基于JDO查询语言的数据查询

介绍了JDO查询语言的必需组成部分和Query接口中的核心方法。通过一个应用实例讨论了JDO查询的过程以及Query接口中方法的应用,该实例包括一个简单查询和一个复杂查询。特别分析了JDO查询过滤器语义与Java语义在方法调用等方面的区别。最后概述了新的JDO规范在提高JDOQL效率方面所做的改进。     

一种支持流数据的查询语言

流数据的查询应用十分广泛,而标准SQL语言不支持这类查询功能,因此有必要对标准SQL语言进行扩展,以满足流数据的查询应用需求。支持流数据的查询语言StreamSQL在标准SQL语言的基础上增加了对流数据对象的处理机制,通过引入滑动窗口的概念,以支持流数据与关系表的相互转换操作,同时提供用户自定义函数功能,弥补了SQL在流数据处理方面的不足。     

时态查询语言对处理不明确时间间隔的扩展

关于时态数据库的先前工作，主要是建立在时态属性的时间间隔和事件的开始／终止点都十分清楚的基础上，然而，在许多实际情况中，事件的时间界限并不十分清楚。因此，表示不明确时间，并给出处理不明确时间查询的方法，是对时态数据库中目前仍缺少的一个有效的扩展。讨论了时态数据库处理不明确时间存在的一些问题，并描述不明确时间隔的方法，之后扩展了各种时态运算，并给出了与不明确时间相关的新运算符。也提出了能够处理不明确时间的查询语言扩展。在此讨论的时是询语言对处理不明确时间间隔的扩展和丰富时态数据库的适应性有一定作用。     

基于流数据技术的连续查询处理

网络提供了一个无限的、变化的信息源,使得数据库由传统的静态存储变成了动态的存储,数据变成了流数据,查询变成了连续查询。为了有一个完善的系统来处理大量的数据及查询,提出了一个流查询处理方案,同时满足普通用户和高级用户(有计算机语言基础),并从几个重要的指标来阐述了如何提高查询效率,减少了系统瓶颈,并在原型系统中得到了验证。     

一种基于SQL运动目标时空查询语言

运动目标时空查询语言是实现运动目标时空数据访问和分析的主要语言工具,是时空数据应用程序和运动目标时空数据库交互的查询语言。该文为了给用户提供方便的数据查询、数据操作和数据管理功能,运动目标时空查询语言的设计采用扩充商业对象关系数据库中标准SQL语言的方法。     

基于潜在语义分析的跨语言查询扩展方法

针对传统查询扩展方法存在的问题,提出一种基于潜在语义分析的跨语言扩展方法,利用聚类提高扩展文本集合的精度,并用潜在语义分析实现无需翻译的查询扩展,减轻翻译歧义带来的影响。实验结果表明,该方法能够获得较好的性能。     

时态查询语言对处理不明确时间间隔的扩展

关于时态数据库的先前工作,主要是建立在时态属性的时间间隔和事件的开始/终止点都十分清楚的基础上.然而,在许多实际情况中,事件的时间界限并不十分清楚.因此,表示不明确时间,并给出处理不明确时间查询的方法,是对时态数据库中目前仍缺少的一个有效的扩展.讨论了时态数据库处理不明确时间存在的一些问题,并描述不明确时间间隔的方法.之后扩展了各种时态运算,并给出了与不明确时间相关的新运算符.也提出了能够处理不明确时间的查询语言扩展.在此讨论的时态查询语言对处理不明确时间间隔的扩展和丰富时态数据库的适应性有一定作用.     

一种用于存储与查询半结构化数据的新方法

由于半结构化数据缺乏模式信息,因而半结构化数据的存储与查询将是一个十分重要且具有挑战性的研究课题。利用关系数据库存储半结构化数据可以重用数据库的查询优化器和事务处理机制,能够保证半结构化数据的一致性和完整性。该文提出一种实现半结构化数据存储与查询的新方法,该方法使用关系数据库系统来实现半结构化数据的存储与查询。给出了把基于半结构化数据的查询重写为基于关系的查询的算法,同时介绍一个可视化查询程序。     

一种面向动态连续查询的查询索引

针对当前面向连续查询的查询索引不适应查询动态变化的问题,提出一种能承受频繁更新的动态连续查询索引。为实现该索引,设计一种基于网格和树的索引结构,该索引结构继承了网格结构的高效更新性能的优点,并通过继承树的特性,克服网格结构高空间开销的问题。实验结果表明,该连续查询索引比基于网格的连续查询索引节省空间开销约一个数量级;比基于树的连续查询索引更新效率提高约70%,查询性能提高约25%。     

一种基于元数据的数据自动提取方法

文章以高校招生数据提取为例,分析了高校招生数据的特点,设计了元数据表.通过程序从元数据表自动生成表间连接条件,动态生成结构化查询语句,实现了高校招生数据的自动提取.结果表明该方法具有操作简单、高效等特点.     

