一种保持语义的压缩数据立方体结构

通常数据立方体体积较大,语义关系复杂,完整的语义立方体很难实现。基于商立方体,该文提出了语义数据立方体结构(SDC),将单元格中的单元以其上界替代,并保存下界,简化了单元格的表示,保持单元格的全部语义,并可以实现单元的上卷和下钻操作。把语义关系应用到数据立方体的查询、增量更新中,使查询响应时间及更新代价大大降低。实验结果表明,SDC是有效的。     

基于置信区间的偏离群数据检测方法

异常数据检测与处理是数据仓库系统中数据清洗领域的研究热点。该文提出一种基于置信区间的偏离群数据检测方法,从总体中筛选出有效样本,利用遗传算法从中找到可信样本,利用可信样本确定置信区间,基于置信区间对总体进行检测及处理。该方法所处理的数据不需要与时间相关,且可以快速地识别、检测出大数据量中的“脏数据”。实验结果表明,该方法能有效地解决无规则状态下的偏离群数据的检测,并在实际应用中取得了良好效果。     

基于改进变分水平集的红外图像分割方法

提出一种基于水平集的红外图像偏微分分割方法,通过改进Chan-Vese模型中的能量函数获得偏微分方程,该能量函数将红外图像边缘与区域信息相结合,取得了全局极小值,该能量模型对水平集初始曲线的位置不敏感,并可定位图像边缘。基于该模型的变分水平集分割方法可分割出红外图像目标。实验结果表明,该方法效果良好,便于下一步的红外目标识别与跟踪。     

即时编译器中的代码消极生成机制

提出一种应用于即时编译器中的代码生成优化技术——代码消极生成机制,结合Intel微处理器研究院的XORP虚拟机对该项技术进行了阐述。介绍了XORP中实现的其他轻量级优化算法,并采用EEMBC对不同虚拟机和不同优化进行了科学评估。采用该项技术的XORP虚拟机的运行速度为KVM的15倍以上,超过其他商用高性能虚拟机。     

一种改进的数据求精证明规则

提出一种改进的数据求精规则,并用关系模式进行描述。引入全局状态来描述程序所有可能的输入和输出,允许非平凡的初始化,允许前向模拟和后向模拟,能应用于消除具体模型的不确定性晚于消除抽象模型的不确定性的情况。并用实例说明了在Isabelle定理证明器中规则的应用方法。     

形态结构特征约束下的树木参数化建模研究

树木建模是构建虚拟森林景观的主要环节,也是三维林业地理信息系统的基础。该文提出一种形态结构特征约束下的树木参数化建模方法,通过引进Bezier曲线控制树干以及树枝形状,并以荔枝树和马尾松为例对该方法进行设计与实现。实验结果表明,该方法能有效提高树木建模过程中的交互能力,较好地突出了树木的形态结构特征。     

针对基于多父角色RBAC模型的研究与应用

针对基于角色的访问控制(RBAC)模型中由于继承关系产生的子角色不能拥有私有权限问题进行了研究。当前的解决方案在表示同一机构或相同业务性质的角色共有特定权限方面存在不足,也不能满足多父角色权限继承的要求。对RBAC模型进行了扩展,给出一种基于域和域权限的解决方案,并结合实际项目具体分析系统实现权限管理的方法,提出多父角色权限继承的算法,解决了多父角色权限继承问题,在系统的安全管理中实现了基于角色和域的访问控制。     

基于频繁闭项集挖掘的增量式维护算法

为了能够随着数据库的增加、删除和修改而快速有效地挖掘出频繁闭项集,根据CHARM算法提出了一种基于频繁闭项集挖掘的增量式维护算法。该算法采取分类处理的策略对变化数据进行挖掘,运用IT对的特性从已挖掘出的结果中快速过滤出仍然有效的信息,实现频繁闭项集的更新。实验结果表明该算法是快速有效的。     

混合流水车间调度的变邻域禁忌搜索算法

针对混合流水车间系统的最小化Makespan调度问题,提出一种基于关键路径理论的变邻域禁忌搜索算法,讨论其关键技术。在该算法中,提出基于关键路径的毗邻域概念,防止搜索算法陷入局部最优解,采用变邻域搜索策略,在无法改进解时,实现对移动毗邻域的搜索。仿真结果表明,该算法获得的调度结果优于简化禁忌搜索和启发式算法。     

基于最小生成树聚类的中文版面分割法

针对中文版面多横竖混排的特点,提出一种基于最小生成树聚类的版面分割方法。对原图像进行水平和垂直游程平滑,并对平滑后所得的连通域进行预分类处理,将文本进行横排、竖排分类。对预分类后的各类文本采用最小生成树聚类算法进行聚类处理。经实验,准确率达97%。实验表明,该方法对中文文档有良好的分割效果。