数据库管理系统文字型数据的类HASH编码技术与准顺序式紧缩存储结构

文字数据即字符串，它与图形，图像，声音以及其他形式的数据一样，属于非数值数据，在微型机的数据库应用中，对这类数据通常需要压缩（归）存储，否则若照搬数据库原结构存储将会产生存储空间的沉余，本评议介绍在关系式数据库Foxbase(dBASE)应用环境下所设计的一套旨在提高系统存储性能的技术与结构－HASH编码技术和顺序式紧缩存储结构，由于在实现时结合Foxbase(dBASE)环境对的HASH技术以及顺序式紧缩结构进行了一些必要的修改，故此非正式地称它们为“类HASH编码技术(Similar HASH Coding Technique)”与“准顺序式紧缩存储结构（Quasi-Sequential Condensed Storage Structure)”，另外，本文还给出了类HASH技术的编码／解码以及准顺序式紧缩文件 存取算法，讨论了此项设计对系统效率的影响。     

串匹配算法中的自动机紧缩存储技术

自动机是串匹配算法中常用的数据结构,对自动机实现紧缩存储可以节省算法空间。总结常用自动机紧缩存储方法,分析其原理、时间效率、空间效率和优缺点,给出各种方法与数据稀疏性之间的关系。运用紧缩存储方法实现基本AC算法,对随机数据和真实数据的实验结果证明该算法有效。     

藏文紧缩格识别方法

分词是自然语言处理的一项基础性工作,对自然语言处理的后继工作有较大的影响。紧缩格的识别是藏文分词中最难最重要的技术之一。通过剖析已有藏文紧缩词识别方法,分析藏文字词的特征,针对性地提出了识别藏文紧缩格的规则算法、添加—还原算法和最大熵模型的特征模板,从而得到基于规则、添加还原法与最大熵模型相结合的藏文紧缩格识别方法。实验数据表明,该方法识别藏文紧缩格的准确率、召回率和F1值分别达99.26%、96.47%、97.85%,比现有最高的准确率有了较明显的提高。     

数据保护进行式

当前，由于很多企业都开始紧缩IT预算。因此，他们更青睐那些能够在企业的IT预算内优化企业现有存储资源的数据保护技术。正如ESG的创始人兼首席分析师SteveDuplessie所言，数据增长虽然是自然产生的，但是大部分数据都是由于科学研究产生的。     

PER编码与实现技术

本文介绍了紧缩编码规则 Ｐ Ｅ Ｒ以及减少编码冗余信息的技术，并结合 Ｉ Ｔ Ｕ Ｈ２４５ 建议（基于低速率线路多媒体通信终端的传输控制协议）讨论了用 Ｃ＋ ＋ 语言实现紧缩编码规则的方法和实现技术。     

应用MCMIS的报表生成器实现数据库制表自动化

百事一日通软件MCMIS(Micro Code MIS,以下简称MCMIS)是一种基于数据库代码缩微变换的通用智能型MIS,适用于所有行业各项业务的管理,除具有一般MIS的各项功能外,还具有多项数据库技术,如缩微扩展、汉字替换、统计汇总、数据紧缩和报表生成等项技术的特殊功能,用以实现信息管理的全过程。本文则叙述如何应用数据库报表生成技术及其报表生成器,实现数据库制表自动化。     

基于紧缩状态表的高效数据定位方法

数据定位是松散式P2P系统面临的挑战性难题。本文提出了一种新的数据定位方法--紧缩状态表方法（CSTM）。在CSTM中,每个结点上维护一个状态表,保存了丁跳（Hop）内全部邻居上数据的关键字信息,各个结点按照状态表来转发数据定位消息。CSTM方法采用Bloom Filter技术来压缩表示状态表,采用查询Cache建立与最近访问的结点之间的快捷连接。模拟结果表明,与广播泛洪和二路随机转发方法相比,CSTM方法大大减低了P2P网络中数据定位的消息开销,并能够获得较短的查询路径长度。     

True BASIC数据文件的生成及随机读写

True BASIC系统能生成四种磁盘文件:文本文件、编译文件、字节文件和记录文件。其中,记录文件作为处理大批数据的数据文件是方便的。本文通过分析记录文件的结构,讨论它作为数据文件时,紧缩存贮空间的生成方法,并给出对数据随机读写的程序。     

下一代数据中心之关键:网络虚拟化

数据中心在面临预算不断紧缩和数据日益猛增的严峻压力下,越来越多的客户纷纷寄希望于虚拟数据中心,以达到提高硬件利用率、实现节能、提高数据的可用性和IT服务水平的目的。虚拟化数据中心被称为下一代数据中心（或DC2．0）,而支持其得以实现的核心技术包括：服务器虚拟化、存储虚拟化以及网络虚拟化。     

水晶石闪耀奥运

高度依赖IT的设计行业,如何用IT为创新提供坚如磐石的基础?尤其是国际金融危机之下的预算紧缩,这些给水晶石这样的小企业提出了技术考验。     

面向相似数据的无损压缩技术

对存在于网络信息、观测数据以及生物信息中的大量相似数据,使用传统的压缩方法压缩不能达到更好的效果。对相似度很高的数据采用一种新的无损压缩方法,即基础序列加上一组基于编辑距离的差异量来表示整个数据集,可以只用很少的差异量来表示原本巨大的数据项。针对现实中数据不会整体相似的特点,提出一种先聚类再压缩的思想,在每个聚类中构造聚类中心作为虚拟基础序列,使压缩比最大化。通过大量实际数据集的实验测试与分析,表明提出的无损压缩技术对于相似序列数据具有很好的压缩比。     

Three-criterion model of coding as a guarantee of lossless compression of content

An essentially new algorithm of constructive data compression is considered in the present article. The base components in the operation of the new model are specified. It is shown that procedural evaluation of the data packing procedures in the solution of problems involved in combining the principles of constructivism and guaranteed hyper-reduction in processes of digital information compression is supported on the base of a three-factor model of content transformation.     

