模糊方法在数据分片中的应用

传统的数据分片方法不反映人们对事物认识所具有的模糊性。本文应用模糊方法来处理数据分片，便能较好地克服传统方法的局限性。     

DTN网络中的基于Bundle协议的数据包发送算法

DTN传输协议引入束和分片的概念,将数据分块传输以适应经常发生链接中断的链路。研究了DTN传输层的Bundle协议和LTP(Licklider transmission protocol)协议,针对网络环境可能在短时间内剧烈变化的问题,研究了数据块的大小对传输效率的影响,提出了DTN网络中基于Bundle协议的数据包发送算法,动态选择最适合当前网络状况的发送策略以获得最佳的系统性能和传输效率。仿真结果表明:适当选取发送数据块的大小可以大幅度提高传输效率。     

一种新的实现多级安全数据库系统的方法

为了解决多级关系实现时存在的重复联接和虚假元组等问题,这里提出了一种新的多级关系分解和恢复算法。该算法采用水平分片的方式将多级关系划分为多个单级关系,并且可以根据需要从这些单级关系中重构多级关系。与SeaView算法相比,该算法不需要对多级关系执行垂直分片,因此它在恢复多级关系时只需要在单级关系集合上执行联合操作,从而提高了多级关系的存取效率并且消除了虚假元组。     

基于GPRS的路灯智能控制系统

为了提高路灯的使用效率和节约电能，设计路灯智能控制系统．将GPRS数据传送服务引入路灯管理系统，该系统利用GPRS技术对每套路灯的运行状况进行时实监测．系统通过GPRS网络将监测数据接人Internet,实现与监控中心的通信，监控中心根据实测数据对路灯进行相应的控制．实验结果表明，该系统能实时监视路灯的状态，有效控制路灯的运行．收到了预期的节能效果．     

有限元数据场等值图绘制算法

目的描述有限元模型中数据场的分布规律，提高等值线与等值面的常用可视化手段的绘制精度．方法基于正则有限单元的坐标与物理场插值函数，利用二分法快速准确提取等值点．结果笔者对二维数据场的三角形分片等值线算法和三维场等值面绘制的Marching Cubes算法做了考虑有限元特性的改进并给出了具体的实现算法，以具体图例对算法描述精度提高的有效性进行了验证，结论通过理论研究和应用，反映新算法能充分达到有限元数值分析的精度，尤其针对高阶插值数据场效果更好．     

广义延拓插值法在气压数据处理中的应用

根据一种新的逼近思想——广义延拓插值法，构造出气压数据逼近的广义延拓插值模型。并分别应用线性插值法、拟合法和广义延拓插值模型。并分别应用线性插值法、拟合法和广义延拓插值法对气象中的气压数据实行逼近计算，结果对比表明采用广义延拓逼近方法这种数学模型去处理气压函数，既可以在分片边界点上满足插值条件，并比线性插值光滑；又可以充分利用分片插值区域的周围结点(包括内点)的信息、现实分片最佳拟合，并且不会出现拟合法逼近中的台阶性突变。     

射电望远镜指向误差的广义延拓插值修正方法

提出了一种新的基于广义延拓插值的射电望远镜指向误差修正模型,在线性修正模型的基础上对观测域进行球面的Delaunay三角剖分,利用高精度的广义延拓插值逼近方法生成不分项的整体分布曲面． 此方法可在分片边界点上满足插值条件,并充分利用分片插值区域的周围结点(包括内点)信息,实现分片最佳拟合． 应用50m天线指向实验数据进行分析,结果表明该模型与线性修正模型相比,指向预测精度提高了30.3％,从而能更有效地提高望远镜的指向精度．     

分布式战术数据库系统的查询处理

全局查询的分解优化及综合是分布式数据查询处理中重要的技术问题。本文从系统实现的角度讨论这些问题,提出了全局查询条件与分片条件的相容性的处理算法,以及全局查询条件包含分片条件的概念和判断算法,描述了系统查询条件的分解及综合的算法框图。     

移动存储设备数据安全导入系统

针对既能通过通用移动存储设备将非涉密计算机中的数据导入涉密计算机,又能防止涉密计算机中的信息通过通用移动存储设备泄露的问题,设计了一种基于数据二极管的移动存储设备数据安全导入系统。给出了该系统的硬件和软件设计,创新性地将数据二极管技术应用于移动存储设备的数据导入。介绍了基于双光纤收发器实现数据二极管的方法,详细分析了影响数据导入可靠性的几种因素,提出了“分片重传”、“分片写盘”等提高数据导入可靠性的方法。给出的方法能有效提高数据导入的可靠性,对于安全导入系统的具体实现具有重要的参考价值。     

基于XML的异构地理数据交换的设计与实现

对XML技术和集成策略进行了介绍．针对目前GIS数据集成和共享中出现“GIS应用孤岛”的现状，提出了一个以XML为数据交换模型的地理位置查询系统与GIS之间的数据交换框架，该框架能在考虑共享过程中数据的可靠和效率等问题的基础上，较好地实现地理位置查询系统与GIS之间的实时数据传送和信息共享．     

