在多个标准测试数据集上的实验结果表明,该算法的执行时间比同类算法减少了一个数量级,且占用较少的内存空间,因此该算法对于提高频繁项集和频繁闭项集的挖掘效率具有明显的效果.     

一种XML代数及其查询优化方法

现有的XQuery处理策略有基于核心语法一次一结点的方法和基于代数的一次一集合2种,单独使用这2种方法都不能很好地解决XQuery查询处理和查询优化问题.该文提出了一个有效的XML代数系统-ETA.总结已有的XML代数的工作,分析新的XML查询问题,并在前述2种策略的思想的基础上提出了操作范围的概念.提出XML代数查询优化策略,主要包括选择谓词下移、抽取下移与分合、抽取替代自连接以及XML函数依赖及键约束等策略.ETA代数能够表达W3C的用例和XMark测试集的所有查询,查询效率得到提高.     

汽油/燃气双燃料汽车发动机润滑油的发展及应用

由于燃料的改变以及发动机结构、工况、材料的变化,以CNG或LPG为燃料的双燃料汽车不宜使用汽油机油或柴油机油。中国石油润滑油公司进行的行车试验结果表明,我国自主开发的、用国产添加剂调制的10W／30SF／CD级发动机油能够满足双燃料汽车的润滑要求。[编按]     

一种基于相空间高斯混合模型的测井相识别方法

油层测井相识别是油田开发的重要依据.油层的测井相类别如果发生误判,将会影响它和邻井对应油层之间的连通对比关系的判断,造成开采方案的失败.测井相的类间差异小,领域知识要求高,属于难度较大的模式识别问题.在研究了混沌建模的基本方法后,给出了一种基于相空间高斯混合模型的测井相识别方法.对每类训练样本形成一个重构相空间,用EM算法学习得到一个高斯混合模型,待识序列按其属于不同类别的高斯混合模型的条件概率进行分类.该方法可以对不规则样本的形态参数进行估计,从而提高测井相的识别精度.实验结果证明了该方法的有效性.     

基于2阶段锁和串行图的多级事务调度算法

多级事务环境中安全性标准的引入对传统的基于2阶段锁的调度提出了很大的挑战.为了解决2阶段锁和安全性需求之间的冲突,将2阶段锁调度限制在单个安全级内部,并且在高级事务读取低级数据时使用"软锁"以消除隐通道.引入串行图确保了多级事务在不同安全级上的事务节串行化顺序的一致性,实现了多级事务调度的可串行化.描述了算法的实现过程,证明了该算法满足多级事务的A-CIS性质.与已有的算法相比,该算法具有较高的事务吞吐量,并且能够保证多级事务调度的正确性.     

基于小波滤波的时间序列子序列聚类

针对时间序列子序列聚类存在的平凡相似和水平伸缩等问题,提出了一种新的子序列聚类算法。它采用多孔平滑滤波器组对时间序列进行低通平滑处理,在所得到的多个尺度序列上生成平凡簇,然后将各个平凡簇的代表子序列作为数据样本进行聚类。新方法利用平凡簇克服了子序列聚类中的平凡相似问题,并且可以在时间序列上发现不等长的相似子序列,较好地解决了水平轴伸缩问题。实验结果证明新算法对于子序列聚类具有比较好的效果。     

改进的抢占阈值调度任务响应时间分析方法

现有的基于抢占阈值调度的任务响应时间分析方法对实时任务系统进行可调度性判定时,对任务响应时间估计过低,造成任务错过期限的现象。针对上述缺点不足,该文提出改进的基于抢占阈值调度的任务响应时间分析方法,考虑了任务释放抖动和时钟嘀嗒调度的影响,使用改进的任务参数计算系统任务时间需求函数。仿真对比结果表明,改进后的方法较单纯固定优先级抢占阈值调度下的任务响应时间分析方法得到更加精确可调度性分析结果。     

测井时间序列的替代数据混沌判定方法的研究

利用测井时间序列进行计算机自动测井解释已成为正确认识油层地质规律的重要途径,但能够有效区分沉积相的曲线特征却难以提取.由于测井时间序列的非均质性,线性特征已不能满足逐渐细分的多种沉积微相的分类要求.而提取时间序列的非线性(混沌)特征时,首先要判定它是否含有混沌特性.这里将替代数据法应用于某油田的3种真实测井数据的混沌判定,并结合全井的关联维数做判据进行实验.得出的判据显示,3种测井时间序列均含有混沌.这一结果表明,具有复杂形态的测井时间序列可以用低阶非线性模型或适当的分维特征来描述.这为进一步应用混沌时间序列分析方法研究测井数据打下了理论基础.