一种基于XML的树型代数

为了解决Web仿真中,关系代数这种数据模型的查询功能的局限性.介绍了一种形式化的集合代数(bulk algebra)称为TAX(Tree Algebra for XML,基于XML的树型代数).TAX的数据模型为有标签的有序树组成的森林,它把关系代数和簇聚融合在一起,提出了树节点和完整树,并构造了模式树和证据树,在此基础上定义了一些数据查询操作.通过对TAX的仿真研究,仿真结果表明TAX不仅可以作用于XML的数据,而且还能有效的把这些面对用户的XML查询语言转换成面对XML数据库的高效的查询语言.同时满足数据的直观性、高效的计算性和有效的优化,而且表达了最多的XML查询.     

基于直觉模糊集的不确定时序逻辑模型

针对现有时序逻辑在描述复杂不确定时间信息方面的局限性,提出了一种基于直觉模糊集的不确定时序逻辑模型。该模型分别定义了离散论域和连续论域下的不确定点时序逻辑、点-时段时序逻辑以及时段时序逻辑的判定公式;引入直觉模糊集的犹豫度参数,使得推理结果更加精确。最后通过实例对两类不确定时间信息进行描述,并对其时序逻辑关系的可能性进行度量。通过分析表明该模型是比较优越的。     

一种基于序列的不确定XML小枝匹配方法

针对目前不确定XML小枝模式查询处理方法中繁复的结构连接操作和不便于概率阈值过滤的缺点,提出一种新颖的基于序列的不确定XML小枝模式查询处理方法。该方法包括不确定XML序列索引的建立以及基于序列匹配的查询算法,与现有的不确定XML查询处理方法相比不需要繁复的结构连接操作,而且可以灵活地进行三次概率阈值过滤。理论分析和实验表明,该方法便于概率阈值过滤,同时具有较高的查询效率。     

一种基于动态模糊集的概念学习模型

概念学习作为一种重要的数据分析方法,被广泛应用于模式识别、知识发现等领域。本文针对海量数据中的动态模糊数据,从DFL的角度出发,对动态模糊概念学习问题进行了深入的研究,提出了动态模糊概念的形式化表示方法、动态模糊概念格的构建方法。给出一个实验用例,验证相关算法的有效性。     

一种适用连续不确定XML数据的索引

针对连续不确定XML数据概率阈值范围查询,提出一种新的CUXI索引树。该索引树的构建方法是借鉴U树对空间数据自顶向下递归构建索引树的思想,将连续不确定XML文档中具有相同父亲的叶子节点构建二维数据矩形,在聚类的基础上来构建相应的CUXI索引树,其中叶子节点存储连续不确定数据辅助信息。为了提高查询效率,对连续不确定数据制定了过滤策略,通过遍历索引树过滤掉不满足查询范围的子树。理论和实验结果表明,此索引技术可提高查询处理的性能。     

一种XML访问控制模型及其应用

XML的广泛应用对其访问控制提出了需求，同时关系数据库到XML文档的映射也需要将其访问控制策略自动地映射为相应XML文档的访问控制策略，本文利用XML的自描述特性提出了一种XML访问控制模型(XACM)，并且结合一个实际的XML发布系统讨论了该模型的具体应用．     

一种基于XML的复合事件模型及其订阅语言

基于内容的Pub/Sub系统能够为大范围软件集成提供松耦合的、可扩展的集成能力,越来越引起人们的重视.现存的方法主要集中在对单一事件的匹配,缺乏对复合事件模型及其订阅语言的研究.针对此问题,文章给出一种基于XML事件的复合事件模型及其订阅语言,该模型包括事件时序逻辑模型和事件复合模式,并扩展了XMLQL语言得到复合事件订阅语言EXML-QL支持事件复合模型和模式;最后,依据该订阅语言的特点构造复合事件匹配算法,给出该算法的分析和验证.     

一种基于证书的XML访问控制模型

XML的广泛应用对其访问控制提出了需求,同时Web中大量存在的异质用户群也为授权管理增加了难度。在分析XML文档安全特性的基础上,提出了一种基于证书的XML访问控制模型,并给出了基于XML的策略描述,最后讨论了该模型的实现。     

一种高效的连续不确定XML小枝模式匹配算法

针对目前不确定XML小枝模式匹配算法均基于归并,易造成很大的空间和时间浪费问题,提出基于P-文档模型的连续不确定XML的非归并的小枝模式匹配算法.算法在节点入队列和出队列时分别进行过滤剪枝操作,减少待处理节点的个数,匹配过程使用相互关联的链表存储中间结果,不需要归并.理论分析与实验结果表明,该算法是一种高效的连续不确定XML查询算法.     

一种基于XML的系统结构管理模型

介绍了在基于多角度的系统结构描述和与接口有关的系统结构外部特性这两个概念的基础上开发的一个实用工具,用来支持系统结构的管理。同时,又进一步地将XML用于所开发的模型工具中,用XML来描述、管理和分析系统结构视图、系统接口和有关的部件连接关系,并使之适用于分布式系统的设计。文章结合实例,阐述了将系统结构的研究与XML相结合的研究思路与实现方法。     

一种基于XML的通用汉语生成模型

文章详细叙述了语义分析在汉语生成中的应用,重点构造了语义结构文法,并以此为基础提出了基于XML的汉语生成方法,该方法以XML树传递内部信息,使用XSL构造汉语句子生成格和实现XML树之间的转换。开发了一个基于XML的汉语生成模型。此模型具有一定的通用性,依托不同领域的知识库仅要对其作少量修改便能在该领域工作。     