一种嵌入式系统内存管理的延迟合并伙伴机制

为提高嵌入式系统动态存储管理机制的运行效率,确定时间开销,该文在分析经典伙伴系统的基础上,提出了延迟合并的方法,并辅以碎片整理及位图机制。通过仿真试验效果分析,该机制具有更好的运行效率。     

基于分布式哈希表的分布式子空间聚类算法

提出一种基于分布式哈希表(DHT)的分布式子空间聚类(DISCLUS)算法,该算法对各结点存储的数据分别进行子空间聚类,对聚类结果进行合并,得到分布式系统的聚类结果.针对子空间聚类的特点,提出结果集缩减和结果集剪枝策略对结点间通讯进行优化.为实现结点聚类结果合并,提出分布式表决算法(DDV).该算法利用底层覆盖网的拓扑结构进行层次化表决信息收集,在动态网络环境中实现了对所有结点的无冗余覆盖.理论分析和实验表明,DISCLUS算法的聚类误差和通讯性能能够较好地适应系统数据集规模、网络规模和数据空间维度的增加.     

K-均值聚类算法的MapReduce模型实现

针对日益严峻的大数据处理时间长、执行速率低等问题,通过深入分析,提出了一种提高大规模数据聚类效率的方法。以K-均值聚类算法为原型,利用Map Reduce模型在大规模数据处理方面的优势,对原有算法进行并行化改进,设计出一种基于Hadoop分布式云平台的K-均值聚类Map Reduce模型。应用此模型,对淘宝用户仿真数据进行聚类试验,试验结果表明,对K-均值聚类算法的Map Reduce模型实现后,性能优于原算法性能,缩短了聚类时间,提高了聚类效率,特别适于对海量数据进行聚类处理。     

分布式数据挖掘中基于扰乱的隐私保护方法

通过设计一种随机数值片拆分统计机制,提出分布式环境下的匿名均值统计和匿名方差统计方法;结合同态加密机制,设计了分布式环境下的随机数据交换方法,实现了分布式环境中匿名数据交换机制.结合上述两种方法,提出分布式环境下基于数据扰乱技术的隐私保护方法,支持高效的分布式隐私保护数据挖掘.共谋攻击的实验结果和分析表明：匿名数据交换机制下的数据挖掘隐私保护方法在高密度共谋攻击的半诚实环境中有较好的鲁棒性,与主流的安全多方计算相比具有显著的效率优势;同时,该方法具有较高的灵活性和通用性,能应用于关联规则挖掘、聚类多种场合.     

基于关系分解的外包数据库机密性保护方案研究

针对外包数据库服务中数据库服务提供商本身并不完全可信等潜在威胁引起的隐私数据机密性威胁,提出了一种基于关系分解的外包关系数据库机密性保护方案。设计了考虑查询类型和属性所处查询位置的属性分解代价计算策略,并以此计算策略为评价标准,给出了求解最小属性分解代价方案的算法。然后,对各数据切片进行了准标识符的抗共谋攻击处理,并进行了性能测试。实验对比结果表明该方案对不同的应用查询类型有较好的适应性,有效降低了关系分解代价,提高了查询执行效率。     

分布式能源系统及其运行特性分析

介绍了日本某学术研究都市的分布式能源系统所采用的发电技术和余热利用系统,并对此系统的历年运行数据进行了分析.通过分析发现,燃料电池的余热利用效果不理想,其综合能源利用效率低;而燃气内燃机的余热利用较好,综合能源利用效率达到60%以上.因此提高整个系统的余热利用率是该系统优化运行的重要课题.     

数据分布模型的应用研究

分析和研究了一种分布式数据模型的策略 ,利用聚类分析算法和智能 Agent技术 ,对相关数据进行聚类统计 ,按照同类数据聚合的原理 ,决定需调整和转移的数据 ;在此基础上 ,提出了系统集成中数据分布不合理时的数据动态转移 ,以及在数据转移过程中 ,异种数据库之间的数据格式转换等问题的解决方案     

聚类神经网络的通用设计方法

基于神经网络的聚类算法通过其并行计算能力可以提高聚类速度．现有的聚类神经网络只能处理特定分布的数据聚类，网络缺乏通用性．文中分析了基于ＡＶＱ的聚类和Ｃ－均值聚类的等效关系，提出了一种通用的聚类神经网络设计方法．它适用于各种数据分布的聚类问题     

分布式数据库系统数据一致性维护方法

分布式系统的重要特性是保证数据的有效性、一致性,查询的实时性。本文介绍了分布式环境中数据复制的基本概念、基本原理以及数据复制的实现方法。     

基于分解与加密的云数据库隐私保护机制研究

针对租户对云数据库服务模式下数据隐私保护的需求,提出了一种基于分解与加密的云数据库隐私保护机制。租户根据自身的隐私保护需求定义隐私约束,由云服务提供商平台的可信数据隐私保护模块根据隐私约束完成最少加密属性分解,并对分解结果中一部分属性的数据值加密实现数据隐私保护,从而建立了基于分解与加密的云数据库隐私保护模型。对该隐私保护模型进行了扩展,实现了防止数据分布隐私泄漏、减小服务提供商平台负载和对可排序属性进行范围查询的目的。