基于模糊算法的数据库查询工具的设计

利用SQL进行数据库查询,可以完成复杂条件的数据查询,但是,它只能表示和处理精确数据,无法表达自然语言中的模糊。针对具体人员信息数据库,提出了基于人员年龄、身高与体重的模糊单词、模糊隶属函数、模糊算子的表达式,并提出了模糊SQL语句的自动生成方法。提出并实现的基于模糊算法的人员信息数据库查询工龄,已经应用于暂住人口IC卡管理信息系统,并对其它相关模糊数据库查询具有有较好的参考意义。     

数据库的模糊查询技术

１问题的提出随着计算机应用的普及，各行各业开发了大量的信息管理系统，提供相关的数据信息服务，如单位的共用信息、图书馆的图书信息及公共数据库信息服务等，极大地方便了广大用户的需求。由于各行业人员不同的习惯表示，同一条信息可能有几种不同的表示形式，如学校...     

数据库组合查询与模糊查询的实现方法

本文以Ｆｏｘｂａｓｅ＾＋数据库为背景，介绍了实现组合查询和模糊查询的方法，并给出了较具体的实现策略，其设计思想及方法适用于其它数据库系统。     

模糊查询在有线电视数据库管理系统中的应用

在数据库管理系统中,"查询"是一个很重要的内容。然而,在多数情况下人们在数据库开发中并不能准确地应用模糊查询的方法。现从编程的角度对此进行了研究,总结在有线电视数据库管理系统中(VFoxPro)实现模糊查询的一些通配符的使用方法。     

FNN在数据库模糊查询中的研究

提出了一种基于模糊神经网络对数据库模糊查询的新方法,将模糊理论、模糊神经网络与数据库系统相结合。利用FNN直接生成隶属函数,来完成模糊查询,避免了直接指定隶属函数所带来的主观性,并能较好地反映数据的特征。     

动态模糊查询设计

文中从三方面介绍了如何在多目标、多因素、多条件下实现动态模糊及全方位综合查询.首先,从散列和树型两种结构提出模型设计;其次,从动态和随机处理介绍输出设计;最后,从通用和数据库角度阐述编程设计,旨在提高系统设计、研发、编程水平和软件质量.     

数据库的模糊查询技术

在信息管理系统中,许多信息的表示具有二义性,使用者在查询有关信息时可能因为信息表示的不同而找不到所需的数据,给系统使用者带来不便。本文针对基于FOXPRO的信息系统,给出了一种信息的模糊处理方法。     

基于汉语拼音的模糊查询及其在图书馆管理系统中的应用

在图书馆管理系统的查询功能中,模糊查询可以使得整个系统的查询、管理变得更简洁和高效。通过区位码实现汉字拼音模糊查询,主要介绍其基本思想、算法实现示例以及使用的实例,来展示拼音模糊查询的实现方法,解决汉字模糊查询的弊端。     

Oracle数据库中模糊查询的开发

数据库管理系统中，采用模糊查询可以提高查询效率，增加错能力。本文叙述了Ｏｒａｃｌｅ数据库中如何通过设计值列表及触发子实现模糊查询的功能。     

P2P网络支持复杂多维数据搜索的范围查询算法

讨论了P2P网络系统中基于EIR-tree树的范围查询处理算法的改进及其在多维数据查询搜索中的应用。论述了范围查询处理算法的思路和实现方法,并对该算法在多维数据查询搜索中的应用进行了相应的实验,确定了影响其效率和速度的主要因素。     

基于查询方式的模糊Petri网的推理算法

提出利用数据库的查询技术来实现模糊Petri网的推理。把模糊Petri网模型映射到关系数据模型上,用两个数据表结构来表示一个模糊Petri网模型。推理算法中应用的是一些基本的数据库技术,推理算法简单、高效、通用。尤其适合较大规模的FPN模型的推理运算。     

模糊多尺度边缘检测算法应用研究

在小波多分辨分析的基础上提出了一种基于模糊判决的图像多尺度边缘检测算法.二进小波变换用于提供图像的多尺度描述，将模糊判决方法应用于不同尺度间的小波域，从而可以将各尺度的图像信息更加有效地合成，得到最优边缘检测效果. 本文结合具体的图像信号将本算法与Canny算法、小波的Mallat算法进行了比较，结果证明了其可行性和有效性.     