一种基于XML的文档处理模型

在某军用软件开发过程中,由于系统文档格式不一致、结构性差,造成了系统文档管理、数据库存储及资源共享的不便。为解决这些问题,给出了一种基于XML的文档处理模型,应用XML和Oracle XML DB技术,对文档作结构化处理,并映射到关系数据库,映射过程中保持了文档模式语义约束和文档保真性;详细介绍了模型的结构和实现技术,并给出了应用实例。     

一种覆盖粗糙模糊集模型

粗糙集扩展模型的研究是粗糙集理论研究的一个重要问题.其中,基于覆盖的粗糙集模型扩展是粗糙集 扩展模型中的重要一类.覆盖近似空间中的概念近似是从覆盖近似空间中获取知识的关键.目前,研究者对覆盖近似空间中经典集合的近似进行了较多的研究.针对覆盖近似空间中模糊集合的近似,虽然不同的覆盖粗糙模糊集模型 被提了出来,但它们都存在不合理性.从规则的置信度出发,提出了一种新的覆盖粗糙模糊集模型.该模型修正了已 有模型中存在对象在下近似中不确定可分和上近似中不近似可分的问题.分析了具有偏序关系的两个覆盖近似空 间中上、下近似之间的关系,发现两个不同覆盖生成相同覆盖粗糙模糊集的充要条件是这两个覆盖的约简恒等.分 析了新模型与Wei 模型、Xu 模型之间的关系,发现这两种模型是新模型的两种极端情况,且其应用前提是覆盖为一 元覆盖.这些结论将为覆盖粗糙模糊集模型应用于决策为模糊的情形提供理论基础.     

一种覆盖粗糙模糊集模型

粗糙集扩展模型的研究是粗糙集理论研究的一个重要问题.其中,基于覆盖的粗糙集模型扩展是粗糙集扩展模型中的重要一类.覆盖近似空间中的概念近似是从覆盖近似空间中获取知识的关键.目前,研究者对覆盖近似空间中经典集合的近似进行了较多的研究.针对覆盖近似空间中模糊集合的近似,虽然不同的覆盖粗糙模糊集模型被提了出来,但它们都存在不合理性.从规则的置信度出发,提出了一种新的覆盖粗糙模糊集模型.该模型修正了已有模型中存在对象在下近似中不确定可分和上近似中不近似可分的问题.分析了具有偏序关系的两个覆盖近似空间中上、下近似之间的关系,发现两个不同覆盖生成相同覆盖粗糙模糊集的充要条件是这两个覆盖的约简恒等.分析了新模型与Wei模型、Xu模型之间的关系,发现这两种模型是新模型的两种极端情况,且其应用前提是覆盖为一元覆盖.这些结论将为覆盖粗糙模糊集模型应用于决策为模糊的情形提供理论基础.     

一种基于模型映射的XML文档存储模型

本文提出了一种基于模型映射的XML文档存储模型Xpev,模型映射的主要特点是存储XML文档时不需要文档的模式信息。Xpev主要由三个表构成,通过Xpev可以将以数据为中心的XML文档存储到关系数据库中。Xpev模型优于已有的基于模型映射的存储模型。     

RLPI索引:一种处理连续不确定XML索引

针对目前连续不确定XML数据的概率阈值范围查询,提出一种新的包含路径索引和值索引的RLPI(Reverse Label Probabilistic Index)索引。RLPI路径索引以逆序标签路径作为索引项,通过逆序标签路径可区分不同路径上的同名节点,更具针对性地定位所需节点。RLPI值索引借鉴U树的思想,通过提前计算并存储叶子节点的相关信息,以减少查询中需处理的元素数目,并且其对满足任意连续pdf(probability density function)的不确定数据均适用。理论分析和实验结果表明,RLPI索引技术有效地提高了查询处理的性能。     

一种非归并不确定XML小枝模式查询算法

针对目前不确定XML小枝模式查询需要存储大量中间结果和归并中间结果的情况,提出一种非归并不确定XML小枝模式查询算法ProTwigList。该算法查询之前通过Tag+Level流进行剪枝,以减少待处理节点的数目;并扩展了区间编码来对剪枝后剩余的普通节点进行编码,用一定规则对分布节点进行标识;查询时采用公共分布节点路径的方法处理分布结点,最后结合最低公共祖先节点的概率计算查询结果的概率值。理论分析和实验结果证明了ProTwigList算法的查询效率。     

一种基于XML的数据仓库模型的研究

本文对XML数据仓库的定义,XML数据视图及其规范,数据视图的存储、提取及管理,元数据的管理等方面进行了研究,给出了一种设计基于XML的数据仓库的全局策略.     

一种基于Java/XML的DICAD系统模型及其应用

介绍了分布式智能计算机辅助设计(DICAD)技术的发展情况,提出了一种基于Java、XML等技术的主控式多层DICAD系统(MCMT-DICAD）模型,详尽分析了该模型的客户端和服务器端的系统结构以及针对不同应用规模的运行模大,并对中所涉及某些关健问题进行了细致的讨论。还介绍了应用该模型实现的成套电器原理图DICAD系统的组成构造和应用情况。经过分析和实践,证明MCMT—DICAD系统模型容易部署和维护、易于集成和扩展,并具有一定程度的安全性,比较适合于智能型工程设计应用系统,并认为该模型在解决工程设计中分布式知识的集成和应用问题上有出色表现。     

基于构件运算的可重构系统代数模型

可重构系统是指一个系统由构件组成,随着构件被替换以及组合拓扑关系的变化,系统表现出不同的功能.针对可重构系统在形式化和重构建模方面的不足,用代数学方法对可重构构件、构件组合、可重构系统的属性和行为特征进行抽象,把构件组合定义成构件的\"运算\"实现,结合进程代数中算子的概念,定义了多种构件组合运算,建立了可重构系统的代数模型.在代数模型基础上,提出了重构建模和重构范式,为可重构系统提供理论支持,最后介绍了应用案例.