快速的层次树集合分划编码算法*

设计了一个改进算法,它仅需对小波分解矩阵进行一遍扫描即可确定层次树集合分划编码(SPIHT)算法所需的所有D(i,j)和L(i,j)重要性并完成对所有(i,j)子系数的编码,使得按照SPIHT的排序方法编码时只需查找存放D(i,j)和L(i,j)的重要性及(i,j)子系数的编码表,从而大大提高了SPIHT的编码速度.     

多维空间索引结构SHG-Tree(英文)

R-Tree及其变种的多维索引结构在数据的操作过程中通过对空间的分隔和不断调整将整个空间划分为大小不等的子空间以容纳足够的空间对象,这种方法能有效地实现多维空间对象的索引,但不能避免频繁的节点分裂与重组操作所造成的计算开销,也不能避免对叶子节点中的候选对象进行空间匹配所带来的计算开销。提出了一种能有效解决上述问题的索引结构:SHG-Tree。基于SHG-Tree的索引方法将多维空间划分为不同粒度的格子单元并将这些格子单元通过SHG-Tree按空间包含关系组织为层次树结构,同一层的格子互不相交且空间范围固定。空间对象通过文中提出的线性化方法转换为一系列不同粒度的互不相交的空间格子,进而将对象在其覆盖的格子中注册以实现空间对象至SHG-Tree的映射。查询操作只需将查询条件映射为相应的格子并取出这些格子中的对象作为查询结果。这种索引结构能有效减少节点的分裂和组合带来的计算开销,也解决了传统R-Tree索引中对于叶子节点中的候选对象进行区域匹配的计算开销。基于SHG-Tree的索引结构支持包括相交查询、区域查询、包含查询、top-N查询、k-NN查询等常用的多维查询,实验表明SHG-Tree能在毫秒级实现各种空间查询。     

基于K-means算法的高性能空间索引方法

提出基于R-link树的快速空间索引结构,在该结构中引入K-means算法。在K-means中采用均值-标准差确定初始聚类中心,提高了收敛速度。通过距离准则函数来优化K值,避免K值的盲目选取。与R-link相比空间开销代价有时略大,但换取了更高的性能,且数据量越多,索引结构的整体性能越好。     

An Annotation Engine for Supporting Video Database Population

Segmentation, video data modeling, and annotation are indispensable operations necessary for creating and populating a video database. To support such video databases, annotation data can be collected as metadata for the database and subsequently used for indexing and query evaluation. In this paper we describe the design and development of a video annotation engine, called Vane, intended to solve this problem as a domain-independent video annotation application.Using the Vane tool, the annotation of raw video data is achieved through metadata collection. This process, which is performed semi-automatically, produces tailored SGML documents whose purpose is to describe information about the video content. These documents constitute the metadatabase component of the video database. The video data model which has been developed for the metadata, is as open as possible for multiple domain-specific applications. The tool is currently in use to annotate a video archive comprised of educational and news video content.     

XML-enabled空间数据库的索引系统

基于可伸缩矢量图形空间信息表达模型和合理的数据库结构,提出空间索引算法优化选择策略。结合设计模式思想,设计高内聚、低耦合的空间数据索引系统。该系统具有并行建立空间索引的能力,能实现异构XML-enabled空间数据库并行查询。实验结果证明,其检索效率比普通SQL查询高约66%。     

EPSS:可扩展的P2P流媒体模拟器

随着互联网上P2P流媒体服务的流行,P2P流媒体系统模拟器也成为实现和改进实际系统必不可少的工具.但是,现有的模拟器普遍存在功能扩充困难的问题,用户若想实现自己的研究目标,往往需要花费较多的时间和精力对模拟器进行定制.基于此,我们设计和实现了一款可以灵活扩展功能的P2P流媒体模拟器:EPSS.EPSS是一款事件驱动的报...     

