IFC数据在关系数据库上的实现研究与应用

建筑信息模型(BIM)技术通过工业基础类(IFC)标准进行数据交换进而实现工程项目中使用的不同信息系统之间的信息共享。在分析IFC标准和关系数据模型之间概念对应的基础上,定义从IFC数据模型向关系数据模型的转换规则,为BIM在关系数据库上的实现提供基础。算法着重考虑了继承关系以及聚类关系对关系数据库模式设计的影响。最后通过桥梁健康管理信息系统中从IFC数据模型到关系数据模型的设计过程验证了该方法的有效性。     

一种基于Hadoop的BIM云服务框架和空间位置检索算法

云平台存储和管理应用复杂的海量数据已成为必然。建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)是从全工程建设生命周期的视角组织相关数据并协同工作,所以BIM迫切需要云计算的支持。但是面对复杂的BIM应用,如何构建云平台的超级计算模式将是一个巨大的挑战。提出一个面向BIM应用的云服务框架,在Hadoop分布式软件框架上设计了云存储、云平台服务、应用服务和客户端应用四层结构。提出了该框架下的城市空间位置检索算法,该算法采用改进的KD树作为索引表。针对大用户群的并发访问,提出了面向空间位置检索的负载均衡算法,通过统计节点访问频度设计了数据块均衡分布策略。实验表明,该框架组织的建筑信息具有并发处理能力强、响应速度快等特点。     

地理物理勘探地图数据库GEMDB的设计与实现

该文提出了一种地理物理勘探地图数据库应用的系统设计与实现方案。该系统使用广义关系数据模式,定长在型存储地图属性信息,变长数据类型存储地图的图形信息,以实现地图图件的管理,检索与更新操作。基于固定网格空间划发和面向类对象的四分树空间索引技术,有效地实现了图形对象的地图国述数据结构ＳＤＳ的设计使工程应用图件的表达和生成更加方便。     

一种可变数据结构存储处理模型

针对电子商务中对可变数据结构存储和处理的应用要求，提出了一种通用的数据存储模型及其处理框架。其基本思想是在关系数据存储模型的基础上引入了可变实体存储模型，在模型的描述和处理中运用了XML、XQuery、DOM等技术。示例程序证明了其可行性。     

一种利用向量空间模型快速检索文本情报的方法

向量空间模型(VSM)是一种效果较好的信息检索模型。本文提出了利用向量空间模型实现对文本情报快速检索的方法。在阐述建立分类情报的索引词向量的基础上，讨论了利用索引词向量映射文本情报和存储文档向量矩阵的方法，并通过实例介绍了如何通过计算检索向量和文档向量矩阵的相关度来确定返回的检索内容。     

基于MapObjects的空间拓扑关系的建立

MO(MapObjects)是广泛应用于GIS软件开发的组件,但是它的数据模型的局限性决定了它不能够独立支持空间拓扑关系。而空间拓扑关系是GIS中空间分析的基础,从而限制了它在空间分析方面的应用。该文针对MO不能独立支持空间拓扑关系的问题,分析了空间拓扑关系和MO的空间数据模型,设计了用于存储拓扑关系数据的数据库,给出了建立空间拓扑关系的过程,提出并实现了一种基于MO的空间拓扑关系的建立方法,扩展了MO的空间分析功能,拓展了MO的应用范围。     

基于属性相似性度量的 BIM 构件聚类

近年来,随着建筑信息模型(BIM)构件库资源在互联网上迅猛增长,对大量 BIM 构件资源的聚类和检索应用变得日益迫切。现有方法还缺乏对 BIM 构件所承载的领域信息提取, 基于 BIM 构件所承载的领域信息,对 BIM 构件库资源开展聚类研究：①针对 BIM 构件,提出 了一种基于属性信息量的 BIM 构件相似性度量算法,以充分利用 BIM 构件属性信息。通过与 传统的Tversky相似性度量算法以及几何形状相似匹配算法相比,其在相似性度量上效果更好。 ②基于 BIM 构件间的相似性度量算法,提出了一种 BIM 构件库聚类方法。并在 BIMSeek 检索 引擎中集成了 BIM 构件的关键字检索功能以及分类器查看功能,为用户提供更丰富的检索和查 看方式。通过与传统的 K-medoids 和 AP 聚类算法相比,其聚类方法效果更好。     

XML数据存储模型及优化的研究

本文针对XML数据的特点,提出了一种对象——关系模型及由XMLSchema映射该模型的规则算法。它将XML数据中具有明显结构特征的数据建立关系数据模型,将具有继承、不确定特征的数据建立面向对象数据模型,既保证元素的直观性和完整性,又能充分利用关系数据模型的优势提高对部分数据的查询效率。同时根据网络数据分布存储的特点引入分片技术,在关系数据模型中根据XML数据的具体情况采用水平分片或垂直分片、或二者结合的混合分片技术,在面向对象数据模型中则采用类垂直分片技术,以进一步提高查询效率。XML数据存储模型及优化的研究@谭晓华…     