A cryptographic tool as an emulator of loss-free data compression procedures

An essentially new algorithm for constructive data compression is considered. The base components in the operation of the new model are indicated. A complex of cryptographic content transformation systems supports procedural evaluation of data packing procedures in the solution of problems of compatibility of the principles of constructivism and hypercompression in processes that arise in the compression of digital information.     

实时数据库中历史数据无损压缩算法的研究

实时数据库在工业控制领域得到广泛应用,其保存的历史数据占用大量的存储空间。为了在保持高实时性等特点的同时,尽可能地提高数据库的容量,数据压缩技术被引入实时数据库。本文设计一种针对实时数据库历史数据的无损压缩算法,该算法改进自LZ算法。通过试验比较发现这种算法运算量小、压缩率高、压缩速度快,是一种高效的无损压缩算法。     

超长DNA序列的高效压缩算法研究

DNA序列虽然只由四个碱基组成,但数据量却非常巨大。有效的压缩DNA数据能大量节省传输的时间开销。目前已经有一些DNA序列专用的压缩算法,如Biocompress,DNACompress和CTW＋LZ。虽然这些算法可以获得较好的压缩比,但是由于采用了传统的CTW算法或Iz系列的字典替换,导致花费太多的时间。为了解决这一问题,提出使用改进的RLE,差分编码和可变长整形等一系列编码方式进行多重压缩的高效压缩算法Dzip。标准DNABenchmark数据测试的实验数据表明,该算法与现行DNA专用压缩算法相比,加速比至少为28。     

基于基址重定位的快速域名压缩算法

为了提高DNS服务器的性能,提出了基于M/M/c排队系统的分析模型.利用该模型分析了DNS服务器的响应时间百分比,确定了其性能瓶颈在于域名压缩速率.目前传统压缩算法由于规则的限制只能在查询应答时进行实时的域名压缩,在高访问量场景存在性能问题.为了提高压缩速率,从DNS数据特征方面对域名压缩的原理进行了剖析,并在此基础上结合重定位技术,提出一种新的域名压缩算法.新的设计改变了传统的DNS数据处理流程,通过压缩前置,降低了应答的实时消耗.实验结果表明,该算法在压缩比损失很小的条件下提升了系统资源利用率,达到了优化响应时间百分比的目的.     

Wavelet Compression and the Automatic Classification of Urban Environments Using High Resolution Multispectral Imagery and Laser Scanning Data

The field of wavelets has opened up new opportunities for the compression of satellite data. This paper examines the influence of data compression on the automatic classification of urban environments. Data from Daedalus airborne scanner imagery is used. Laser scanning altitude data is introduced as an additional channel alongside the spectral channels thus effectively integrating the local height and multispectral information sources. In order to incorporate context information, the feature base is expanded to include both spectral and non-spectral features. A maximum likelihood classification is then applied. It is demonstrated that the classification of urban scenes is considerably improved by fusing multispectral and geometric data sets. The fused imagery is then systematically compressed (channel by channel) at compression rates ranging from 5 to 100 using a wavelet-based compression algorithm. The compressed imagery is then classified using the approach described hereabove. Analysis of the results obtained indicates that a compression rate of up to 20 can conveniently be employed without adversely affecting the segmentation results.     

面向无线传感器网络的流数据压缩技术

目前无线传感器网络广泛应用在各个领域来进行复杂的监控和计算任务。因其资源有限的特点（处理、传输带宽、能量），对无线传感器网络在数据处理和传输方面提出了新的挑战。本文提出一种基于曲线拟合技术的流数据的压缩传输方法CODST，用于压缩每个传感器采集到的数据，并在基站进行数据还原。实验表明，提出的方法在保证压缩传输后的流数据的精度前提下可以大大减少数据传输量，节省网络带宽和能量。     

JPEG2000压缩标准中小波基的选择

从数字图像压缩编码系统中小波基选择的几个指标出发，对这些选择指标进行了详细的讨论，阐述了这些选择指标之问的关系和对数字图像压缩性能的影响。基于这些选择指标对基于人眼视觉特性构造的新型小波基(V9／3)和Daubechies9／7小波基进行比较，结果表明前者的压缩性能要优于后者，采用前者进行数字图像压缩时，重建图像具有更好的视觉效果，而且可以显著减少小波变换的计算复杂性。     

基于空间相关性与灰色模型的WSN数据压缩方法

针对目前无线传感器网络（WSN）数据压缩方法的计算复杂度高、压缩效率和数据恢复准确率较低的情况,提出基于簇头-基站分离式结构的WSN数据压缩方法。该方法在WSN的单层分簇结构的基础上,要求感知节点将采集的原始数据分段发送,采用原有WSN数据压缩方法对簇头节点接收的数据进行空间相关性压缩,在基站采用灰色模型进行数据恢复。另外,通过实验分析灰色模型与灰色马尔可夫链模型对数据的恢复效果,给出算法最优模型与段长。仿真结果表明,提出的方法相比传统线性回归方法在较高压缩效率时可显著提高数据恢复精度。