报表系统中的公式循环依赖问题

提出了报表系统中的公式循环依赖问题，描述了公式循环依赖的形式定义，最后给出了用传递闭包法解决公式循环依赖的算法。     

强偏序时态模式中混合依赖集的成员籍问题

有效的模式分解算法设计中应着重考虑和解决成员籍问题,时态类型间偏序关系在强偏序时态模式中的存在给解决成员籍问题带来了困难。为了有效解决强偏序时态模式中混合依赖集的成员籍问题,提出了给定时态类型上的偏序混合依赖基、强偏序模式混合依赖基、偏序时态函数依赖和偏序时态多值依赖的混合集闭包、强偏序模式混合闭包等概念,给出了求混合依赖集中属性的依赖基、属性集的闭包的算法,并在此基础上给出了强偏序模式混合依赖集成员籍问题的算法,证明了其正确性及可终止性,对该算法的时间复杂度进行了分析。应用实例表明相关理论和算法能解决强偏序混合依赖集中成员籍问题的判定问题,为解决强偏序时态模式规范化问题以及时态数据库设计提供了理论基础。     

时态函数依赖多值依赖混合集的成员籍问题研究

对于TFD和TMVD混合集约束的时态模式来说，由于多时间粒度的使用使成员籍问题的解决变得更加复杂．由于成员籍问题的解决对设计有效的模式分解算法必不可少，由此定义了时态类型集的强封闭集、属性集的有限闭包、属性集在给定时态类型上的有限依赖基、属性集的有限依赖基及特殊有限依赖基等概念，给出了求属性集的有限闭包、有限依赖基和特殊有限依赖基、时态混合集成员籍问题的算法，并对算法的可终止性、正确性进行了证明，对时间复杂性进行了分析，     

一个多时间粒度下时态函数依赖的有限属性闭包算法

为了有效地进行时态数据库设计,支持多时间粒度的时态函数依赖(TFDs)被用于时态模式的规范化．时态模式规范化所要解决的一个关键问题是求解时态函数依赖的有限属性闭包问题．由于多时间粒度的使用,使得有限属性闭包问题变得非常复杂．实际上,TFDs与传统的函数依赖(FDs)之间存在着密切的联系．通过分析这些联系和封闭时态类型集的特性,利用传统FDs的相关算法提出一个有效的求解有限属性闭包的算法．通过分析和与相关算法的实验比较,该算法更加有效．     

XML强闭包依赖的研究

XML闭包依赖是基本的完整性约束。当XML文档出现不完全信息时,XML闭包依赖同样对于阻止XML数据的更新异常、查询优化以及索引设计具有重要的意义。提出了在不完全信息环境下基于一致路径集合的XML强函数依赖和XML强闭包依赖的定义,研究了XML强闭包依赖的判定定理。在提出XML强闭包依赖推理规则的基础上,对其有效性和完备性进行了证明。最后分析了XML强闭包依赖和XML强函数依赖的关系。     

强全序时态模式中混合依赖集成员籍问题的研究

对于TFD和RTMVD混合依赖集约束的强全序时态模式来说,成员籍问题的解决对设计有效的模式分解算法必不可少.由于强全序时态模式中多时间粒度的使用,使其成员籍问题的解决变得更加复杂.为此定义了强全序时态模式下的属性集在给定时态类型上的混合闭包、属性集的混合闭包、属性集在给定时态类型上的混合依赖基、属性集的混合依赖基等概念,给出了求强全序时态模式下属性集的混合闭包、属性集的混合依赖基以及TFD和RTMVD混合依赖集成员籍问题的算法,并对算法的可终止性、正确性进行了证明,对时间复杂性进行了分析.     

