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1.
基于不确定数据的查询处理综述   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
崔斌  卢阳 《计算机应用》2008,28(11):2729-2731
不确定数据在一些重要应用领域中是固有存在的,如传感器网络和移动物体追踪。在不确定数据上使用传统的查询方法会使查询结果出现偏差,不能满足用户的需求。因此,基于不确定数据的查询处理受到了越来越多的关注。与在确定数据上查询不同,不确定数据上的研究工作将概率引入到数据模型中来衡量不确定对象成为结果集中元素的可能性。由于问题定义和数据模型的不同,不确定数据上的查询类型也多种多样。从问题定义、数据模型、剪枝策略和算法等角度,对基于不确定数据的范围查询、top-k查询以及skyline查询进行了介绍。  相似文献
2.
多层混联的软件可靠性模型在金税工程中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
在介绍软件可靠性方面的相关概念及基础函数的基础上,结合金税工程的需求特点,提出了多层混联系统的架构设计,收到了良好的实际效果.  相似文献
3.
信函自动分拣系统的出现和应用,极大地提高了函件处理的效率,并节约了大量的人力和物力。信函自动识别技术是自动分拣系统的核心技术之一,一直受到国内外研究人员的重视。我国最早引进的信函自动分拣系统是针对普通手写体信函的OCR系统,由机器直接阅读信函左上角的六位邮政编码,根据识别结果把信函送入相应的格口。  相似文献
4.
一种健壮的基于脱机字符识别系统的汉字字符笔划抽取方法依靠对笔划结构的分析来识别。本文提出了一种新颖的基于方向滤波的笔划抽取方法,该方法具有可靠的笔划抽取和分割不变形的特点。首先,使用一组滤波器将字符图像分解成不同的方向特征,然后,采用一种使重构误差最小的新的迭代二值化方法来恢复笔划的形状一最后,采用一种基于笔划交迭度检测的笔划精炼抽取法以剔除多余的笔划碎片。测试结果表明,新方法不仅能解决由于笔划细化而造成的交叉点变形和伪分支问题,而且对笔划的变形和噪声不敏感。  相似文献
5.
随着MQSeries的广泛应用,如何快速、高效的配置MQSeries节点信息成为一个非常棘手的问题,特别是在多个节点进行通信时,问题尤为突出。本文提出了批量配置的思想,并给出了具体的实现方案。  相似文献
6.
众所周知使用Excel可通过简单的操作即可完成复杂的表格制作,然而Autocad在制表方面功能较弱。您是否有这样的经验,在你已经用Excel做好的一个内容庞大的表格,然而又要将该表格重新要输入到Autocad图形中去,常规的作法是再输入一遍。这样做既费时又费力,下面我介绍一种在Autocad中插入Excel表格方法,具体方法如下。 1.首先在Excel中做好所需的表格,添加好边框,然后选中表格,单击鼠标右键,选择“复制”或“剪切”。 2.打开所需表格的Autocad图形,选中“编辑/选择性粘贴”,在随后弹出的“选择性粘贴”对话框中,选择“粘贴”,在“作为(A)”复选框中选择“AutocAD图元”一项(如图)。然后单击“确定”即可。边时所需的表格已经粘贴到Autocad图形里了。 3.不仅如此,我们还可以对插入的表格象在  相似文献
7.
本文叙述了建立制冷设备3D实体图形库的必要性,实施策略及管理程序等,并以实例说明了该技术路线的可靠性。  相似文献
8.
闪存容量的增大使在其上构建大型系统成为可能,如何构建闪存数据库也成为数据库的热点研究领域之一。索引结构是数据库中必不可少的结构之一,而B+树是最广泛使用的索引结构。这里对存储在闪存芯片模拟器及固态硬盘上的B+树性能进行了测试及分析。首先介绍了闪存的IO特点,并测试了固态硬盘的基本IO特性。接着,对B+树的插入和查询效率进行了详细测试。测试发现节点大小、缓存大小以及数据值的分布方式都会对B+树的性能带来很大影响。例如由于闪存的读取速度不对称,闪存的更新和查询操作最优块大小相差较大。这些测试结果为更好地在闪存上使用B+树索引,并进一步设计出更适合闪存的索引提供了指导。  相似文献
9.
随着闪存容量的不断提升,技术的不断成熟,闪存数据库成为数据库的热点研究领域之一.了解闪存的IO特性,以及现有数据库产品在闪存上的性能瓶颈所在是闪存数据库设计改进的首要一步.目前广泛使用的是由闪存制造的固态硬盘,而固态硬盘与闪存芯片的特性又有很大不同.首先测试了固态硬盘的基本IO特性,接着使用TPC-B标准对部署在固态硬盘上的通用数据库产品进行了评估.分析了缓冲区大小、CPU处理能力、用户并发数等对基于闪存数据库性能的影响.最后,结合测试结果,从数据组织、数据库资源利用等多方面给出优化建议.  相似文献
10.
自从社交网络成为重要的研究课题,社交网络隐私保护也成为了重要的研究内容,尤其是关于公开发布以供研究的大规模社交网络图数据的隐私保护。为了评估用户的隐私风险,研究者们设计了不同的方法来对图进行去匿名化,在不同的图网络中识别个体的身份。然而,当前的去匿名化算法或者需要高质量的种子匹配,或者在精确度和效率上颇有不足。本文提出了一种高效高精度的无种子去匿名化算法"RoleMatch",基于社交网络的拓扑结构识别个体身份。该算法包括(1)一种新型的可以快速计算的两图结点间相似度度量方法"RoleSim++",和(2)一种有效的结点匹配算法,此法同时考虑了结点间的相似度和中间匹配结果的反馈。在实验部分,利用LiveJournal的数据,拿RoleMatch对比了多种流行的匿名化算法,并根据实际应用情景,在传统实验的基础上增加了局部去匿名化的实验,实验结果验证了本文提出的去匿名化算法的优秀性能。  相似文献
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