基于多尺度分析和神经网络的时间序列预报

本文提出一种由小波变换和神经网络相结合,进行时间序列预报的新方法。其中,小波作为滤波部分对原始序列进行多尺度分解,产生更容易建模和预测的子序列,再把上述子序列作为神经网络的输入进行时域预报。该方法考虑原时间序列的频率特性,采用不同的神经网络进行预报。     

面向海量星表数据的高效的时序数据生成方法研究

在时序天文学中,观测设备具有在时间轴上频繁采样的特点,这导致处理数据的海量性,应用传统科学计算方法生成时序数据通常耗时较长,效率不高.为了解决这个问题,提出一种高效时序数据生成方法(E TS-DGM).根据用户的时空请求实现时序数据的快速生成,重点设计对原始文件的数据访存优化和交叉证认计算过程中的证认计算优化.实验结果...     

时序数据集成的同步机制研究

针对时序数据的分布异构数据源的协同方式,基于网格技术提出了一种异构时序数据的同步协同模式。给出了异构时序数据的同步集成及应用的具体模式、过程和实现算法,提高了时序数据的同步异构集成的处理效率,保证了时序数据的一致性和完整性。通过在监测系统中的应用实现,验证了方法的有效性。     

时间序列数据立方的存储与聚集计算

本文讨论了从时序数建造、存储数据立方,以及聚集计算的算法,其中Ｎ２３算法和扩展的ＥＮ２３算法可以方便地将一个Ｎ（Ｎ〉３）维数据方立转换为三维数据立方,大大降低了Ｉ／Ｏ次数,极大地提高了运行效率。     

扩充内存在长时间高速数据采集中的应用

本文讨论了ＩＢＭ－ＰＣ微机扩充内存的访问方法，编制了Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｃ语言直接访问扩充内存的汇编语言接口函数，并将其应用于某型液体火箭发动机振动信号分析系统数据采集。     

时序数据相似性挖掘算法研究

时序数据相似性挖掘是数据挖掘中的重要研究内容．本文针对时序数据进行相似性挖 掘方法的研究，通过对时序数据进行离散傅立叶变换（DFT）将其从时域空间变换到频域空 间，将时序数据映射为多维空间的点，提出一种基于距离的时序数据相似性挖掘算法，并对 某钢铁企业电力负荷时序数据进行仿真实验，实验结果表明了算法的有效性．     

基于小波分解与重构的时间序列预测法

一般的时间序列预测方法对非线性非平稳的信号不适用.本文提出了一种基于多分辨小波分解与重构的预测方法.与一般方法相比,这种方法有效地提高了预测的准确度.     

双线性时间序列模型参数估计的最优滤波方法

本文给出了一种用于双线性时间序列模型参数估计的自适应Kalman滤波器,在滤波过程中对误差协方差阵进行监控,使Kalman增益矩阵不趋于零,以保证观测数据对滤波的校正作用,并通过仿真例子将它和递推预报误差估计方法进行了比较。     

复杂对象的管理策略及其SQL查询

大量的无结构数据和复合对象是工程数据库的重要特征。本文介绍工程数据库管理系统ＥＤＢＭＳ／２对这两类复杂对象的管理策略及其ＳＱＬ查询。在ＥＤＢＭＳ／２中引入ＦＩＬＥ型属性和ＶＡＲ型属性用于存储形式多样的无结构数据,并采用用户自定义的方法,使之有多媒体数据管理功能。ＥＤＢＭＳ／２允许来自不同表中的一组记录通过联系构成一个复合对象。本文给出的“路径表达式”为基于复合对象的复杂查询提供了强有力的工具。     

基于时序分析的人体运动模式的识别及应用

为了满足对老年人活动能力的检测需求,提出一种基于人体动作状态序列时序分析的运动模式识别方法。利用加速度传感器采集人体腰部的运动信息,通过滑动窗口对加速度数据进行自动检测、去噪和特征提取,构造隐马尔科夫模型实现人体日常活动序列的训练和识别。实验结果证明该方法可以有效区分不同的日常活动行为,能在辅助医疗中发挥重要作用。