一种多值规则量词公式的tableau的方法

在多值逻辑中，含有量词的tableau方法具有统一的扩展规则，并已通过可靠性和完备性的证明。但是由于扩展后的分枝非常庞大，使机器实现非常困难。文章通过对规则量词公式与一阶经典量词公式的对应关系的研究，使二者使用统一的扩展规则。     

基于空值修复的数据库一致性查询方法*

完整性约束常用来定义数据库的数据语义,违反约束的数据库实例为不一致数据库,返回含有不一致结果的查询称为不一致查询。一致性查询目的在于不修改数据库实例而从不一致数据库获取满足约束的查询结果,已有方法因其支持的约束类型有限或计算复杂度高而影响其应用范围。提出了一种基于空值修复的数据库一致性查询方法,首先将原始完整性约束转换为与查询相关的统一约束,然后根据统一约束对原SQL查询进行查询重写,重写后的查询将不一致属性值当做空值来处理以获得满足完整性约束的结果。系统实现与实验证明,该方法在多种完整性约束类型与SQL     

非经典逻辑的语义tableau方法

1.引言自动推理作为自动定理证明的扩展,在计算机科学,特别是人工智能领域中占有重要的地位。许多系统,都是以推理系统作为其核心部分,因此自动推理的研究,对人工智能的其它分枝将产生深远的影响,它所提出的推理方法也被应用于人工智能的各个领域。目前主要的推理方法有:公理系统、自然演绎系统、归结系统、语义tableau系统,不同的方法对于不同的逻辑系统各有优劣。归结系统和语义tableau系统都比较适合于自动推理,其中归结系统与子句或合取范式CNF密切相关,对经典逻辑非常有效,但对于模态逻辑等非经典逻辑存在困难。首     

基于聚类的非一致性数据库查询重写

在非一致性数据库上,以元组匹配技术所产生的聚类和概率数据库的元组概率为基础,提出了可信聚类概率和可重写查询判断方法.考虑了最普通的IC情况（key-to-key和nonkey-to-key）,给出了无连接和有连接的查询重写方法.连接查询重写方法缩小了用于连接的中间结果集中可信聚类的元组数量,有效地提高了查询性能.实验使用TPC-H决策支持基准的数据和查询进行性能研究,分析了聚类基数和数据库尺寸等相关因素的影响,结果显示方法是有效的.     

非一致性数据库关键词非聚集约束查询与性能分析

在分析非一致性数据库一致性查询方法的基础上,结合非聚集约束条件,以关键词为元数据,利用B-树与二叉树的原理,提出一种新的针对非一致性数据库的查询方法.通过节点分组访问、分层迭代查询的方法,不仅解决非一致性数据库约束条件难写的问题,而且容易组合选择查询条件,有助于提高查询的灵活性与准确性.     

基于非一致性数据库的概率查询策略与算法

完整性约束是保证关系型数据库中数据确定性的重要条件,现实中存在大量不确定、不满足完整约束条件,但仍具有使用价值。结合概率数据库理论,提出了一种新的针对非一致性数据库的查询策略,利用并、交、差、选择、投影、连接等约束方法,对非一致性数据进行修复,四元组概率计算方法和概率查询重写技术弥补了非一致性数据库查询的不足,减少了数据冲突的发生机率。     

非一致性数据库的概率查询重写

结合概率数据库技术,以元组匹配所产生的聚类为基础,提出了一种新的基于聚类的非一致性数据的概率方法。基于可信聚类,给出了基本的查询重写技术,在有聚集的查询中,考虑了合适的元组概率、区间值、期望值。在不进行程序预处理的情况下,“重写”能被商业数据库系统有效地优化和执行,采用不一致性数据的区分度和数据库大小去理解其适应性,并使用了TPC-H基准的数据和查询。实验显示了该方法的有效性。     

非一致性数据库的多关系聚集查询重写

基于非一致性关系数据库的选择连接查询技术,提出了基于非一致性数据库多个关系上的聚集查询重写方法。该聚集查询重写方法先通过查询出多关系上的一致性结果,然后进行分组聚集,返回聚集表达范围边界值。实验采用TPC-H策支持基准进行性能研究,结果表明重写查询比初始查询的执行时间要长,但还是可以接受的,因此该方法是有效的。     

非一致性关系数据管理研究综述

完整性约束有效地维护了数据的合法性和有效性,而越来越多的数据库应用依赖于多个独立的数据源,即使对于给定的约束,这些数据源分别是一致的,集成时就可能不一致.一致性查询应答(CQA)基于候选数据库语义,保持非一致性源数据不变,在查询时获取一致性信息.本文讨论了CQA的查询重写、概率方法、冲突图和逻辑编程等计算机制,并基于普通CQA语义进一步分析了聚集查询的范围语义;通过对CQA计算方法和聚集查询计算复杂性的比较,分析得到在实际中大部分查询是PTIME的;对于是单一函数依赖的一些聚集函数,CQA采用查询重写是PTIME的.此外总结了不同的应用领域下其他候选数据库语义,最后提出了需要进一步研究的问题.     

