基于Java Applet的数据库连接与查询技术

分析目前较流行的几种动态连接Web数据库方法,并采用Java Applet技术来实现两层模型的网上查询系统,采用JDBC实现了客户端直接与数据库交互,并详细给出访问数据库的过程.     

利用ASP技术开发Internet/Intranet网上数据库应用程序

介绍了几种常见的实现动态Web页面的方法和各自的特点,并着重介绍了Mierosoft的ASP技术及采用ADO实现与数据库连接的方法,同时给出了一个利用VisualInterDev6．0开发网上航班数据库查询的例子。     

Web数据库的访问技术

介绍Web数据库的连接与访问技术，并对目前流行的方法做介绍与比较：一种是在Web服务器端提供中间件来连接Web服务器和数据库服务器(通过网关接口CGI和应用程序接口APD；另一种是把应用程序下载到客户端并在客户端直接访问数据库。     

基于Web数据库在图书馆公共网中的应用设计

在分析和研究Web应用体系结构和Web数据库技术的基础上,提出了建立跨平台的Web技术的图书馆公共网的设计思想,通过网站向各图书馆提供业务服务功能,所有图书馆可以在该网站上建立自己的自动化系统,实现了图书馆业务管理系统网络化.讨论了图书馆公共管理系统中Web数据库的建立、连接、数据查询和安全访问等策略方法,给出了切实可行的解决方案.     

基于领域样本查询的Deep Web数据库分类

提出了一种基于领域样本查询的方法以分类这类Web数据库.通过分析领域的高级查询接口自动获取领域主属性并使用领域知识为主属性构建查询样本,然后对查询接口提交试探查询,根据返回结果页面的结果模式和记录内容估计Web数据库与领域的相关程度.通过在多个领域的Web数据库上进行实验验证,说明该方法分类只提供简单查询接口的Web数据库是有效的,取得了较高的分类精确率,召回率和F-measure值.     

浅谈ODBC数据源的动态注册方法

ODBC(开放式数据库连接)是微软于1993年推出的开放性数据库接口标准，它为不同数据库产品的访问和操作提供了一个统一的解决方案。本文基于长期的Web数据库开发经验，给出了在几种常用开发环境下动态注册ODBC数据源的方法，并给出了应用时的补充说明。     

统计信息发布系统的设计与实现

统计信息发布系统是进行统计信息发布的重要手段。首先从开发环境、系统功能、系统结构等方面给出了一种基于Web的统计信息发布系统的设计和实现方法，然后对其中采用的数据库的访问方法、数据库的连接方法等关键技术进行了深入的探讨，最后对该系统的应用效果进行了描述。     

基于智能语义自相关特征的数据库实体识别查询

为有效解决Deep Web数据库中数据纠错、消重和整合问题,优化Deep Web数据库实体查询性能.提出一种基于智能语义自相关特征的Deep Web数据库优化识别查询模型.模型由文本匹配模型、语义自相关特征分析模型和分组统计模型构成,设计语义自相关特征提取算法,定义语义信息约束规则,优化逼近数据库实体识别结果,使用语义自相关特征建立表象关联知识库,实现数据查询过程中的纠错、消重、整合.最后用数学推导证明了算法的稳定性.仿真模拟实验表明,算法能综合考虑文本特征、语义自相关特征和约束规则,数据库查询识别结果不断精化,数据查询准确性和有效完备性提高显著.     

Deep Web数据库的选择

Web中存在大量可以访问的在线数据库,如何快速准确地选择出与用户查询相关的数据库变得越来越重要。如果只是简单地把集成接口上的查询转换到对该领域每个数据库的查询,那么要访问该领域的每个数据库将花费大量的代价,并且一个领域中大部分的数据库之间存在着冗余的信息,这样查询结果也会产生大量的信息冗余。本文给出了基于TOP-N查询的数据库选择方法,并对其不相关度距离计算和数据库选择方法进行了改进,使得在数据库选择中减少了资源的浪费,提高了选择查询性能。     

Django框架Web数据查询分页技术研究

为了探索Django框架下Web数据查询分页的实现方法及性能,本文先对Web数据查询分页的执行过程和在其它框架下常用的分页方法进行了分析研究.在此基础上,提出了在Web服务层和在数据库服务层分页两种方案在Django框架下实现的几种具体方法,分别是利用缓存和Sessions实现在Web服务层分页,利用存储过程和自定义Manager方法实现在数据库服务层分页.最后,对这几种实现方法进行了测试比较,发现在网站数据量较小时几种方法性能差别不大,当数据量较大时在数据库服务层分页方法性能较为优越.     

基于关系数据库的极松散结构数据模型的访问控制研究

 本文提出一个针对数据空间环境下极松散结构模型的细粒度和动态的访问控制框架:首先定义通用的极松散结构模型GLSDM(General very Loosely-Structured Data Model);给出GLSDM到关系表的映射方法,将GLSDM上细粒度的访问控制转换为关系表的row、cell等安全级别的访问;通过动态查询重写,在用户执行查询时将GLSDM的权限信息添加到SQL语句中,从而实现GLSDM的动态访问控制.理论和实验证明该框架是可行和有效的,本文的映射方法和动态查询重写算法能够保证对GLSDM的访问控制通过等价的关系数据库的访问控制来实现.     

