XML数据的结构化处理方法

越来越多的数据采用XML格式表示和交换，对XML数据的有效访问方法是目前需要解决的关键问题之一．对通过面向对象数据库系统访问XML数据的方法进行了讨论，提出了将XML数据映射到对象模型的规则以及建立XML数据的OODB模式的方法．为了建立高效地访问路径提出了一种XML数据的结构索引，并介绍了利用结构索引实现基本的数据操作的方法．实验结果表明，提出的方法具有较高的效率。     

无线数据广播环境下路网最近邻居节点的查询

针对大规模用户数量,首次提出结合无线数据广播技术,在路网环境中进行最近邻居节点查询.该方法使用基于Voronoi图的算法转化路网信息,将处理后的路网信息作为广播数据,不仅提高了用户的查询效率,还减少广播数据中的冗余信息.在数据调度上,采用Hilbert曲线对数据排序,从而保持广播数据的空间临近性.实验表明,上述方法在为用户提供高效查询的情况下有效减少了访问时间.     

MANET服务QoS综合度量模型

不同服务调用者对服务质量(QoS)有不同的侧重点,尤其是在移动自组织网络(MANET)环境下。针对上述情况,提出一种适用于MANET的服务QoS综合度量模型,通过综合考虑精确类型和模糊类型QoS度量属性,应用模糊数学、线性规划等数学工具,解决难以计算服务QoS的问题。模拟实验结果证明了该模型在MANET中的实用性及高效性。     

多模式移动对象不确定性轨迹预测模型

以移动设备、车辆、飞机、飓风等移动对象不确定性轨迹预测问题为背景,将大规模移动对象数据作为研究对象,以频繁轨迹模式挖掘、高斯混合回归技术为主要研究手段,提出多模式移动对象轨迹预测模型,关键技术包括:1）针对单一运动模式,提出一种基于频繁轨迹模式树FTP-tree的轨迹预测方法,利用基于密度的热点区域挖掘算法将轨迹点划分成不同的聚簇,构建轨迹频繁模式树,挖掘频繁轨迹模式预测移动对象连续运动位置.不同数据集上实验结果表明基于FTP-tree的轨迹预测算法在保证时间效率的前提下预测准确性明显优于已有预测算法.2）针对复杂多模式运动行为,利用高斯混合回归方法建模,计算不同运动模式的概率分布,将轨迹数据划分为不同分量,利用高斯过程回归预测移动对象最可能运动轨迹.实验证明,相比于基于隐马尔科夫模型和卡尔曼滤波的预测方法,所提方法具有较高的预测准确性和较低的时间代价.     

增量ETL过程自动化产生方法的研究

ETL过程用于将数据从数据源装载到数据仓库中,它可以被划分为两种类型:全量ETL过程和增量ETL过程·全量ETL过程只能处理全量数据,但易于设计·而增量ETL过程设计起来比较复杂,但适用于处理增量数据·主要对增量ETL过程的自动化产生方法进行了研究,根据已有的全量ETL过程,可以自动产生增量ETL过程,从而降低设计增量ETL过程的代价·利用已有的物化视图增量维护的方法,给出了根据全量ETL过程自动产生增量ETL过程的方法·但是已有的研究集中在包含选择、投影、联接和聚合运算情况下物化视图的增量维护,未见对包括差运算情况下的讨论·作为研究工作的基础,还详细讨论了包含差运算情况下物化视图的增量维护问题·     

一种自动化集装箱码头出口箱进箱选位算法

自动化集装箱码头的出口箱进箱选位是自动化码头运营的难点之一。针对带中转排的自动化码头出口箱进箱选位问题,提出一种两倍状态多阶段动态规划算法。在阶段划分时,将阶段数量增加至原有的2倍,以适应2种状态转移,而在进行状态转移时,对2种状态分别计算来获得更优的结果。实验结果表明,与现有的动态规划方法相比,该算法通过应用更精确的状态转移方程,可使翻箱数量降低20%。     

嵌入式Linux上GUI应用的开发技术

在嵌入式Linux上设计GUI应用程序是流行的趋势。本文首先概述了嵌入式系统，嵌入式Linux以及嵌入式GUI，接着着重介绍了一种成熟的嵌入式GUI即Ot／Embedded，并较全面的剖析了该环境下的程序开发技术。结合笔者的开发经历和嵌入式英汉双向翻译字典软件实例．文章最后提供了嵌入式GUI应用程序开发的若干成熟经验。     

位置相关查询处理的近似回答

位置相关应用在移动计算环境中日趋流行．为了提高系统性能和便于断接操作，可适当放松一些标准来提高可用性．提出了一个使用概括数据库的位置相关查询处理模型，当被访问的原始数据库不合适或不可用时，该查询处理模型能用缓存在移动设备中的概念层次和概括数据库返回近似查询．这个模型提供了在断接期间更优化的数据使用，能有效地利用低的带宽和有限的内存，可提供不同等级查询的近似回答．讨论了包括传输、查询处理代价的性能分析．     

基于Voronoi图的路网k聚集最近邻居节点查询方法

道路网络中的k最近邻居节点(k-NN)查询及其变种越来越受到研究者们的关注.其中,k聚集最近邻居节点(k-ANN)查询能为多个查询点返回聚集距离最小的前k个被查对象,因此具有较高的研究价值及广阔的应用前景.目前解决该查询问题的主要方法是根据A*算法在路网上通过逐步扩展来搜寻结果,这样会导致响应时间很长,不能满足用户的需...