改进关系数据库管理系统的关键技术

本文讨论了改进关系数据库管理系统的几种关键技术。     

改进关系数据库管理系统的关键技术

本文讨论了改进关系数据库管理系统的几种关键技术。     

从关系数据库到RDF的转换

随着语义Web的快速发展,利用已有的数据资源来构建本体受到了很大程度的重视。因此,作为资源描述框架的RDF在语义Web中的地位就显得越来越重要。由于大量的数据都存储在关系数据库里面,因此如何将关系数据库中的数据转换为RDF成为一个亟待解决的问题。提出了一种能自动将关系数据库数据转换为RDF的方法,同时给出了详细的映射规则和转换过程,并通过一个实例验证了该方法的可行性。     

从关系数据库到面向对象数据库的发展概述

该文主要论述了在数据库技术发展的过程中起主导作用的关系数据库的特征及其发展历程,同时阐述了面向对象数据库的特征以及其必然取代关系数据库成为数据库技术发展和研究的新的热点.     

关系数据库在专家系统中的应用

在传统的专家系统中，对推理机工作过程的控制是程序实现的。本文介绍了一个用数据库技术引导推理过程的专家系统－精神分裂症诊断专家系统（ＥＳＳＤ）的推理控制策略。在这个专家系统中，作者将有关推理过程的控制信息用关系数据库技术进行存储和管理，达到了将控制策略数据化的目的。将数据库技术引入到专家系统的推进控制机制中可以使控制策略比较容易调整，且而可以大大压缩程序篇幅，显著提高系统运行效率，为专家系统的结构设     

开放工控系统的中间件-OPC技术

概述了OPC技术及其应用，讨论了它在现场设备间开放式数据交换，异构网段间数据共享，FCS、DCS与PLC的系统集成以及访问专有数据库中的作用，描述了工控中何通过OPC这一中间技术实现集成以及不同应用软件间的即插即用。     

优良模式自学习遗传算法在阈值选取中的应用

针对现有图像处理过程中阀值选取优化方法中存在的计算效率低,易陷入局部最优等不足,研究采用优良模式学习算法,求取图像阈值,通过对类间方差的优化,表明该文算法优越性,实验结果进一步证实了该文算法优良,高效,针对图像特点,利用优良模式自学习遗传算法,提出了一种阈值自动选取的策略,提高了阈值选取的准确性及寻优速度。实验结果表明了该文提出算法的可行性。     

中间件技术在联机交易系统的运用与创新

本文论述了中间件技术在一个联机交易系统中得到了具体的运用,根据系统的特点,根据数据库访问及交易型中间件的特点,并未采用现成的中间件产品,而是自行设计并编写一个中间层软件。目标是能够解决系统需要的数据库访问、网络通讯报文操作以及统一的流程控制,便于系统的客户端多渠道连接和新业务流程添加。     

一种XML Schema模式到关系模式的映射算法

XML文档数据如何存储在主流的关系数据库中,对企业信息集成起着至关重要的作用。针对此问题,提出一种XML Schema模式到关系模式的约束保留映射算法——XSD2RS,该算法基于模式对象组件建模和约束保留机制来完成XML Schema模式到关系模式的映射,进而实现XML文档数据在关系数据库中的存储。     

中间件技术在联机交易系统的运用与创新

本文论述了中间件技术在一个联机交易系统中得到了具体的运用,根据系统的特点,根据数据库访问及交易型中间件的特点,并未采用现成的中间件产品,而是自行设计并编写一个中间层软件。目标是能够解决系统需要的数据库访问、网络通讯报文操作以及统一的流程控制,便于系统的客户端多渠道连接和新业务流程添加。     

门限RSA中的子密钥优化分配算法

无Dealer的(t,n)门限RSA算法能够使容侵系统在部分系统遭受攻击的情况下,继续保持系统私钥的安全性和可用性,在传统的无Dealer的环境中,为了使系统在遭受攻击时,以d=∑d。方式共享私钥的n个参与方中的任意￡个参与方有能力重构原始私钥d,要求每个参与方必须持有C^tn个子密钥,这种共享方式是诸多门限RSA的密钥共享方式中最简单、也是最有效的一种,然后C^tn随着容侵系统的规模增长太快,所以减少每个参与者所应拥有的子密钥对于提高容侵系统的容侵能力尤为重要,该文提出了一种弹性搜索算法并搜索得到优化的子密钥分配方案,该优化方案能够在不降低系统安全性的前提下,以更少的子密钥实现了相同的门限结构,从而降低了门限密码系统的密钥管理以及签名和解密的相关操作的复杂度。     

一种自适应阈值曲波图像去噪算法

利用曲波变换进行图像去噪能取得较好的效果,但是现有的曲波去噪没有充分利用图像曲波系数的特点,容易过分扼杀图像的细节信息.本文提出了一种基于阈值自适应的曲波图像去噪算法,利用图像经过曲波变换后的能量分布特性选取阈值,以更好地保护图像细节.实验结果表明,该算法可以将每一尺度上的信号与噪声在最大程度上分离,有效去除了高斯白噪声,进一步提高了峰值信噪比,更好地实现了去除噪声与保护图像细节之间的平衡.     

Service-Oriented E-Learning Platforms: From Monolithic Systems to Flexible Services

The learning management system (LMS) has dominated Internet-based education for the past two decades. However, the traditional LMS is failing to keep pace with advances in Internet technologies and social interactions online. To support technological diversity, current frameworks such as the e-learning framework (ELF), the IMS abstract framework, and the open knowledge initiative (OKI) have defined the initial steps toward service-oriented e-learning platforms. Next-generation platforms will be based on these service-oriented visions. The authors discuss LMS evolution and present core challenges that must be addressed to achieve information interoperability in next-generation e-learning platforms     

Modeling Embedded Systems: From SystemC and Esterel to DFCharts

This article addresses the need for directly expressing heterogeneous, hierarchical behaviors for modeling specific embedded systems. After analyzing two existing ESL languages, SystemC and Esterel, the authors created a new model of computation and a graphical language to gain the direct expressivity they need for their model. Although researchers have suggested various changes to SystemC and Esterel to fit modeling requirements, this article considers mainly standard SystemC and Esterel.     

基于遗传退火方法的灰度图像阈值选择算法

灰度图像分割问题一般采用传统的最大类间方差法来解决,但是类间方差方法计算量大,不适合实时图像处理。为了解决上述问题,提出了一种改进型遗传退火的阈值分割算法。算法的整个运行过程由冷却温度进度表控制,使用经典的最大类间方差法作为遗传算法的适应度函数,再根据M etropolis准则判断产生的新解是否被接受,从而求得灰度图像的一个最佳阈值。图像分割的仿真结果表明,与传统的最大类间方差法相比,计算量不大,算法具有很强的全局优化搜索能力,由于算法效率高,收敛速度快,适用于实时性的灰度图像处理。