描述逻辑系统uεVN中概念的包含关系

描述逻辑中的非标准推理是目前研究者们所关注的焦点问题,它主要包括:最具体概念、最小公共包含、匹配问题及概念的重写等.过去人们主要研究那些不舍数量限制的描述逻辑系统,该文研究的是描述逻辑系统μεVN中的一种重要的非标准推理,它同时含有了并、存在约束量词、全称约束量词和数字限制.利用定义μεVN中概念的描述树及描述树之间的同态关系,给出了概念之间包含关系的充要条件.     

基于物体级BSP树的大规模室外场景渲染

BSP树是图形学领域中用来加速大规模场景计算的重要手段之一.经典BSP树的构造策略是以形体表面的三角形本身作为分割平面,使得树的复杂度非常高,预处理时间长,所以一般适合于室内场景的渲染或碰撞检测.这里针对由许多小模型组成的大规模室外场景的渲染,给出一种构造物体级BSP树并利用其进行渲染的方法.这种方法在视点改变时无需更改BSP树,在视野范围不大的情况下,可以极大地提高渲染速度.实验结果证明了这种方法的有效性.     

基于分辨矩阵和约简树的增量式属性约简算法

为了对动态变化的决策表进行高效属性约简处理,在改进的分辨矩阵的基础上提出一种基于约简树的增量式属性约简算法IRART,该算法首先根据序贯属性约简算法对原决策表构造约简树,然后求出新增对象的分辨向量,并利用此向量对约简树进行修整,从而快速得到新决策表的所有约简,最后通过示例证明了这种算法的有效性。与传统增量式属性约简算法相比,该算法避免了复杂的逻辑演算,提高了属性约简的更新效率,理论分析表明该算法是有效可行的。     

基于Merkle树的移动平台文件完整性校验

移动平台的下载业务是除消息类业务外另一类重要的移动增值数据服务,对下载过程的有效管理和控制是该业务稳定运营的前提。下载数据的完整性是下载业务的核心内容。描述了移动平台下载业务内容完整性校验方案。提出了Merkle树在移动平台内容完整性校验上的实现策略,该策略通过缩短校验值在网络传输中的大小,来有效减少完整性校验的代价。理论分析与工程项目证明,该机制具有较高的安全连通性和较低的网络延迟。     

典型P2P流媒体模型

分析和比较了几种典型的P2P流媒体模型,介绍了P2P流媒体不同模型常用的数据调度算法,并指出了基于应用层多播的树模型和基于Gossip协议的网状模型的区别,最后指出了P2P流媒体的研究方向。     

在多元连接数据查询中最小生成树法的改进应用

本文对最小生成树法在分布式数据库多元连接中的应用进行了阐述和分析,并利用分布式数据库数据的分布性对最小生成树法进行了改进。提出了基于最小生成树法的连接图划分方法将连接图划分成多个子连接图,提高连接操作的并行性,从而使得响应时间得到减少。     

基于多元索引后继树的时间序列数据流挖掘

本文以地电前兆观测数据流为研究对象,提出了一种新颖的基于多元索引后继树的时间序列数据流挖掘模型。该模型的主要特点是使用一种新颖的位置索引方法,通过一遍扫描创建描述一个序列的所有元素的绝对位置的多元索引后继树,使用索引匹配方法以模式增长的方式生成频繁模式。理论分析与实验表明,该方法简单、高效,具有很好的实用价值。同时,通过对大量持续的地电前兆观测数据流进行分析处理,挖掘隐藏在其中的反映地电参数正常变化规律及趋势的频繁模式,为发现地电前兆异常识别提供依据,从而辅助进行地震预报。     

基于Kd树递归区域划分的分布式空间连接查询

随着空间信息应用需求的不断增长,分布式空间查询处理已经成为空间数据库领域一个重要的研究问题,其中应用最广也是最复杂的一类查询是分布式空间连接查询,分布式空间连接操作的计算代价与传输代价都非常高。目前处理该问题的策略大都要求空间数据集上存在索引并且对数据分布敏感,然而在某些情况下,这个前提并不存在。面对这个问题,本文提出一种基于Kd树递归区域划分的分布式空间连接策略,该策略以最小化网络数据传输代价为目标,基于任务分治的思想对连接区域进行递归划分。实验表明,该策略在不同数据分布情况下均优于传统查询策略,能有效地减小网络传输代价,表现出较好的性能。     

基于可能性测度的计算树逻辑

首先,提出了可能的Kripke结构的定义,建立了可能的Kripke结构的可能性测度空间,并分析了可能的Kripke结构的一系列性质,即任一路径转移的可能性可由其初始状态的可能性分布与各转移的可能性取下确界而得到;依据可能的Kripke结构所定义的可能性测度具有其合理性等等。其次,给出了可能性计算树逻辑(PoCTL)的概念,讨论了两个PoCTL状态公式以及PoCTL与经典计算树逻辑(CTL)公式的等价性。最后,证明了PoCTL公式有与CTL*公式中"一致性"相对应的公式。     

基于离散小波变换的改进SPIHT算法研究

随着现代信息社会对通信业务要求的不断增长,图像通信与通信容量的矛盾日益突出。为了缓解网络带宽的不足、加快图像信息的传播速度,对于基于高比率的图像压缩算法的研究很有必要。目前比较流行的多级树集合分裂算法压缩效果比较好,输出的比特流较少,但是需要对内存中的数据反复的读取,且反复的在链表结构中扫描不重要系数,增加内存的负担及软硬件实现的复杂度,从而降低了编码的效率。本文针对多级树集合分裂算法的缺点提出了一种基于离散小波变换的改进的多级树集合分裂算法,通过对小波系数排序过程的调整,减少了对内存反复的读取操作,减轻了对内存造成的负担,提高了编码的效率。