多通道线性系统的Luenberger观测器

本文针对多通道线性系统，给出了Luenberger形式的观测器，讨论了其收敛的条件，利用多通道线性系统特征结构配置理论，给出了设计的方法，并给出了实例和仿真结果。     

门级逻辑模拟算法

本文论述了计算机辅助逻辑模拟的基本方法，给出了门级逻辑模拟算法，并在IBMPC-286上编程实现。文中对算法进行了分析。给出算法的时间和空间复杂度。最后给出实例，实践表明，使用本文给出的算法可取得与实际吻合的模拟结果。     

建模与仿真空间参考模型软件系统的设计和实现

首先介绍了空间参考模型和坐标变换软件系统设计和实现的原则，并给出了软件系统的体系结构和功能模块组成，然后给出了空间参考模型部分的主要数据结构和实现代码并分析了坐标变换的策略和方法，最后给出了坐标变换的流程，主要数据结构，函数和用户接口。     

基于AI的主动数据挖掘技术在网络故障管理中的应用

讨论了基于人工智能的主动空间数据挖掘技术在故障管理中的应用，给出了一个应用模型，其中主动空间数据挖掘技术主要体现在数据融合，数据挖掘和知识发现的过程中，文中首先给出了规则定义和触发器定义，并对专家系统的知识发现过程给出了基于时间窗口的告警关联算法，最后给出了在仿真环境下的系统性能测试分析，模型实现和分析数据表明该模型是的可行的。     

数据预处理中填补空缺值的方法技术

该文介绍了在实际工作中采用的几种方法数据预处理，对于有关方法，给出了算法和流程等，同时，给出了应用实例，并对相关方法的适用性进行了分析。     

基于消息的构件组合运算与构件演化

根据构件能够接收和发送的消息，扩展了构件接口定义框架，给出了基于消息的构件组合模型，定义了构件的执行路径，对四种组合运算进行了形式化描述，提出并证明了六则构件演化运算．给出了一个实例：把一个没有显示语义的层次系统模型简化为语义明确的树形组合模型，并给出了模型的代数表达式和简化算法．     

关于《单片机系统的加密技术》一文的探讨

本指出了《单片机系统的加密技术》一中的四个理论性错误，给出了理论证明和分析，好其好的加密方法给出了理论上保密性能的分布，并给出了一种较好的加密算法。     

铂电阻器非线性校正的新方法

给出了铂电阻线性化测温的设计原理和实用电路，运用数学原理对铂电阻器测温电路进行了研究，为铂电阻器的非线性补偿方法提供了理论依据，并给出了实验结论。     

VPN技术的研究与实现

给出了作者对ＶＰＮ的理解，分析了支持ＶＰＮ实现的几个主要隧道协议的特点，简要探讨了Ｎｏｖｅｌｌ和Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＶＰＮ的实现，最后，给出了一个应用层 ＶＰＮ的方案和实现。     

DM642嵌入式网络接口开发设计

给出了一个基于TMS320DM642 DSP芯片的嵌入式网络实现方案，实现了在大规模信号处理情况下的100Mb/s网络数据传输接口，给出了硬件连接框图和软件流程。同时对DM642网络接口设计过程中的相关问题进行了讨论，如与硬件兼容问题、初始化问题、中断和同步问题、内存溢出问题等，并给出了相应的解决办法。     

多数据库系统中的模式映射方法

多数据库系统一般具有四级模式结构,全局用户只能访问全局模式,而最终的数据必须从各局部数据库系统中获得,因此必须建立多数据库系统的模式映射,它表示了局部模式通过输出模式集成为全局模式的相应转换。本文给出了一种多数据库系统中的模式映射方法,并使用 模式映射树来存储和表达这种模式映射。     

基于源模式分裂的模式匹配算法

模式匹配就是在作为输入的模式中有对应语义关系的元素间产生一个映射.为了提高模式匹配的效率,提出了一种新型的模式匹配方法--源模式分裂模式匹配算法.它可以解决标准模式匹配难以解决的问题:1)源模式的某一个属性和多个目标模式的多个属性之间建立匹配关系;2)表格中的不同元组对应其他表格同一元组的不同属性值的匹配.在匹配过程中,该方法先搜索种类型属性,然后根据种类型属性建立选择条件,最后把源模式进行分裂形成视图,再重新生成候选匹配集合,从而提高模式匹配的质量.     

抽取XML文档到关系数据库

XML在关系数据库中的存储问题是XML研究领域中的一个重要问题。在总结多种映射方法的基础上,提出了一种方法将多个相似的XML文档进行解析,根据映射关系,生成各自的关系模式,并分析归纳出一个集成的关系模式,然后创建一个关系数据库,并在映射关系的基础上提取并存储XML文档数据到关系数据库。此方法以较为简洁的结构保存了XML文档的数据信息,其最大的特点就是不用考虑文档的模式信息（DTD,XML Schema）。并通过一个具体的实验结果来说明这种方法的有效性。     