基于多层空间模糊减法聚类算法的Web数据库安全索引

目前对Web数据库进行索引查询时采用单层文本特征聚类方法,当聚类特征不一致时,存在着非法聚类和非法结果输出的安全问题。提出一种基于多层空间模糊减法聚类的Web数据库安全索引算法,该算法将数据库信息矢量构建成多层矢量自回归空间,把数据流信息聚焦在空间的多层空间模糊聚类中心,采用减法聚类的模糊推理方法构建数据库索引函数,变尺度调整聚类中心向量,搜索索引结果,阻止了邻近数据点非法侵入和非法聚类,实现了Web数据库安全索引。仿真实验表明,该算法能使数据库信息流在多层矢量自回归空间中充分展开,特征匹配度比传统算法显著提高,能有效排除非法数据输出,保证数据库安全索引。     

最小生成树用于基因表示数据的聚类算法

在生物学研究中，需要对植物和动物分类，对基因进行分类，以获得对种群固有结构的认识．使用聚类分析方法，有效地鉴别基因表示数据的模式，将它们分组成为由类似对象组成的多个类，对研究基因的结构、功能以及不同种类基因之间的关系都具有重要意义．将图论的最小生成树理论引入分子生物学中基因表示数据的聚类分析方法，设计了生成树的表示和基于最小生成树的聚类算法，证明了该方法对于一些准则函数能够产生全局最优簇，并根据实验结果对算法进行了讨论和评价．     

Z树：一个高维度的数据索引结构

Z树能够高效地处理对高维度数据集的矩形区域查询和最邻近搜索。它按照节点的形状变化量优化数据的插入位置，使节点形状趋于合理。文章给出了一个新的无重叠分裂算法，减少超级节点的产生。引入了动态剪枝和重新插入策略，压缩超级节点的数量和体积。提出了矩形节点的球形化方法和最优子树搜索算法。实验表明Z树的矩形区域查询和最邻近搜索的效率远远高于X树和SR树。     

度量空间一种自底向上索引树构造算法

在多媒体或复杂对象数据库中,相似性搜索是一种非常重要的操作,这些操作一般可以归结为度量空间的相似性查询．提出一种新的度量空间索引数据结构（bu-tree）,它是基于自底向上的分层聚类来构造索引结构,而传统的度量空间数据结构大部分是基于自顶向下构造的方法．相对于传统的构造方法,bu-tree可以在更小的索引半径内包含更多的对象,这样有利于查询的筛选．给出了bu-tree的构造算法以及相应的范围查询算法．实验表明,bu-tree的性能好于sa-tree,特别是在度量空间不是均匀分布或者查询具有较低的选择度情况下．     

WebFrame:一种多层次可扩展的Web应用服务器

网络软件平台已成为当今软件技术发展的主流趋势和竞争焦点,Web应用服务器是Web计算环境下产生的新型中间件,是网络软件平台的关键与核心,已逐步成为信息化基础软件设施之一。该文重点介绍自主研制的WebFrame应用服务器的设计方法和思路,并分析了WebFrame的关键实现技术,给出了相应的解决办法,针对目前主流Web应用服务器存在的开放性和灵活性低等不足之处,WebFrame的设计遵循一种开放工程的方法,采用基于微内核的多层次可扩展模型,使得WebFrame具备在其生命周期内支持不同级别定制和可重配置的能力,满足不断变化的QoS需求,对比测试数据表明WebFrame具有较好性能。     

密文动态后继树精简索引模型研究

随着信息技术的发展,很多单位累积了海量的科研和生产数据,其中部分是涉密数据.如何从这些海量数据中安全且快速找到所需的涉密信息是用户面临的难题.密文索引是密文全文检索系统的核心模块,为保证在密文状态下进行高效的全文检索,提出了一种密文动态后继树精简索引模型.该索引模型支持密文子串查询、潜在分词查询和索引动态更新,具有较高的查全率和查准率;给出该模型密文索引的创建、检索、和索引密文更新算法,并对其安全性和效率进行分析.实验表明,与其他已有的索引模型相比,该模型具有较好的时间效率,更适合应用于密文全文检索领域.     

