基于集合划分的分布式数据库查询分解算法

分布式数据库把数据分散存储在不同的站点上 ,使得数据库中最常用的查询操作 ,必须同时操作多个站点的数据 ,对查询处理提出了较高的要求。通过以关系模型数据库为例 ,详细地研究了分布式查询处理的一个分支——查询分解 ,从而提出了一种行之有效的查询分解算法——基于集合划分的查询分解 ,以使全局查询能完整地在各局部数据库上完成     

基于集合划分的分布式数据库查询分解算法

分布式数据库把数据分散存储在不同的站点上，使得数据库中最常用的查询操作,必须同时操作多个站点的数据，对查询处理提出了较高的要求，通过以关系模型数据库为例，详细地研究了分布式查询处理的一个分支－－查询分解，从而提出了一种行之有效的查询分解算法－－基于集合划分的查询分解，以使全局查询能完整地在各局部数据库上完成。     

一种基于XQuery的查询分解算法

针对查询分解算法查询的局限性和较低的查全率,提出了一种基于本体XQuery语言FWR表达式的查询分解算法．该算法利用XQuery全局查询语句,以FWR表达式的3项操作（构造查询范围、子查询条件和子查询输出属性集）将基于全局本体的查询分解到针对局部本体的子查询,能够降低查询分解的复杂性、保证查询的语义完整性,并能提高查全率．通过实例进行具体分析,验证了算法的有效性．     

基于MapReduce的Skyline-join查询算法

Skyline查询是一种非常耗时的操作,而涉及多个表的Skyline查询(Skyline-join查询)则会给数据库系统带来更多的负载,从而影响整个系统的响应时间.为解决这个问题,提出了基于Google设计的MapRe-duce并行处理框架的Skyline-join查询处理算法,采用分片剪枝的方法降低复杂度,进而提高查询性能.在Amazon的云计算平台(EC2)上进行的实验表明,该算法可以有效减少冗余操作和网络数据传输,基本不受节点个数以及数据量的影响,具有很好的可扩展性.     

分布式数据库数据查询的优化处理方法

本文根据局域网下分布式数据库数据分布的模型,分析了在局域网下分布式数据分布的问题,阐述了分布式数据库中数据的优化查询操作与应用环境、节点处理能力间的关系,及查询方式对查询效率的影响,进而提出了对数据的全局优化问题的基于连接的优化算法模型,可以有效地提高分布式环境下数据查询的效率.     

分布式数据库直接连接查询优化算法的研究

在分布式数据库查询处理中,连接操作是最常用的、费时的且代价较高的一种操作,也是影响查询效率的关键因素.本文利用数据分片和并行处理策略,提出一种采用直接连接的查询优化算法,能有效地缩减查询处理的响应时间.     

基于神经网络技术的异构数据库集成查询

全局查询的分解与优化是异构数据库的集成中许多难题之一。目前,有关的方法很多,但还未见到有运行效果很好的。本文介绍了一种新的基于神经网络思想的异构数据库集成查询分解与优化方案,它可以快速地将全局查询分解并优化排序。笔者在一个简单的集成系统上验证了该方案的可行性。     

垂直群集的得益估算

在分布式数据库中，数据的分片和分布是两个重要的概念．它对整个系统的可用性，可靠性及效率都有重大的影响，并与分布式查询处理密切相关，垂直群集就是数据分片中的内容．可以通过合理的分片提高系统效率，本文对垂直群集中的得益和损失进行了分析研究。     

基于神经网络技术的异构数据库集成查询

全局查询的分解与优化是异构数据库的集成中许多难题之一。目前，有关的方法很多，但还未见到有运行效果很好的。本文介绍了一种新的基于神经网络思想的异构数据库集成查询分解与优化方案，它可以快速地将全局查询分解并优化排序。笔者在一个简单的集成系统上验证了该方案的可行性。     

半联接计划的全局查询优化策略研究

在分布式数据库系统中数据的分布导致查询处理复杂化,它需要考虑网络流量、响应时间、算法复杂度等多种因素。在网络环境中,减少数据的传输量能够极大的提高查询效率,探讨基于半联接计划减少数据传输量的全局查询优化策略。     

强度折减法在边坡稳定性分析中的应用

以一均质土坡为例,首先采用有限元整体强度折减法计算,在此基础上分别选取塑性剪切应变率大于2.0e-5和塑性区为局部强度折减法的折减范围,通过局部强度折减得到边坡滑裂带分布和稳定安全系数,分析不同折减范围下边坡稳定安全系数、特征点位移以及滑裂带的变化规律。比较天然状况和稳定渗流状态下局部强度折减和整体强度折减的计算结果。结果显示:两种方法得到的稳定安全系数基本一致,但折减范围的选择对计算结果影响很大,折减塑性剪切应变率大于2.0e-5的范围得到的稳定安全系数较小。     