遗传算法在多维Fuzzing技术中的应用

对存在的多维Fuzzing技术中使用的遗传算法不能表示多种输入类型元素,不能充分使用已得到知识从而大大降低了基于知识的多维Fuzzing技术中提出的多维Fuzzing技术挖掘的漏洞的范围和能力,设计了一个包含选择、交叉、变异、修补等操作的可以表示大多数输入元素类型的遗传算法,提出一种多个输入元素的小染色体级连成一个大染色体,大染色体的遗传算子操作分解到各个小染色体之间操作的编码及操作方案,针对字符串型输入元素,提出一套可变长染色体的实值编码及操作方法.漏洞挖掘实验结果显示应用论文设计的遗传算法的多维Fuzzing技术具有更好的漏洞挖掘能力和更好的漏洞挖掘效率.     

MD-SQL：一种基于MDX的多维数据查询语言

多维数据分析技术在建立企业级数据仓库的过程中起着关键的作用,同时也是面向联机分析处理(OLAP)的核心.本文在分析了传统多维数据查询语言MDX(Multi-Dimensional eXpression)不足的基础上,提出了一种改进的多维数据查询的语言模型MD-SQL,并给予实现,最后对模型提出了优化方法,通过相关实验证明MD-SQL语言性能优于MDX语言.     

基于异构双极信息的模糊查询研究

研制自动化的Web服务脆弱性测试工具对基于Web服务的软件工程有重大影响,并能提高软件的安全性和可靠性,是当前软件行业一个有意义的研究课题。针对广泛使用的Web服务,设计和实现了一个测试Web服务脆弱性的原型系统WSVTS (Web Service Vulnerability Testing System)。根据SOAP消息参数的个数和类型,实现了两种基于SOAP消息变异的Web服务脆弱性测试方法,分别是最坏差异输入变异方法(The Worst-input Mutation Approach)和杂乱数据变异方法(Fuzz Data-input Mutation Approach)。测试系统融合这两种测试方法,实现了两种测试用例生成算法,分别是最远邻测试用例生成算法TCFN(Test Cases generation based on Farthest Neighbor)和杂乱数据输入变异算法FDMA(Fuzz Data-input Mutation Algorithm),然后,将算法产生的测试用例作用于SOAP请求消息,从客户端观察应答消息,来分析Web服务的脆弱性。     

基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测算法

挖掘时态关联规则的目的是为了发现带有时态信息的项集之间有趣的关系.由于数据库经常动态更新,时态关联规则的挖掘也应该适应数据库的更新.然而,现有的大多数算法不仅需要重新挖掘更新的数据库,浪费了大量的时间和效率,而且不能利用已存在的规则定量地预测某些项的变化趋势.本文提出了一个基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测建模算法（Evolving fuzzy inference model based on multidimensional temporal association rules,EFI-MTAR）,主要优势是构建了一种基于多维时态关联规则的模糊推理建模算法（Fuzzy inference modeling algorithm based on multidimensional temporal association rules,FI-MTAR）,实现了对时间序列的定量预测.此外,为了降低规则更新的代价和加快规则预测的速度,提出了概念漂移检测策略来处理时间序列数据以适应数据库的动态更新.实验结果表明了本文提出算法的有效性和准确性.     

DHT网络中的多维复杂查询处理方法研究

DHT网络中的高级查询处理是关系其应用领域拓展的重要问题,也是学术界与工业界共同关注的研究热点。基于Kademlia协议提出一种DHT网络中的多维复杂查询处理方法,其索引结构考虑了用户的查询偏好,使同类数据的存储位置具有相关性,同时巧妙地利用了Kadcmlia路由表的特点与更新方法,避免了索引维护过产生额外的 通信开销,并且通过多点存储、沿路缓存改善了系统的容错性与负载均衡性。分析和实验表明,该方法以O(logN)的路由跳数复杂度和较低的开销实现了资源的多维复杂查询。     

多维IP包分类算法研究

IP包分类算法是应用在路由器数据平面的核心算法,其中一维的IP包分类算法就是路由地址查找算法,为路由器的基本转发功能提供支持,与此对应的多维的IP包分类算法是为支持第4层交换的路由器提供对IP数据报的分类,使路由器能对每一个特定的数据报作出预先定义好的处理,以便为了新的网络应用提供数据包过滤、防火墙、基于策略的路由、区分服务、QoS、流量计费等功能。本文介绍了两种典型的多维IP包分类算法在国内外研究现状及综述研究。