具有多时间粒度的强全序时态模式中多值依赖问题研究

在时态数据库中存在着与时态多值依赖相关的存储冗余、更新异常等问题.但由于时态多值依赖的复杂性,使得根据时态多值依赖所进行的范式分解并不能总保持无损联接,为此对强全序时态模式中时态多值依赖与无损分解的相关性进行了深入研究,给出了规则的时态多值依赖(RTMVD)和属性集的时间粒度等概念,并给出了RTMVD的一套有效的推理规则,针对强全序时态模式中时态多值依赖与无损分解的相关性给出了相关定理,解决了规则的时态多值依赖环境下时态模式在多粒度上的无损分解问题,为规则时态多值依赖环境下时态模式的进一步规范化奠定了基础.     

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，     

具有多时间粒度的时态数据库初等关键字、简单范式分解问题研究

一个好的数据库逻辑设计目标是消除数据冗余以及插入、删除和更新异常．对于时态数据库也是如此．提出了时态初等函数依赖、时态初等关键字、时态简单关键字等概念,在此基础上利用具有多时间粒度的时态函数依赖（TFD）约束对时态数据库进行了规范化研究,提出了规范程度高于时态三范式低于时态Boyce—Code范式的时态初等关键字范式（TEKNF）及时态简单范式（TSNF）,并研究了时态初等关键字范式和时态简单范式的分解问题,给出了相关分解算法,并对算法的可终止性、正确性进行了证明,对时间复杂度进行了分析．     

具有全序时态类型集时态函数依赖集的研究

好的数据库逻辑设计目标是消除数据冗余以及插入、删除和更新异常.对于时态数据库,可以通过具有多时间粒度的时态函数依赖(TFDs)约束对时态数模式进行规范化.但是由于时间维的引入和多时间粒度的使用而给数据库设计带来巨大的复杂性.一般来说,系统所能处理的和相当多的应用所涉及到的时态类型集满足全序关系,并且具有全序时态类型集的TFD集的推导规则与传统函数依赖(FDs)的Armstrong公理有着紧密的联系.通过分析TFDs与FDs之间存在的联系,利用传统FD集的相应算法,提出了成员籍、有限属性闭包等TFD集的一些重要算法.这些算法是时态数据库进一步规范化的基础.     

全序时态模块模式的TO_TBCNF分解问题研究

时间粒度是所有时态数据所拥有的共同特点。在许多时态数据库应用中,都涉及多时间粒度约束,但是,具有多时间粒度的时态数据库的设计相当复杂,难以实现。而现实世界中的许多应用涉及到的时态类型集都能满足全序关系,由于具有全序时态类型集的全序时态模块模式有着良好的特性,文章提出了全序时态模块模式、时刻关系模式、全序时态模块投影和全序时态BC范式（TO_TBCNF）等概念,并给出了全序时态BC范式的分解算法,对其正确性、可终止性进行了证明,并对时间复杂度进行了分析。     

模糊时态数据库设计中模糊/时态向量空间特性研究

数据库设计的目标是生成一组模式,使数据存储既减少冗余,又可方便地获取信息。这是通过设计满足适当范式的模式来实现的。函数依赖FD是有效的工具。对于多粒度模糊时态数据库设计来说,模糊值和多粒度模糊时态序列的映射关系是将传统FD扩展到模糊时态函数依赖FTFD的关健,通过分析属性集的有限闭包、时态类型集的封闭集、属性集在给定时态上的依赖等概念,得到模糊/时态向量的特征描述,并对此方法的正确性进行了论证。此方法能方便地在计算机上表达模糊属性值和模糊时态序列的映射关系,为模糊时态数据库范式的判定和分解算法提供有效的手段。     

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。     

一个具有多时间粒度时态函数依赖集的成员籍算法

对于具有函数依赖（FDs)约束的传统关系数据库规范化理论来说，判定一个FD是否被给定FD集所逻辑蕴涵（即成员籍问题）是非常重要的，这有助于设计有效的模式分解算法，而对于具有时态函数依赖（TFDs)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，由此讨论了时态类型的一些特性，并提出了有限决定集的概念，基于求得属性的有限决定集，对每一个元素的左部属性集是单一属性的TFD集给出了一个有效的成员籍算法和相关的正确性证明。     

多时间粒度下时态数据库设计中时态类型的处理

在许多大型信息系统中需要存储大量的历史数据．为了有效地组织这些时间变化数据，可以使用时态函数依赖（TFDs）对时态数据库进行有效地设计．由于多时间粒度的使用，数据库设计算法需要在计算机上实现表示时态类型间的关系的逻辑结构和时态类型间的相关操作．为此提出了细于关系矩阵和封闭的时态类型集，并且对于给定的时态类型集及其细于关系矩阵，给出了一个自动生成它的一个封闭集及封闭集对应的细于关系矩阵的有效算法，通过提出的细于关系矩阵和封闭集算法，可以方便地在计算机上实现时态数据库设计算法需要的时态类型间的细于关系比较和glb操作。     

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．     

多时间粒度下时态函数依赖集的成员籍算法

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。类似于传统的函数依赖(FDs),TFD集的成员籍问题是时态模式规范化所要解决的一个关键问题。由于多时间粒度的使用,使得有成员籍问题变得非常复杂。为了有效地解决此问题,分析了TFDs与FDs之间存在的联系和封闭时态类型集的特性,并且基于提出的有限导出时态类型集及其求解算法,提出一个有效地解决TFD集的成员籍问题的算法。     

一个多时间粒度下时态模式的T3NF分解算法

对于时态数据库，时间维的引入使得如何有效地进行数据库设计以消除数据冗余和插入、删除异常显得尤为重要．可以通过支持多时间粒度的时态函数依赖（TFDs）约束对时态数模式进行规范化．但是多时间粒度的使用给数据库设计带来巨大的复杂性．一般来说，系统所能处理的和相当多的应用所涉及到的时态类型集满足全序关系．对于这种具有全序时态类型集的时态模式，通过分析TFD臬所具有的良好特性，给出了一个得到满足时态第三范式（T3NF）的无损分解的多项式时间的算法．     

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。     

全序时态模块模式的TO_TSNF分解问题研究

在许多时态数据库应用中，都存在着涉及多时间粒度的约束。但是，具有多时问粒度的时态数据库的设计相当复杂，甚至难以实现，而现实世界中的许多应用所涉及到的时态类型集都能满足全序关系。同时，具有全序时态类型集的全序时态模块模式有着良好的特性，因此本文提出了全序时态模块模式、时刻关系模式、全序时态模块投影、全序时态简单候选关键字、全序时态三范式（TO_T3NF）和全序时态简单范式（TO_TSNF）等概念，并给出了全序时态简单范式的分解算法，对其正确性进行了证明，并对时间复杂度进行了分析。