空间3-UPU/UPU机构的刚度分析

以3-UPU/UPU并联机构为例,进行机构分析及运动学分析,得到机构的雅克比矩阵;在静平衡条件下计算出并联机构的局部刚度矩阵和全局刚度矩阵;利用数学软件MATLAB绘制3-UPU/UPU并联机构的局部刚度曲线以及全局刚度曲线,分析上下平面外接圆半径的变化对局部刚度和全局刚度的影响.结果表明局部刚度矩阵以及全局刚度取决于机构的位姿,对于给定的位姿可求机构局部刚度及全局刚度的变化范围;机构的上下表面半径的变化情况影响着局部刚度和全局刚度,因此可以适当地增大上下表面半径来获得较高的局部刚度以及全局刚度。     

R~n上的r-次微分与r-凸性

提出了Ｒｎ上的ｒ－次微分与ｒ－凸性的概念，利用ｒ－次微分，给出了许多局部极小（极大）不能满足的全局极小（极大）的一个新的必要条件，利用ｒ－凸性给出了全局极小的充分条件。ｒ－凸函数是较凸函数更大的一类凸函数，有些ｒ－凸出数是处处不连续的，且ｒ－凸函数保持凸函数一些优良特性，ｒ－凸函数的局部极小总是全局极小。     

含有接种和非线性传染力的流行病模型的稳定性研究

研究一类含有接种和非线性传染力的SEIR流行病模型,通过分析得到了各类平衡点存在的阈值条件。利用Liapunove函数、Lasalle不变集原理、Hurwith判据证明了当基本再生数时,无病平衡点是全局渐近稳定的;当R₀>1时,此模型存在两个平衡点,其中无病平衡点是不稳定的,利用Hurwitz判别法证明了地方病平衡点的局部渐近稳定性。最后对模型进行数据模拟,分析了接种对疾病流行的影响,并对文中的主要结论进行了验证。     

一种基于校正因子的自适应简化粒子群优化算法

针对已有粒子群算法中全局搜索和局部搜索存在盲目性和滞后性以及粒子的早熟收敛等问题,提出了一种基于校正因子的自适应简化粒子群优化算法。该算法在简化粒子群算法基础上,以粒子间平均粒距大小作为触发条件,对惯性权重、平均个体极值和全局极值进行自适应扰动。校正因子可以根据当前粒子群个体信息和全局信息自适应调整,从而完成对当前粒子状态及时准确的更新,最终使粒子可以准确而快速的找到全局最优解。对3种典型测试函数的测试结果表明该算法具有较高的全局和局部搜索能力、能够有效地避免算法陷入局部极值,是一种实用且高效的粒子群改进算法。     

求解函数优化问题的混合进化规划算法

提出一种混合进化规划算法,将进化规划与免疫进化中的克隆扩增相结合.该算法一方面用自适应变异步长的进化规划来有效地控制种群的整体进化,以在全局范围内进行搜索;另一方面,对于当前代中最优个体本身,利用免疫进化中的克隆扩增算子,来进行小邻域的局部细搜,从而形成两层领域搜索机制,以保证全局和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法收敛速度快,搜索精确度高,并具有良好的全局搜索能力.     

求解等式约束最优化的一种信赖域方法

本文利用Zangwill型不可微精确罚函数对等式约束最优化问题构造了一种信赖域算法。为了使算法更加完善,又给出了一个改进算法。在一定条件下这些算法都具有大范围收敛性和超线性收敛速度。     

分歧理论在一类半线性偏微分方程中的应用

利用经典局部、全局分歧定理,考虑一类具有第一类边值条件的一类反应扩散方程果蝇模型。研究了解全局存在性,并利用偏微分方程的最大值原理和泛函分析的谱理论,证明从常值解附近分歧出来的分歧解关于分歧参数单调增加的,从而证明方程的解关于参数存在唯一性．     

离散非线性系统最优控制迭代算法的二维分析

针对具有终端约束的离散非线性最优控制问题，运用二维系统理论对动态系统优化和参数估计集成算法作了分析．从一个新的角度论证了该算法的最优性及收敛性，并给出了该算法一个易于验证的局部收敛的充要条件和全局收敛的一个充分条件．     

带扩散的基于比率的捕食模型的分析

建立了带扩散的基于比率的捕食模型,讨论了模型的一致持久性,应用特征子空间分解与线性化的方法得到了模型正平衡点局部稳定性的充分条件,进一步通过构造适当的Lyapunov泛函的方法得到了正平衡点全局稳定性的充分条件。