用有向图法解决公式循环依赖问题

用户使用报表系统时，在自定义的公式集合中可能存在公式循环依赖问题，用一种有效的方法发现这一隐藏错误是设计报表系统的一项关键技术。研究了用有向图法解决报表系统中的公式循环依赖问题，提出了报表系统中的公式循环依赖问题；引用有向图和集合论上的关系等概念对公式循环依赖进行了形式定义，证明了公式循环依赖的判定方法；给出了公式依赖关系图的构造算法和用有向图法解决公式循环依赖的算法。     

空值环境下NFD—NMVD混合强保持逻辑蕴涵问题

本文讨论了空值环境下的ＮＦＤ－ＮＭＶＤ混合强保持依赖基的定义和求解算法，并讨论了算法的有效性完备性，给出了ＮＦＤ－ＮＭＶＤ混合推导公理，强保持集属性闭包的求解算法，从而解决了ＮＦＤ－ＮＭＶＤ混合情况下的强保持逻辑蕴涵问题。     

时态类型集的封闭集

好的数据库逻辑设计目标是消除数据冗余以及插入和删除异常。对于时态数据库，可以利用具有多时间粒度的时态函数依赖（TFDs）约束对时态数据库进行规范化。要进行有效的数据库设计，需要解决有限属性闭包和成员籍等一些有关TFD的问题。为了方便计算机对时态类型的处理和找到有效的解决TFD的相关问题的算法，该文提出了封闭时态类型集的概念，并且给出了一个求给定TFD集的封闭集的算法。     

XML多值依赖的推理规则集问题

XML多值依赖的推理规则集问题是解决XML数据依赖的蕴涵问题的基础,是XML规范化理论的关键问题之一。该文对XML树、树元组等进行了重新定义,与Vincent等人不同,提出了基于DTD的XML多值依赖的概念,通过对XML的关系化表示给出了其形式化定义,定义了XML多值依赖集的闭包、XML多值依赖路径依赖基以及XML多值依赖路径集的闭包等概念,给出了一个有效且完备的推理规则集,并对其有效性及完备性进行了证明。     

模糊聚类计算的最佳算法

给出模糊关系传递闭包在对应模糊图上的几何意义,并提出一个基于图连通分支计算的模糊聚类最佳算法.对任给的n个样本,新算法最坏情况下的时间复杂性函数T(n)满足O(n)≤T(n)≤O(n²).与经典的基于模糊传递闭包计算的模糊聚类算法的O(n³logn)计算时间相比,新算法至少降低了O(n相似文献   

一种基于空间相依性的移动对象聚类算法

移动对象的聚类算法,要求能够适应移动对象移动模式动态变化的特点.针对该问题,提出了一种基于空间相依性的移动对象聚类算法.该算法首先计算移动对象之间的空间相依度,空间相依度考虑了移动对象之间的移动速度、方向及位置.当用户之间的空间相依度大于某一阈值时,认为对象之间可达,所有相依度可达对象划分为同一个群组,从而实现移动对象聚类.算法采用一段时间内对象的平均速度和方向代替即时速度和方向,能够有效降低重新聚类次数.实验及分析表明,该算法能够体现移动对象的移动特性,对于移动对象的聚类具有较高性能.     

基于依赖度的区间集决策信息表属性约简

区间集决策信息表拓展了经典决策信息表,但其属性约简研究较少.针对区间集决策信息表存在的问题,采用模型正域及相关依赖度提出属性约简及其启发式约简算法.在区间集粗糙集模型中,定义关于决策分类的正域与依赖度,证明粒化单调性等性质.提出基于依赖度的属性约简,设计启发式约简算法.实例分析与数据实验表明,设计的基于依赖度的启发式约简算法是有效的,所得结果有利于依赖学习与特征优化.     

基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法

使用相似度图计算FCA概念相似度需要构造相似关系的传递闭包,对于复杂问题会导致相似度图规模过大,从而影响相似度评价的效率.为了降低相似度图规模,提出一种基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法.该方法首先通过限定传递相似关系的长度来避免构造相似关系的传递闭包,得到的限界传递相似度图中忽略了长度超过界限且对区分FCA概念无用的传递相似关系,能够有效压缩相似度图的规模;然后给出了动态传递相似度计算方法和由限界传递相似度图构建二部图的方法.实验结果表明,使用限界传递相似度图能够在不损失计算结果准确度的情况下有效提高FCA概念相似度计算的效率.     

归并依赖集的二元组集合闭包求解算法

本文给出了归并依赖集的二元组集合、闭包的概念，并给出了求解二元组集合B及其闭包的多项式求解算法。