SDB:一个面向分布式GIS的空间数据库

SDB是一个面向分布式地理信息系统的空间数据库系统.该系统采用软件组件模型,符合OpenGIS规范,具有互操作性,支持数据共享和功能共享,能够用于GIS软件的集成,支持面向因特网的组件化GIS软件的开发.     

函数式语言编译实现技术的研究*

文章分析了编译实现函数式程序设计语言的主要技术，总结出函数式语言实现方法的两条设计准则：(1)简化函数调用处理的同时，减少被延迟求值参数所占用存储空间及其占用时间;(2)通过程序变换减少函数式程序的特殊语言现象．使其适应冯·偌依曼机的结构特征．文中介绍了几种新的编译技术以及采用这些技术实现的一个函数式语言编译系统．     

基于模型检测技术的XML乐观并发控制协议

XML并发控制协议可用于保证多个用户同时访问XML文档时的事务隔离性,由于XML数据的半结构化特点和访问接口的特殊性,现有XML并发控制协议随着文件规模的增大、并发客户的增多,系统事务性能大幅下降。基于模型检测技术提出了一种新的乐观并发控制协议XOCC-MC。通过将XML文档对应的DTD文档转换为系统模型,将事务操作中的XPath转为了CTL公式,利用模型求值判断节点间是否存在A/D关系,进而根据冲突矩阵判断事务之间的冲突关系。与现有乐观并发控制协议相比,XOCC-MC协议在文件规模大、并发客户数多的情况下,表现出较好的事务性能。     

XQuery并行实现中的任务调度算法

为提高XQuery语言的处理性能,针对XQuery并行实现中的任务调度问题,提出一种适用于共享内存多线程环境的调度算法。在一种新型调度策略的指导下,能够利用XQuery语言中存在任务并行性、数据并行性和流水线并行性的特点,提高程序并行执行效率;针对流水线并行执行方式,建立一种流水线局部并行自动机模型,通过利用流水线中各节拍之间的空闲等待时间,提高系统资源的利用率。通过实验验证了该算法的可行性和有效性。     

一个基于部分求值的增量式数据库引擎

文中介绍一个采用增量计算进行数据库操作的数据库引擎,阐述了利用部分求值技术实现增量式数据库查询的方法,给出了增量式数据库引擎的系统框架与实现方法。性能测试的实验结果的说明了这种数据库引擎的使用能够有效地提高数据库查询的效率。     

基于部分求值的程序优化及其实现方法

一、引言 在九十年代,部分求值(Partial Evaluation)作为一种新型的软件自动化技术,已经从实现技术的研究阶段逐步进入应用研究阶段.由于部分求值技术不同于传统的算法优化和编译优化技术,其应用有可能解决传统方法无法解决的程序优化问题,有效地缓和软件系统中常见的复杂性和执行效率的矛盾.本文介绍部分求值的基本原理,利用部分求值进行程序优化的方法,以及部分求值分类方法,以求推广这种新技术的研究与应用.     

面向空间数据库引擎的扩充数据模型及其操纵语言GSQL

面向空间数据库引擎的扩充数据模型将点、线、面等几何数据类型作为系统的基本数据类型,其操纵语言GSQL在标准SQL语言基础上支持几何数据和属性数据的定义、检索、存储和管理。关系数据库元数据表提供了对象—关系模型转换接口。     

SDB：一个面向分布式GSI的空间数据库

ＳＤＢ是一个面向分布式地理信息系统的空间数据库系统,该系统采用软件组件模型,符合ＯｐｅｎＧＩＳ规范,具有互操作性,支持数据共享和功能共享,能够用于ＧＩＳ软件的集成,支持面向因特网的组件化ＧＩＳ软件的开发。     

基于并行子树构建的XML解析方法

XML解析的高耗时特点制约着XML应用系统整体性能的提高,并行化是一种重要的优化手段。现有的并行XML解析算法存在的问题是需要通过预处理进行数据划分,才能实现分片并行完全解析处理。预处理往往很耗时,若进行优化处理,则实现复杂。提出的方法可实现对XML数据任意分片直接进行解析,并行构建各个片断中的子树,再通过子树合并获得全局的文档树。实验结果表明该方法能有效利用多核计算环境,并行实现XML解析。     

隐藏层与文档段落相关的神经网络分类器

文本分类是数据挖掘的重要课题,它是获取信息资源的重要方式之一。根据对具有主题的大量文本的分析,基于神经网络的文本分类器在网络结构上,与文档的标题和段落结构之间建立了严格的对应关系。比较仔细地描述了神经网络的训练算法,包括正向传播算法和反向修正算法,对于算法的主要步骤,给出较详细计算方法。对基于神经网络的文本分类器的测试表明,该神经网络模型参数设置比较简单,其文本分类性能良好。