直接序列扩频广义码索引调制

针对码索引调制(code index modulation,CIM)在通过增加映射比特数目的方式提升信息传输速率时,需要耗费大量的伪随机(pseudo noise,PN)码资源的问题,提出了广义码索引调制(generalized code index modulation,GCIM)。发射端的信息比特分割为映射比特和调制比特,并分别映射为PN码组的索引和调制符号。调制符号的同相部分和正交部分再分别选择激活的PN码组进行扩频。通过增加每个传输时隙PN码的激活个数,可提高映射比特数目,提升系统的频谱效率和能量效率。仿真结果表明,在相同频谱效率时,该方案相对于CIM会造成高斯信道中约2 dB和瑞利衰落信道中约1 dB的误比特率性能的不足,但是GCIM耗费更少的PN码资源。     

基于不确定信息的时态索引技术

扩展了时态数据库中时态信息的表示方法，使它能处理不确定时态信息。并实现相应索引机制，从而为支持不确定时态信息的时态数据库打下基础。性能测试的结果说明，该索引不但在功能上支持不确定时态数据，而且在性能上也优于已有的时态索引技术。     

分组空码索引调制

为提高空域索引调制技术的信息传输速率,提出分组空码索引调制(grouping space code index modulation,GSCIM)方案。结合空间调制(spatial modulation,SM)和码索引调制(code index modulation,CIM),利用分组思想增加调制信息比特、天线索引信息比特和伪随机(pseudo noise,PN)码索引信息比特。分析和仿真结果表明,当信息传输速率相同时,与其它索引调制方案相比,GSCIM方案可以至少节省一半的索引资源,具有更好的误比特率性能,随着信息传输速率的提高,这些优势更明显。     

多媒体数据库的时态索引技术

针对多媒体数据库中具有时态特性的媒体对象,提出一种基于区间的索引机制,目的是为了提高时间检索的性能。这种时态索引可以快速查找任意时间段中的时态对象,它能有效地支持多种时态关系操作符;支持多种时态集函数;支持时态ＪＯＩＮ操作等等。该索引支持媒体展示过程。     

多维向量动态索引结构研究

多维向量的索引技术是多媒体数据库系统中的关键技术之一.集中研究基于向量空间模型的动态索引结构,以解决在图像数据库系统中按内容快速检索图像的对象问题.在分析研究R-Tree和R*-Tree的基础上,提出了ER-Tree动态索引结构.该索引树用超球体划分多维向量空间,以有利于计算最近邻;吸取R*-Tree树的重插技术,以增强索引树对数据集整体特征的表达能力,从而提高检索效率;通过引入插入安全点和删除安全点概念,有效地提高建树的效率.同时,给出了基于该结构的特征向量插入算法.实验结果表明,所提出的索引结构建树的     

TDLRtree时空数据库索引结构及实现算法

提出了一种新的时空数据库索引结构：Temporal Double Level Rtree，简称TDLRtree．TDLRtree利用静止对象作为运动对象的容器，并使用双向链表链接对象的历史状态和将来状态．相比现有的时空数据库索引结构，TDLRtree能支持更多的查询方法和较好的查询速度．本文给出了TDLRtree的体系结构及关键实现算法．     

CQRtree空间数据库索引结构及实现算法

空间数据库的索引是提高空间数据库存储效率、空间检索性能的关键技术.本文在R树索引的基础上提出了一种新的空间数据库索引结构CQRtree,给出了CQRtree的数据结构、插入、删除、查询实现算法以及性能分析与比较,最后指出了进一步的研究方向.     

空间数据库索引技术的研究

空间数据库的索引是提高空间数据库存储效率、空间检索性能的关键技术。传统的索引技术不能有效地索引空间数据。在综述现有空间数据库索引技术的基础上,提出了一种面向大型空间数据库的QR-树索引方法。     

确定化学结构族性化处理方法研究

本文提出了一种用确定化学结构检索族性化学结构的方法。利用SMILES线性编码对环原子的识别能力首先将一个确定化学结构拆分成两部分：Ring和Fragment,然后根据Ring和Fragment族性属性描述分别族性化,最后将族性化表示的结构片断重新组装成一个族性化学结构。     

互联网化学信息资源查询系统的设计与制作

在化学的研究和学习中为了更好地查询和利用互联网上的化学资源，需要提供一个方便、快捷的离线搜索软件。我们设计制作了“化学舵手”（Chemical Wheelman）查询系统。系统对Internet网上的化学网站进行了收索、筛选，建立了300多个国内外化学网站的离线查询系统。系统设计为全中文界面，并对国外英文化学网站进行了二级汉化与引导，达到使用方便、查询快捷、准确的目的。     

一种面向商业领域的搜索引擎索引结构设计及实现

本文通过分析传统搜索引擎技术不能满足商业领域搜索要求的灵活排序、特殊单字段搜索等需求,提出用新的索引结构和查询算法构建面向商业的搜索引擎系统并予以实现。另外,文章还讨论了其中的索引结构部分,是整个搜索引擎系统的基石。     