利用本体和主题词表的集成构造RDF模式

为了减少语义异构性带来的信息发现、集成和存取的困难,论述了语义元数据构造,提出了通过集成现存的本体和主题词表构造元数据模式的一种新方法,即元数据模式构造的两步方法:在主题词T和本体O之间的连接关系规范;概念主题词表的自动构造。这个集成基于主题词术语和本体概念之间的蕴含关系规范,并产生具体应用的元数据模式,同时也给出利用结果元数据模式构造RDF模式的过程。     

基于使用信息和聚类方法的多模式集成

数据集成是解决多数据源整合问题的有效手段.如何准确高效地集成多数据源模式具有重要研究意义.关于模式集成已有大量的研究工作,但均忽略了用户使用信息.在用户使用信息的基础上提出一种新颖的基于聚类技术的多模式数据集成方法.首先从数据库的查询日志中为模式属性提取特征向量,并对其进行聚类.然后根据结果聚类间的最小差异性,为每个结果聚类引入最大相似性阈值,利用该阈值发现结果聚类中与该类语义不相似的异常属性.最后针对结果聚类中的3类异常属性,设计3种异常属性去除规则,进一步提出异常属性去除算法EPKO.实验结果表明,该方法具有较高的准确度,可以有效地解决多个模式的集成问题.     

发掘数据库模式间的复杂语义匹配

模式匹配是数据集成和数据转换中的重要问题.现有的模式匹配方法大多集中于发掘模式间的1:1匹配,然而,现实世界模式之间除了1:1匹配还包括许多的复杂匹配.本文提出一种新的发掘数据库模式问复杂匹配的方法--CSM(Complex Schema Matching),它在全面发掘模式问1:1和复杂匹配的同时,还可进一步找到不透明列间的匹配关系.实验表明,CSM不仅能全面的发掘模式间匹配,与其它模式匹配方法相比,还具有较高的查全率、查准率和效率.     

面向智慧民生领域的增量交互式数据集成方法

智慧民生作为智慧城市的重点领域,包含众多应用系统,积累了大量层次结构数据.为了形成城市范围完整数据集,需要集成并统一异构的数据模式,向用户提供统一的数据视图.针对智慧民生领域的领域知识宽泛、缺乏中文语义匹配支持、模式数量众多、元素标签缺失但实例数据丰富等几方面特点,提出了一种增量交互式模式集成方法.该方法采用增量迭代的方式逐步完成多模式集成任务,大幅降低集成计算量;在模式匹配阶段,综合利用模式信息和实例数据构造了多种适用于中文且能力互补的匹配器,并通过相似度熵来度量机器的决策置信度,适度引入人工干预;在中介模式生成阶段,处理模式间可能出现的各种冲突,最终输出全局统一的中介模式.利用从互联网爬取的多源二手房数据设计并完成实验,实验结果表明:此方法在人工干预程度足够小的前提下,具有较好的模式匹配准确性.     

数据仓库跨版本透明查询系统的设计

针对传统数据仓库系统中多维模式进化历史的挥发性问题,提出用版本元数据来记录数据仓库进化过程中的每一种多维模式状态,给出版本元数据结构,设计了跨版本透明查询系统及相应的查询算法。查询分解算法将用户基于一种模式结构提出的查询请求分解为在各个数据仓库版本上计算的子查询,集成算法将子查询结果进行必要的汇总和转换。     

Double-layered schema integration of heterogeneous XML sources

Schema integration aims to create a mediated schema as a unified representation of existing heterogeneous sources sharing a common application domain. These sources have been increasingly written in XML due to its versatility and expressive power. Unfortunately, these sources often use different elements and structures to express the same concepts and relations, thus causing substantial semantic and structural conflicts. Such a challenge impedes the creation of high-quality mediated schemas and has not been adequately addressed by existing integration methods. In this paper, we propose a novel method, named XINTOR, for automating the integration of heterogeneous schemas. Given a set of XML sources and a set of correspondences between the source schemas, our method aims to create a complete and minimal mediated schema: it completely captures all of the concepts and relations in the sources without duplication, provided that the concepts do not overlap. Our contributions are fourfold. First, we resolve structural conflicts inherent in the source schemas. Second, we introduce a new statistics-based measure, called path cohesion, for selecting concepts and relations to be a part of the mediated schema. The path cohesion is statistically computed based on multiple path quality dimensions such as average path length and path frequency. Third, we resolve semantic conflicts by augmenting the semantics of similar concepts with context-dependent information. Finally, we propose a novel double-layered mediated schema to retain a wider range of concepts and relations than existing mediated schemas, which are at best either complete or minimal, but not both. Performed on both real and synthetic datasets, our experimental results show that XINTOR outperforms existing methods with respect to (i) the mediated-schema quality using precision, recall, F-measure, and schema minimality; and (ii) the execution performance based on execution time and scale-up performance.     

Structural schema integration with full and partial correspondence using the dual model

The integration of views and schemas is an important part of database design and evolution and permits the sharing of data across complex applications. The view and schema integration methodologies used to date are driven purely by semantic considerations, and allow integration of objects only if that is valid from both semantic and structural view points. We discuss a new integration method called structural integration that has the advantage of being able to integrate objects that have structural similarities, even if they differ semantically. This is possible by using the object-oriented Dual Model which allows separate representation of structure and semantics. Structural integration has several advantages, including the identification of shared common structures that is important for sharing of data and methods.