面向对象技术中对象模型的复杂性

1.引言80年代多媒体应用,网络技术成就,以及各大公司推出的大量计算机辅助软件工程工具(CASE),把OO技术炒得火爆,似有90年代OO技术将会像     

同步数据流模型调度序列的空间优化

提出了一种嵌入式DSP系统的存储优化方法。该方法基于同步数据流模型SDF（Synchronous Data Flow）。针对其他优化算法不适用于存在反馈环的同步数据流模型的问题,该方法为反馈环的空间优化设计实现了启发式的调度算法,并提出了将SAS（Single Appearance Schedules）和Non-SAS类型调度序列相结合的层次化的空间优化方案,为同步数据流模型调度序列的空间优化提供一个通用的解决方案。实验结果证实了该方案的有效性。     

一个基于IA-64体系的内存管理大页面的实现模型

本文提出了一种基于IA-64体系结构的内存页面大页面化的模型，可执行文件ELF的Data Segment使用大页面。由于转换解析缓冲区（TLB）能映射更大的虚拟内存范围，从而可减小未命中率，因此可以提高使用大页面的高性能计算（HPC）应用程序或使用大量虚拟内存的任何内存访问密集型应用程序系统性能。     

网络表格间的快照关系发现

近年来,互联网上涌现出大量结构化的表格数据,网络表格的价值不仅在于数据本身,还在于数据之间的关系。只有探测出表格之间潜在的关系,方能更好地利用这些结构化数据。因此提出发现网络表格间的快照关系,并给出发现快照关系的框架以及检测与给定表之间满足某种匹配关系的快照表的算法,快照表可用于优化查询以及在大数据环境下实时地返回部分查询结果。提出了基于实体和属性重合度的评分方法,并引入实体新鲜度的概念,使得算法在快照关系的发现过程中更多地关注能提供新鲜实体的表;与此同时,基于Bayes模型的表格内容增强算法能更加准确地判断属性列上值的一致性,从而提高快照关系发现的准确率。大量实验表明,该评分模型能发现高质量的快照表,且在快照的查询精度和召回率上表现出色。     

面向科学基金管理数据数据仓库概念模型设计

国家自然科学基金委员会在促进科技进步方面正发挥着越来越多的作用。多年来,国家自然科学基金委员会产生大量的数据,为便于更好地管理和理解数据,建立数据仓库就非常有必要。利用面向对象的概念模型建立了国家自然科学基金委员会管理数据数据仓库,并通过数据仓库的建立以及面向科学基金管理数据的展示系统的建立验证了模型。     

SVM和BP算法在油气识别中的对比应用研究

在油气勘探领域中,当使用测井资料进行油气层分类识别时,运用传统的方法具有一定的局限性。本文使用了数据挖掘分类算法中的支持向量机(SVM)方法,并实际应用到新疆塔里木盆地油气层识别中。实验中分别采用了支持向量机算法和BP神经网络算法进行对比检验,结果表明通过支持向量机算法建立的油气层识别模型具有更高的识别检验性能,体现了支持向量机在处理多类分类问题中的优越性。     

基于XML的异种数据库间数据交换技术

传统方法对异种数据库之间数据交换的处理存在数据格式不规范、重用率低等缺点,因而很难适应数据变化快、数据量大及结构复杂的数据环境.XML在数据格式及内容的表达方面具有较为明显的优势,常用于异种数据库间的信息共享和数据交换.本文在比较异种数据库间各种数据交换方式的基础上,分析了XML与DOM及Java技术相结合进行数据库间数据交换的优势;对XML文档与数据库结构进行双向转化过程中的不同情况进行了分类,提出了一种数据抽取与数据存储的通用方法,结合具体实例详细描述了该方法的实现.     

基于摘要技术的混合模型流数据聚类算法

传统的数据库管理系统和数据查询算法不能很好地支持对流数据的查询已经被广泛认识,因而需要研究新的流数据模式查询算法.提出了一种基于摘要技术的在线快速混合模型流数据聚类算法,该算法为分阶段混合模型聚类过程.算法首先时最初到达的流数据用多维网格结构进行划分,对划分形成的每一个单元进行数据摘要,提取足够的统计信息.对该摘要运行基于模型的贪心聚类算法,聚类形成的混合模型的摘要信息存储在永久摘要数据库中,从而形成初始聚类混合模型;在聚类模型的维持过程中,当不断有流数据到达时,对到达的数据块用多维网格结构进行划分,对划分形成的每一个单元提取足够的摘要信息.对该摘要运行基于模型的贪心聚类算法形成聚类混合模型.在判断是否可以把新到达的模型合并到现有的混合模型中去时,提出了三种合并标准.实验表明,该算法减少了分类误差,其速度也比传统的基于模型的贪心聚类算法大大加快.     

基于FP-Tree的共享前缀频繁项集挖掘算法

在数据挖掘中发现关联规则是一个基本问题,而发现频繁项集是关联规则挖掘中最基本、最重要的问题。提出了基于FP-Tree的共享前缀频繁项集挖掘算法－FP-SPMA算法。构造FP-Tree来压缩事务数据库,通过共享前缀和前瞻剪枝快速减小候选项集,无需递归构造条件模式树,算法性能有明显的提高。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型

本文论述了数据挖掘技术用于入侵检测的优势，针对知识库更新的智能化处理，在分析关联规则算法的基础上，提出了一个基于数据挖掘的入侵检测模型。该模型可以有效地检测新的攻击类型，实现知识库的自动更新，从而提高了入侵检测的高效性。