面向应用集成的数据库内存对象技术

结合内存数据库与传统磁盘数据库的思想和方法，提出一种新的面向应用集成的数据库内存对象技术，设计了该数据库内存对象的物理数据组织及操纵方法。通过该数据库内存对象技术，充分利用客户端硬件性能，使数据库应用程序对数据的查询、更新等操作在客户端内存中进行，降低了后端服务的负载，实现应用程序对数据的快速访问。通过降低应用系统对数据库性能的要求，使国产数据库的大规模推广应用成为可能。     

引入时频聚集交叉项干扰抑制的大数据聚类算法

面向大数据集管理的数据聚类方法研究在模式识别、故障诊断和数据挖掘等领域具有重要的研究意义。传统的大数据聚类算法采用混合差分进化的粒子群算法,因数据信息流分量之间的交叉作用而出现的类间交叉项干扰影响了聚类分量的正确判断,聚类效果不好。提出了一种基于时频聚集交叉项干扰抑制的大数据聚类算法。在面向传播学视域下物联网大数据库中生成大数据聚类的信息特征向量,对任意两个分簇矢量进行近邻样本的隶属度训练,在时间滑动窗口模型中进行信息调度,采用高频分量抑制方法实现对时频聚集交叉项的干扰抑制,通过频域卷积相似度融合处理,采用粒子群优化算法进行聚类适应度计算,以实现数据聚类算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行大数据聚类,具有较好的抗干扰性和自适应性,聚类准确度较高。     

基于类“云服务”的可视化信息发布系统技术

以某些企业车间信息发布需求为目标,在开目工艺信息系统基础上,结合SOA架构、WebService服务、云服务的思想和3D模型的轻量化处理技术,实现跨系统用户权限的基于应用代理的类“云服务”集成架构,构造混合架构的车间可视化信息发布系统．应用表明,基于混合集成架构、应用代理技术,较好解决了两种架构应用的异构集成和优势互补问题．     

基于内存数据对象的混合架构CAPP系统

信息管理系统网络化是企业信息化的必然趋势．文中针对传统的桌面CAPP系统和新起的Web架构CAPP系统的优劣,利用新起的．net技术、内存数据库技术对传统系统的架构进行Web适应性改造,构建了保持原有交互能力且增加远程数据访问的能力的混合架构CAPP系统．新系统既能避免C／S架构不能跨越异质异构网络访问等缺陷,又能避免Web架构系统界面交互性差等弱点．利用内存数据库技术极大地减少了系统与远程数据库的交互次数,提高了系统的响应速度;利用通用客户端代理技术很好地降低了混合架构系统的耦合性,增加了系统的可维护性．     

测试用例自注册与按需执行系统

测试用例是测试工作中的核心内容。在实际测试项目中,测试用例的管理维护是测试环节中的重要部分。用例管理工具的功能是影响测试工作质量与效率的重要因素。通过对当前测试用例管理工具的分析,提出一个可实现用例信息自注册、用例按需自动执行的管理系统。     

基于Android平台的现场质量数据采集系统

为了提高制造企业现场质量数据采集效率,满足移动化数据采集需求,针对目前质量数据采集方法的缺陷和不足,提出了一种基于Android平台的现场质量数据采集系统. 该系统以平板或手机作为客户端,通过WIFI或3G/4G网络与服务端通信,实现移动化数据采集;使用界面配置文件以实现用户自定义的质量数据采集界面,使得系统具有很好的柔性;使用规则配置文件来实现界面业务逻辑控制,使得客户端具有一定的智能性.