基于聚类的非一致性数据库聚集查询重写

在聚类和非一致性数据库无聚集查询基础上提出聚集查询重写方法.通过聚集值范围限定了最值和期望值,给出无连接和有连接的聚集查询重写策略.聚集重写查询通过分析聚类中可能元组和分组属性来过滤聚类,计算初始分组属性的最值和期望值.实验使用TPC-H决策支持基准进行性能研究,分析了聚类基数和数据库尺寸等因素的影响.结果显示尽管重写查询显著地比初始查询的执行时间长,但还是可以接受的,表明方法是有效的.     

一种基于语义tableau的数据库修正方法

tableau作为自动推理的有效方法之一在许多人工智能领域中有重要的应用。在tableau基础上，提出新的tableau开放和封闭的推理标准，应用于数据库实例不满足完整性约束的不相容关系数据库中，并对其进行修正。这样可以采用逻辑程序的方法，对数据库进行修正，解决了传统修正方法丢失信息、出现新的不相容等问题。     

一种基于语义Tableau的不相容知识处理方法

Tableau作为自动推理的有效方法之一,在许多人工智能领域中有重要的应用。在Tableau基础上,该文提出了Tableau开放和封闭的推理标准,应用于数据库实例不满足完整性约束的不相容关系数据库中,并对其进行修正。采用了逻辑程序的方法,对数据库进行修正,解决了传统修正方法丢失信息、出现不相容等问题。     

基于不一致数据库的缺省加权规则挖掘算法

1 前言由于获取和存储数据量的急剧膨胀,人们面对着从海量数据中发现、提取隐藏在这些数据中的有用模式。然而,实用的智能数据分析技术目前还很不成熟,这使得数据产生、存储与数据分析之间极不平衡,甚至人们在海量数据面前显得无能为力。所以,寻求快速的、有效的、智能的数据分析方法是非     

不一致决策系统中基于粒度计算的广义决策 规则获取方法研究

由于数据中存在噪声等主观和客观原因,不一致数据的出现和存在已变得十分普遍,因此需要发展一些能够直接分析和处理不一致数据的方法和技术。研究了不一致决策系统中的广义决策规则获取问题,基于粒度计算探讨了决策规则获取的基本原理,据此给出了计算所有极小广义决策规则集的一般方法。该方法不需要构造分辨矩阵,且可以并行执行,从而可降低空间开销和提高计算效率。此外,可对该方法进行拓展,以用于计算其他类型的极小决策规则集。这为不一致决策系统中的规则获取提供了一般方法。     

嵌入式实时数据库中基于价值函数的并发研究

提出一种新的适用于嵌入实时数据库系统（ERTDBs）的并发控制协议VB-SCC,该协议将事务的价值函数和SCC协议相结合。其目标是提高并发事务带给系统的价值收益。另外,该协议建立在基于功能替代的实时事务模型上,适用于嵌入式实时数据库系统。最后通过模拟试验证实VB-SCC比现有的VOSP、VPSP协议具有更好的稳定性。     

基于不协调决策信息系统的有效教学影响因素分析

有效教学理念的推广与实施是新课程改革的重点项目之一,然而在深入贯彻有效教学方针的过程中,教学效果不明显等问题不断凸显.首先根据粗糙集约简理论给出约简算法.其次在对有效教学影响因素进行实地调查研究的基础上,通过随机抽样得到有关有效教学影响因素分析表,并将其转化为决策信息系统.然后利用约简算法对有效教学影响因素实例进行分析,得到分布约简、最大分布约简、分配约简、下近似约简和上近似约简.最后对有效教学影响因素决策信息系统的约简结果进行解释,从而指导有效教学方案的制定,提高有效教学的效果.     

基于复杂网络的封闭小区交通开放策略探究

封闭小区降低了城市路网密度和可达性,如何开放封闭小区成为一个热点问题.本文对若干中国大型城市的道路网络进行实证研究,发现这些网络的度分布具有无标度性质.基于此性质提出了一个适用于封闭小区开放问题的城市道路复杂网络模型.该模型使得城市道路网络包含小区路网,且道路信息易于查询与筛选,这有利于制定并比较不同的小区开放策略.利用该模型,研究了网络效率的计算和相继故障过程的建模问题,以比较不同的开放策略对城市路网的影响.最后,针对效率和稳定性两个因子,分析城市道路网络的优化特征.结果表明,开放位于非中心地区的小区,开放程度最大,新开交叉口位于连接数不多的道路时,网络效率及稳定性最佳.     

基于JDBC的通用的访问数据库方法

该文介绍了Java语言访问数据库的JDBC技术以及对数据库操作的过程。在此基础上,从编程的通用性方面．提出了增加配置文件和编写通用类的方法改进数据库的操作。这些方法对用lava语言开发数据库项目提供了一些借鉴作用。     

基于JDBC的通用的访问数据库方法

该文介绍了Java语言访问数据库的JDBC技术以及对数据库操作的过程。在此基础上,从编程的通用性方面,提出了增加配置文件和编写通用类的方法改进数据库的操作。这些方法对用Java语言开发数据库项目提供了一些借鉴作用。