CISOC-ChIMS:化学信息管理系统

摘要:随着化学及与之相关学科和专业的发展,对化学信息进行管理的需求也日益增多。本文主要介绍自主研制并获得中国软件著作权的化学信息管理系统,CISOC-ChIMS。它具有化学结构检索和文字检索两大检索功能,并便于数据库维护、中文处理、图形存贮和使用方便等特点。     

基于溢出性原理的联盟结构生成算法

联盟结构的生成问题中由于搜索空间的联盟结构数目太大,因而搜索联盟结构的最底两层建立一个最坏情况下的边界值是必要的,边界值将最优的联盟结构限制在某个限界内,通过进一步的搜索可以在任意时间内得到一个较优值。根据联盟的溢出性质,文中提出了一种新的建立边界值的方法,即对任意不相交的联盟集合计算其上下边界的值,通过搜索特定的联盟结构集合建立最坏情况下的边界值。联盟的边界值建立以后,可以在任意时间内得到一个较优值,通过搜索剩余的联盟结构集合,可以对边界值和返回的联盟结构进一步优化。在此基础上文中提出了基于溢出性质的任意时间算法。实验结果表明,采用新的方法建立边界值,使得算法的收敛速度更快,效率更高。     

一种应用于搜索引擎的索引结构研究

索引结构是搜索引擎的核心,直接影响着搜索引擎的检索性能。本文提出了一种新的索引结构,该结构充分利用字符串前缀个数及排列顺序的潜在规律,在查找过程中有效地重用了先前的匹配信息,提高了检索的效率。     

VAR-Tree--一种新的高维数据索引结构

在多媒体信息检索和数据挖掘等应用领域,实现高维矢量的K近邻搜索是非常具有挑战性的研究课题,为此人们提出了很多种索引结构．然而,现有研究成果表明,随着矢量维数的增加,基于树状索引结构的查询性能急剧下降,例如在R-Tree,X-Tree和SS-Tree中都会出现“维数灾难”．为此,又引入近似压缩的思想,即通过压缩数据来减少查询过程中的磁盘读写代价,例如VA-File等,不过,VA-File没有对近似矢量数据做任何的排序或层次处理．提出了一种新的索引结构VAR-Tree,它将VA-File与R-Tree有机结合起来,用R-Tree管理和组织VA-File中的近似数据,并用已提出的R-Tree类相似查询算法实现基于VAR-Tree的查询．实验结果表明,VAR-Tree较好地提高了检索性能．     

Fixed Queries Array: A Fast and Economical Data Structure for Proximity Searching

Pivot-based algorithms are effective tools for proximity searching in metric spaces. They allow trading space overhead for number of distance evaluations performed at query time. With additional search structures (that pose extra space overhead) they can also reduce the amount of side computations. We introduce a new data structure, the Fixed Queries Array (FQA), whose novelties are (1) it permits sublinear extra CPU time without any extra data structure; (2) it permits trading number of pivots for their precision so as to make better use of the available memory. We show experimentally that the FQA is an efficient tool to search in metric spaces and that it compares favorably against other state of the art approaches. Its simplicity converts it into a simple yet effective tool for practitioners seeking for a black-box method to plug in their applications.     

D-Index: Distance Searching Index for Metric Data Sets

In order to speedup retrieval in large collections of data, index structures partition the data into subsets so that query requests can be evaluated without examining the entire collection. As the complexity of modern data types grows, metric spaces have become a popular paradigm for similarity retrieval. We propose a new index structure, called D-Index, that combines a novel clustering technique and the pivot-based distance searching strategy to speed up execution of similarity range and nearest neighbor queries for large files with objects stored in disk memories. We have qualitatively analyzed D-Index and verified its properties on actual implementation. We have also compared D-Index with other index structures and demonstrated its superiority on several real-life data sets. Contrary to tree organizations, the D-Index structure is suitable for dynamic environments with a high rate of delete/insert operations.     

一种面向文档的XML的索引查询方法

如何高效利用网络资源一直是人们关注的焦点。XML(可扩展性标记语言)不仅支持自定义标记,还能表达语义,因而为提高网络搜索的准确性提供了可能。文章提出了现行网络环境下的XML搜索引擎模型,介绍了基于XML可扩展标记语言查询技术实现的核心部分———索引数据库的建立和查询。     

RAKDB—Tree——一种基于近似区域的多维数据索引结构

多维数据的处理已经成为影响很多领域发展的关键因素,特别是多维数据的相似性查询已经被用在很多领域中。当数据维度很大的时候,大多数索引结构处理的性能下降,这现象被称为“维度灾难”。针对多维度灾难,RAKDB-Tree是本文提出的一种高效处理多维数据的索引结构。该索引结构首先把数据空间划分为子空间,然后使用改进的KDB—Tree对子空间建立索引。RAKDB—Tree的查询、插入、删除等算法使得,索引结构一直保持较优状态。实验结果表明,RAKDB．Tree能够很好解决因为数据维度增加而带来的各种问题。