基于激光点云数据的叶片型面三维重构

在四坐标叶片型面检测基础上,提出基于激光点云数据的叶片型面三维重构方法。激光位移传感器对叶片型面进行多视角扫描采样,快速采集叶片型面海量点云数据。运用由点到线到面的数学建模原理,先基于端点一阶导矢连续法拟合出光顺NURBS曲线,再依据分片能量法构建辅助曲面拟合出光顺NURBS曲面,最后对分片NURBS曲面进行统一描述,构造出精确光滑的叶片型面,实现叶片型面的三维重构。实验结果表明：采用该方法实现对各类叶片复杂型面的三维重构,重构误差均<0.015 mm,能够满足精密零件的测量需求。     

基于最大熵原理的空间特征选择方法

特征选择在模式识别和数据挖掘等领域都有十分广泛的应用.然而,当涉及空间数据时,由于传统特征选择方法没有很好地考虑数据的空间特性,所以会导致特征选择结果性能下降.从空间数据本身的特性出发,提出一种特征选择方法MEFS(maximum entropy feature selection).MEFS在基于最大熵原理的基础上,运用互信息和Z-测试技术,采用两步方法进行空间特征选择.第1步,空间谓词选择;第2步,选择与每个空间谓词对应的相关属性集.最后,分别对MEFS方法和RELIEF方法以及基于MEFS的分类方法与决策树算法ID3分别进行了实验比较.实验结果表明,MEFS方法不仅可以节约特征提取和分类时间,而且也极大地提高了分类质量.     

用基于移动均值的索引实现时间序列相似查询

提出了基于移动均值的索引来解决子序列匹配中的"ε-查询"问题:提出并证明了基于移动均值的缩距定理和缩距比关系定理,后者具有很好的"裁减"能力,可以在相似查询时淘汰大部分不符合条件的候选时间序列,从而达到快速相似查找的目的;引入了由Jagadish等人提出的BATON~*-树,并在此基础上适当修改,建立了MABI索引,极大地加快了相似查询过程;最后,在一个股票交易数据集上进行了实验,证明了MABI索引的良好性能.     

SuffIndex--一种基于后缀树的XML索引结构

针对形如∥element1／dement2／…／elementm0的查询,提出了一种基于后缀树(suffix tree)的XML索引结构SuffIndex．SuffIndex的构造通过只对OEM数据树遍历一次以及在SurfIndex中引入后缀链(SuffIink)的方法,从而达到较低的构造代价．SuffIndex中所有结点利用Hash表保存到其所有子结点的指针,最终使查询∥element1/element2／…／elementm的处理代价为O(m)．     

Web数据集成系统基于QC模型的物化视图选择

在Web数据集成系统中，物化视图能够有效地减少网络传输代价，提高系统的查询效率．如何选择查询进行物化，使得选中的查询满足集成层的空间限制，同时获取最大物化收益，成为集成系统中一个迫切需要解决的问题．传统方法没有考虑到海量XML查询之间的包含关系，其选择的物化视图中可能包含冗余的信息．针对上述问题，提出了①Web数据集成系统中海量查询集合的QC(query containment)模型，该模型能够捕捉查询之间最常见的包含关系；②基于QC模型的物化视图选择算法，算法考虑了物化视图选择相关的主要因素，包括查询提交的频率、空间代价、查询重写能力和查询结果的完备性，提出了查询位图的物化视图组织方式，从而获取更加合理的物化视图选择方案．实验结果证明了该方法的有效性．     

Web环境下OLAP对象池的研究与设计

随着Web技术的发展以及OLAP服务在各种信息系统中的广泛应用,越来越多的系统允许用户通过Web方式访问OLAP服务。目前的实现方式存在着性能差、受并发用户数限制、用户状态难于监控等弊端,文中把对象池的概念引入到OLAP分析系统,提出了Web环境下OLAP对象池的设计策略,并给出了一个具体实现。     

一种基于DTD的XPath逻辑优化方法

Xpath成为XML数据查询的基本机制.Xpath中表达节点之间的祖孙关系的‘//'和任意匹配字符的‘*'等非确定操作符,增强了Xpath表达方式的灵活性,但同时引入了Xpath处理的复杂性.如何利用DTD减少Xpath中的不确定操作符,从而提高Xpath的执行效率成为一个基本的研究问题.传统方法主要侧重于特定受限Xpath的确定化重写.利用树自动机在一个框架中表达Xpath和DTD,提出了一种新的Xpath树自动机和DTD树自动机的乘积运算,并证明了乘积的结果就是基于DTD的Xpath优化形式,在多项式时间内基于代价获取了Xpath的优化结果.实验数据表明,基于提出的Xpath的逻辑优化方法,能够有效地提高Xpath执行器的执行效率.     

Extracting local schema from semistructured data based on graph-oriented semantic model

Many modern applications(e-commerce,digital library,etc.)require integrated access to various information sources(from tr5aditional RDBMS to semistructured Web repositories).Extracting schema from semistructured data is a prereuisite to integrated heterogeneous information sources.The traditional method that extracts global schema may require time (and space)to increase exponentially with the number of objects and edges in the source.A new method is presented in this paper.which is about extracting local schema,In this method,the algorithm controls the scale of extracting schema within the “schema diameter“ by examining the semantic distance of the target set and using the Hash class and its path distance operation.This method is very efficient for restraining schema from expanding.The prototype validates the new approach.     

数据流中频繁模式的评估与维护

研究了数据流中频繁模式的挖掘问题，主要贡献在于：(1)基于启发式思想方法和抽样理论的基础上，提出了基于数据流样本集的分步模式估计方法；(2)算法求解所有长度的模式，而不仅仅是单项集模式；(3)为了找到满足精度要求的恰当的数据流样本集长度，引入了Hoeffding bound理论，并进行了修正，从而使之更适合于这一问题：(4) 提出了对估计模式进行在线维护的方法．基于上述方法的基础上，提出了模式估计和维护算法．最后，通过和已有算法进行实验对比分析，结果表明，该算法在结果精度、空间、时间复杂性等方面都适合进行数据流的分析．     

基于DOM的网页主题信息自动提取

Web页面所表达的主要信息通常隐藏在大量无关的结构和文字中，使用户不能迅速获取主题信息，限制了Web的可用性，信息提取有助于解决这一问题．基于DOM规范，针对HTML的半结构化特征和缺乏语义描述的不足，提出含有语义信息的STU-DOM树模型．将HTML文档转换为STU-DOM树，并对其进行基于结构的过滤和基于语义的剪枝，能够准确地提取出主题信息．方法不依赖于信息源，而且不改变源网页的结构和内容，是一种自动、可靠和通用的方法．具有可观的应用价值，可应用于PAD和手机上的web浏览以及信息检索系统．