BIM 和GIS 的空间语义数据集成方法及应用研究

随着数字城市和智慧城市的建设发展,建筑信息模型(BIM)和地理信息系统(GIS) 的集成被广泛研究和应用。目前的集成研究主要是通用数据标准IFC 和CityGML 之间的空间和 语义转换,但由于应用领域和空间尺度等差异,存在信息错误和丢失、几何语义信息耦合度低、 应用拓展性差等问题。为此提出了一种兼顾三维实体对象和地理空间对象的三维城市数据模型, 研究了BIM 和GIS 的空间和语义数据的提取、处理和转换方法,设计了BIM 和三维GIS 的集 成应用框架并在三维可视化平台上进行验证和初步应用。该方法可实现BIM和GIS 信息在几何、 语义、精度上的完全融合,避免了传统的数据转换带来的信息缺失,在多尺度的空间和语义信 息分级存储和加载显示方面存在着优势,有利于实现大规模、高精度的建筑和城市信息的高效 集成。     

基于ElGamal的同态云端密文存储检索方案

云端数据存储的安全性和检索效率是网络空间安全亟待解决的问题之一.本文提出了一个新的密文检索模型,并在此基础上利用ElGamal同态密码算法和SM4分组密码算法,设计了一种基于混合同态加密的云端密文存储检索方案.首先,该检索方案能够在数据上传、检索和下载的过程中,保证数据的安全,可用于个人云端U盘等应用场景.其次,对该方案的正确性和安全性进行分析.最后,通过实验的方式对方案的正确性进行了证明.实验结果表明该方案在保证数据安全的情况下,检索结果正确,效率高.     

基于云存储的多用户可搜索加密方案

云存储服务允许用户外包数据并以此来降低资源开销。针对云服务器不被完全信任的现状,文章研究如何在云环境下对数据进行安全存储和加密搜索。多用户的可搜索加密方案为用户提供了一种保密机制,使用户可以在不受信任的云存储环境下安全地共享信息。在现有的可搜索加密方案的基础上,文章提出了一种安全有效的带关键字搜索的加密方案,以及更加灵活的密钥管理机制,降低了云端数据处理的开销。     

云储存中利用属性基加密技术的安全数据检索方案

本文提出了一种利用属性基加密(ABE)技术的安全数据检索方案。首先,利用ABE提供丰富的索引词表达能力,从而确保数据安全性;然后,通过平衡云服务提供商运行开销和其它用户参与基于云存储的信息检索服务;最后,使用加密运算替代穷尽搜索,使得搜索过程与现存数据库管理系统机制更加兼容。分析结果表明,相比其他几种较新的方案,本文方案在访问控制和快速搜索中具有更好的性能,且能在数据检索过程中确保数据安全性和用户隐私,适合应用于具有大量数据的云存储系统。     

基于同态加密的全文检索方案设计与实现

为了有效保障外包数据的安全性,满足用户高效检索储存在云中的数据。提出一种基于同态加密的云存储全文检索方案。该方案以整数向量加密技术为基础,建立向量空间模型,进而在密文下计算检索向量与文档向量的余弦相似度,进行检索。方案利用加密算法的同态性,在上传文件,检索以及下载文件的整个过程中,云服务器均无法获取明文数据,方案可进行多关键词检索。在第三方不可信云存储场景中具有准确和更高的检索效率,方案描述简单,保证了用户数据的机密性,在实际场景中具有良好的应用。     

一种基于LT码的数据云存储方案

拜占庭失效或恶意攻击会降低云服务供应商的云存储服务可靠性,为此,提出一种基于云计算的安全可靠数据存储方案。通过LT编码增加分布式云服务器的数据冗余度,在保证性能全局准最优的同时,提升数据用户在数据检索阶段的解码效率。利用支持公共数据完整性检查和准确数据修复,避免数据拥有者长期保持在线状态,并设计数据修复解决方案,使服务运行期间无需产生元数据也能进行数据修复。实验结果表明,与基于网络编码和基于RS码的云存储方案相比,该方案的通信成本只增加了15%,但数据检索效率却提高了约1倍。     

基于同态加密的多关键词检索方案

随着云存储服务的发展,越来越多的数据拥有者选择将数据外包给云服务商存储。为了保证数据的安全性,云服务器上的数据应该以密文形式存储。现有的多关键词密文检索技术不能兼顾准确性和安全性的问题,提出一种利用改进的向量空间模型和同态加密技术进行多关键词检索的方案。性能分析表明该方案能够有效地解决密文的多关键词检索问题。     

基于Sift 特征的商标检索算法

基于内容的商标检索利用全局形状特征和子图像的空间位置关系进行特征匹配,存在检索精度不高、抗噪声能力不强和相似子图像可能发生误检、漏检等不足。该文提出一种利用Sift特征进行商标检索的新方法。实验结果表明,与现有检索方式相比,该方法准确全面,并对遮挡、扭曲、噪声等干扰具有更强的抵抗力。     

Oracle XML DB和DB2 pure XML在XML文档存储查询性能方面的比较分析

可扩展标注语言XML在计算机软件的数据接口定义中有着广泛的应用。分析Oracle XML DB和DB2 pure XML关于存储和查询XML文档的技术特点及其实现原理,并通过测试比较,分析这两种技术在存储和查询效率上的差异。在相同XML文档存储负荷下,Oracle XML DB与DB2 pure XML关于存储和查询的耗时之比分别约为2∶1和1.32∶1。     

XML应用于信息检索的研究

随着互联网上XML文档的日益增多,如何对其内容进行有效的检索查询已经成为亟待解决的问题。本文的主要目的在于针对XML在信息检索中的应用作一深入的探讨,讨论XML检索与传统信息检索的不同和目前一些通用的XML存储处理的方法,对其中用到的关键技术、可行性和性能都作了比较分析。在此基础上还提出一种新的检索模型和系统框架,结合当前的全文搜索和数据库技术,具有一定的实用性。