XBASE:一个语义文档数据库系统

XBASE语义文档数据库系统是一种基于语义信息的文档数据库原型系统，该系统利用文档外部描述信息和文档内部特征等语义信息，可以对结构化文档、半结构化文档以及无结构文档等多种类型的文档进行有效存储、索引和查询，同时该系统还提供了一个可视化的多维交互浏览器，便于对数据库中文档进行高效浏览．     

分布式数据库搜索引擎的索引建立和优化

对于使用数据的用户来说,能找到准确的数据且没有遗漏是一件非常困难的事。为了较好地满足用户需求,该文提出了利用分布式数据库搜索引擎架构来实现智能化的搜索和定位。通过建立和优化索引,并使用适当的排序算法,搜索引擎能将最贴近用户需要的结果排在其他结果之前,从而提高搜索引擎的检索效率、查全率和查精率。实验表明,该引擎的查全率为90.02%,查精率为89.78%。     

RNT:一种面向公路网的空间索引方法

公路网地图匹配技术是各种基于位置服务的基础,为实时、准确的将坐标点定位至公路网中的所属公路段,需要对公路网路段进行索引。提出的RNT树是一种基于R树的针对公路网的索引方法,它以公路网内嵌多边形为索引对象,将线段索引上升为面索引,能够避免索引重叠区域的产生,查询路径唯一。在树生成时间、磁盘利用率和查询时间方面均比R树显著提高。     

DSI:一种基于动态分段的时间序列查询索引

时间序列数据主要依据采集时间进行排序,时间序列上相邻的数据具有一定的关联性,当用户读取时间序列数据时不只是读取一条数据,而是连续读取一段时间序列数据。针对时间序列的局部性特点,提出一种基于动态分段的时间序列索引DSI,通过设置差值及差值等级对时间序列数据进行动态分段,使用区间树快速查找不同长度的数据分段块,并利用层次聚类算法优化查询结果集合。实验结果表明,DSI索引的查询效率优于现有时间序列查询索引。     

Density-Based Clustering in Spatial Databases: The Algorithm GDBSCAN and Its Applications

The clustering algorithm DBSCAN relies on a density-based notion of clusters and is designed to discover clusters of arbitrary shape as well as to distinguish noise. In this paper, we generalize this algorithm in two important directions. The generalized algorithm—called GDBSCAN—can cluster point objects as well as spatially extended objects according to both, their spatial and their nonspatial attributes. In addition, four applications using 2D points (astronomy), 3D points (biology), 5D points (earth science) and 2D polygons (geography) are presented, demonstrating the applicability of GDBSCAN to real-world problems.     

An Algorithm for the Retrieval of Unifiers from Discrimination Trees

We present a modification of the unification algorithm that is adapted to the extraction of simultaneously unifiable literals from discrimination trees. The algorithm is useful for efficient implementation of binary resolution, hyperresolution, and paramodulation. The algorithm is able to traverse simultaneously more than one discrimination tree and to construct a unifier at the same time. In this way backtracking is reduced.     

一种应用于闪存数据库的高效B+树索引机制

为解决现有闪存数据库索引机制无法同时具备高索引更新性能和高检索性能的问题,提出一种应用于闪存数据库的高效B+树索引机制。该机制采用日志方式更新索引,利用日志缓存区保证日志快速写入闪存。针对日志方式检索效率低的缺陷,设计节点日志映射表,通过哈希映射直接索引节点更新记录,避免全局搜索节点日志。将更新日志整合为B+树逻辑节点,使索引检索转化为B+树深度搜索,在此基础上设计节点缓存区,提高节点检索效率。实验结果表明,该机制相比日志型索引机制BFTL,更新效率提高了51%、检索效率提高了2.3倍,相比基于Nand闪存转换层的B+树索引机制,在保证与其相当的高检索效率的同时,更新效率提高了2.4倍。