数字化校园综合查询服务平台的设计与研究

本文在对数字化校园中心共享数据库及公共数据交换平台的研究基础之上设计了一种综合查询服务平台架构及查询服务功能,同时分析了查询实现过程。     

供电局调度生产管理系统的设计与实现

针对延安供电局电网调度生产管理方面存在的问题,设计了一套调度生产管理系统（OMS）。通过对企业内部业务需求的详细分析,建立了系统的体系结构和功能,详细阐述了系统的设计过程,该系统现已投入使用,性能良好。     

基于JSP的工资查询系统的设计与实现

该系统是基于B/S模式的工资查询系统。系统采用的主要技术有JSP、Struts2和Hibernate,克服了C/S模式每个使用者都需要安装客户端的弊端,只需要将软件部署到服务器上,就可以通过浏览器访问。     

分形压缩感知高维信号重构方法

压缩感知理论改变了香农采样定理的信号处理思路,具有十分重要的科研应用价值。压缩感知框架下信号重构是获取数字终端产品的关键性环节,典型的重构方法是以基追踪(BP)算法为代表,核心是解决L₁范数最小化问题,但是BP算法在高维的信号重构中表现不佳。因此,本文提出一种基于分形维度的压缩感知高维信号重构方法,采用分形中的Minkowski维度代替L₁范数作为重构问题的目标函数。实验的可视化结果和信噪比均表明,分形压缩感知信号重构方法既保持了BP算法的优点又改善了其维度的广延性。     

基于品质函数估计的非线性盲源分离算法

研究非线性盲源信号分离优化问题。由于混合信号同时包含超高斯和亚高斯信号且混合信号具有很强的非线性时,传统的非线性盲源分离算法中对于品质函数的选取一般都是通过经验,现有算法难以取得理想的分离效果。在Pearson模型的基础上提出了一种新的估计品质函数的方法,算法能够成功地估计出次高斯(sub-Gaussian)和超高斯(super-Gaussi-an)混合信号的品质函数,同时克服了Pearson模型对同类信号只能估计得到相同的品质函数的缺陷,提高了算法的估计精度。通过在MATLAB仿真验证了算法的可行性和有效性,成功估计出源信号的品质函数且实现了非线性盲源分离。     

基于PQR-tree的空间查询代价模型

空间信息处理和地理信息系统等领域的数据管理涉及到海量、高维空间数据对象的处理。本文针对传统数据索引结构在处理这类空间数据时所存在的内存使用过大、I/O消耗过多等问题,通过改进选择查询的代价模型,给出了基于PQR-tree的查询和代价模型,以提高空间数据查询的性能。提出了基于PQR-tree的三阶段并行查询的方法,分别在任务创建、分配、执行阶段进行优化。提出在任务创建和任务分配阶段应用于空间查询中过滤和精炼阶段的有效算法。测试表明,本文算法在处理各种不同分布类型数据集过程中有效降低了空间数据处理对时间和空间的代价和需求,并且并行机制下的代价模型在预测和评估方面也具有较好的精确度。     

基于复杂SQL查询自动汇总表的应用研究

近年来越来越多的人关注决策支持查询领域。这种查询通常操作海量数据,执行多重连接和复杂聚合,针对这种查询操作的复杂性和秒级响应时间的需求,本文提出了使用QGM模型寻找自动累加表,在相应系统查询时,通过访问自动汇总表AST替代原始数据基本表,从而实现查询性能的提升和优化。     

基于改进Kalman滤波l1模加速算法的语音信号重构

为求解欠定噪声方程组,需要从噪声和抽样不足的数据中重建高维离散信号。压缩感知矩阵的零空间特性保证了可以通过l1最小化来恢复信号的稀疏表示。文章在Kalman滤波l_1模算法(KML1算法)的基础上通过采用基于Aitken的delta-squared过程外推法对其进行改进,提出了一种改进的Kalman滤波l_1模加速算法(加速算法),并运用于语音信号重构中。实验结果表明:在高维情况下,KML1算法经过500次迭代后,重构的解基本接近真实值,而加速算法经过100次迭代后,重构的解与真实值基本一致;与传统的正交匹配追踪(OMP)算法相比,加速算法的恢复时间比OMP算法缩减了将近20倍。具有外部阈值的l_1最小化Kalman滤波器为x重构提供了更短的时间和更高的精确度。     

一种支持高效检索的双重索引策略*

从信息检索角度出发,提出一种高效的索引,在结构索引中集成了倒排文档,可同时查询XML结构部分和关键词.双重索引策略很好地解决了基于路径表达查询效率低的问题.