基于多重核的稀疏表示分类

稀疏表示分类（SRC）及核方法在模式识别的很多问题中都得到了成功的运用.为了提高其分类精度,提出多重核稀疏表示及其分类（MKSRC）方法.提出一种快速求解稀疏系数的优化迭代方法并给出了其收敛到全局最优解的证明.对于多重核的权重给出了两种自动更新方式并进行了分析与比较.在不同的人脸图像库上的分类实验显示了所提出的多重核稀疏表示分类的优越性.     

基于MATLAB小波工具箱进行真彩图像的分解与重构

采用MATLAB的小波工具箱实现了对真彩图像的分解与重构，给出了真彩图象分解与重构的原理、MATLAB源程序，进行了结果分析，实验证明使用该方法对真彩图像的分解与重构，效果比较好。     

基于局部模式的加权估计纹理分析在人脸识别中的应用

传统的纹理分析方法仅以每个脸部区域的相对贡献来标记全局相似度,针对这种以局部表示全局而导致不能很好地进行特征提取的问题,提出了基于局部模式的加权估计纹理分析(Weighting Estimation for Texture Analysis, WETA)方法。首先使用局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）或者局部相位量化（Local Phase Quantization, LPQ）对图像进行纹理编码,并将其划分成各个大小相等且不重叠的局部小块;然后从相似空间中提取出最具识别力的坐标轴,利用编码与数据库的不同组合估算出权值;最后,通过权值优化给出了最佳解决方案,并采用相似性度量距离转换完成人脸的识别。在FERET和ORL两大通用人脸数据库上的实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,与最先进的纹理方法相比,所提方法取得了更好的识别性能。     

MRI and CT image indexing and retrieval using local mesh peak valley edge patterns

In this paper, a new pattern based feature, local mesh peak valley edge pattern (LMePVEP) is proposed for biomedical image indexing and retrieval. The standard LBP extracts the gray scale relationship between the center pixel and its surrounding neighbors in an image. Whereas the proposed method extracts the gray scale relationship among the neighbors for a given center pixel in an image. The relations among the neighbors are peak/valley edges which are obtained by performing the first-order derivative. The performance of the proposed method (LMePVEP) is tested by conducting two experiments on two benchmark biomedical databases. Further, it is mentioned that the databases used for experiments are OASIS−MRI database which is the magnetic resonance imaging (MRI) database and VIA/I–ELCAP-CT database which includes region of interest computer tomography (CT) images. The results after being investigated show a significant improvement in terms average retrieval precision (ARP) and average retrieval rate (ARR) as compared to LBP and LBP variant features.     

Life margin assessment with Physics of Failure Tools application to BGA packages

Designers of electronic equipment are faced with the contractual obligation of guaranteeing that their products will fulfil the specifications on life duration. Classically, empirical methods based on databases and handbooks are used and features such as Mean Time Between Failure (MTBF) are provided. This paper presents how to use Physics of Failure (PoF) tools and results in order to provide the customer with a reliability feature, called life margin, based on Cycles To Failure (CTF) figures. The method defines and computes a life margin for 99% of the population in the given environmental life conditions. This feature is used to evaluate the different technological possibilities and decide the best trade-off to satisfy the customer’s requirement on life duration. The method has been applied to a given board and a given application, where the component, which limits reliability, has been identified as being packaged in a Ball Grid Array (BGA) package.     

VFP中通用查询的实现

数据查询是数据库信息管理系统的重要功能。而通用查询程序具有良好的数据界面，用户可以选取任意输出字段，设置关于任意字段的查询条件；而且在实例值的输入时不必输入定界符，实现数据类型的自动匹配。同时也可以方便地移植到其他的数据库信息管理系统中。     

Locality preserving projection based on Euler representation

Locality preserving projection (LPP) is a widely used linear dimensionality reduction method, which preserves the locality structure of the original data. Motivated by the fact that kernel technique can capture nonlinear similarity of features and help to improve separability between nearby data points, this paper proposes locality preserving projection model based on Euler representation (named as ELPP). This model first projects the data into a complex space with Euler representation, then learns the dimensionality reduction projection with preserving locality structure in this complex space. We also extend ELPP to F-ELPP by replacing the squared F-norm with F-norm, which will weaken the exaggerated errors and be more robustness to outliers. The optimization algorithms of the two models are given, and the convergence of F-ELPP is proved. A large number of experiments on several public databases have demonstrated that the two proposed models have good robustness and feature extraction ability.     

通信设备红外图像数据库的建立方法

为了缩短通信设备故障的检测与维修时间并提供基准红外图像和提高检测效率,在详细分析影响红外热像仪测温精度 的因素和原始红外图像特征的基础上,对温度数据库的建立方法进行了研究。提出了一种红外图像温度数据库的建立方法,并引入时间轴将 二维温度矩阵扩展至三维空间。将传统的静态图像分析改为时间可变的动态分析,同时给出了二维温度矩阵与三维温度矩阵之间的转变 方法。本方法对于红外图像的故障诊断具有一定的借鉴意义。