Extractor：支持查询重构的高效数据库关键词检索系统

数据库关键词检索由于具有简便易用的特点,成为数据处理中的一项关键技术和研究热点.目前已有的技术还存在着时间复杂度高、检索结果不够精准等问题.针对存在的问题,本文建立了基于关系数据库的关键词检索系统Extractor.Extractor改进了传统的数据图结构,提出了新的top-k结果树生成和排序机制,提出了基于词关系的查询重构方法.实验证明Extrator具有较好的检索效果和较高检索效率.     

火力发电企业人才通道分类分级构建

大唐华银株洲发电有限公司(以下简称株电公司)始建于1955年,地处湖南长株潭电网负荷中心——株洲市区。近年来,株电公司创新发展,以"做精主业,做强辅业,抓好发展"为方向,着力打造"城市环保标杆电厂",实现了全部排放物达标排放,主要环保指标达到国内同行业先进水平。伴随着近年来企业改革发展对人才日趋强烈的需求,株电公司从可持续发展的战略上提出"以人     

基于ADAMS的矿用自卸车建模与平顺性仿真

以某矿用自卸车为研究对象,运用ADAMS/Car建立包括轮胎、前后悬架、驾驶室、车厢、车架、发动机和转向系等子系统的矿用自卸车仿真模型,探讨了整车多体动力学建模主要参数的获取方法。根据国标建立了B级和H级路面,在同一路面同一车速下,比较了空载和满载时驾驶室座椅处地板的垂向加速度均方根值,分析了实际工况下载重与路面等级对自卸车平顺性的影响,为自卸车平顺性的研究提供了参考。     

CLASCN:Candidate Network Selection for Efficient Top-k Keyword Queries over Databases

Keyword Search Over Relational Databases (KSORD) enables casual or Web users easily access databases through free-form keyword queries. Improving the performance of KSORD systems is a critical issue in this area. In this paper, a new approach CLASCN (Classification, Learning And Selection of Candidate Network) is developed to efficiently perform top-fc keyword queries in schema-graph-based online KSORD systems. In this approach, the Candidate Networks (CNs) from trained keyword queries or executed user queries are classified and stored in the databases, and top-fc results from the CNs are learned for constructing CN Language Models (CNLMs). The CNLMs are used to compute the similarity scores between a new user query and the CNs from the query. The CNs with relatively large similarity score, which are the most promising ones to produce top-fc results, will be selected and performed. Currently, CLASCN is only applicable for past queries and New All-keyword-Used (NAU) queries which are frequently submitted queries. Extensive experiments also show the efficiency and effectiveness of our CLASCN approach.     

海面波浪起伏对声传播的影响

位于南海某海域同一传播路径上,在2004年和2005年分别进行的两次声传播实验,两次实验中的设备、过程和方法都相同,水文变化也不大,但实验得到的传播损失相差却很大。通过对实验数据的分析表明,两次实验的传播损失差异是由于海面波浪起伏引起的。利用第一次实验数据,考虑海面波浪起伏后反演得到的海底吸收系数可以较好地解释另一次的声传播损失。因此,可以以为浅海海面波浪起伏对声传播的影响很大,在进行水下声传播规律的研究或地声参数反演研究时,应当充分考虑海面波浪起伏的影响。     

市场占有率分析-马尔可夫理论实证研究

以海尔、容声等冰箱的市场占有率为实例阐释马尔可夫链对市场进行预测与决策的全过程．同时在预测误差分析的基础上对基于马尔可夫分析的市场占有率预测模型进行了评析．     

对大学生体育人文素质教育的实践性研究

针对目前高校体育在改革和发展中的一些问题，阐述了加强大学生体育人文素质教育的必要性与可能性，明确其定位，提高了加强大学生体育人文素质教育的若干建议。     

基于Markov逻辑网的两阶段数据冲突解决方法

在数据集成中,如何准确地解决数据冲突是关系集成数据质量的关键问题.现有的方法主要针对单个属性进行冲突解决,由于没有区分不同属性的冲突程度,也没有考虑不同属性间冲突解决的相互影响,导致数据冲突解决的准确率不高.针对现有方法存在的不足,文中提出一种基于Markov逻辑网的两阶段数据冲突解决方法.该方法可以根据冲突程度对属性进行划分,并分两阶段进行处理:(1)在第1阶段,对于弱冲突属性,利用投票规则及事实之间相互印证等简单规则进行冲突解决;(2)在第2阶段,利用了第1阶段冲突解决的结果,在规则中加入数据源与事实之间的相互影响规则、数据源之间相互依赖规则及弱冲突属性对强冲突属性影响规则,对强冲突属性进行冲突解决.通过在大量真实数据上的实验结果证明,该方法能够有效地解决集成数据的冲突问题,具有较高的准确率.     

DWDIS:面向分析的Deep Web数据集成系统

传统Deep Web数据集成研究侧重满足用户的即时查询需求,对数据分析应用缺乏充分支持,提出一个面向分析的Deep Web数据集成系统DWDIS,能够在较少人工参与下对大量Web数据库进行高质量数据获取、抽取和整合,为分析型应用提供优质全面的结构化数据.DWDIS支持领域模型的自动演化;通过自动识别和理解查询接口,采用查询词采新率模型以较小代价最大限度地获取Deep Web页面;充分利用集成系统已有数据中隐含的数据特征,对Deep Web页面进行有效页面抽取和语义标注;结合Web数据源特征,使用机器学习方法对来自大量Web数据库的数据实现高准确率的重复记录检测和数据融合.