基于人工智能和数据库技术的分布式WZCAPP系统的研究与开发

本文针对回转体零件,采用分布式、人工智能及数据库等技术,提出了构造高效ＣＡＰＰ系统的方法．该系统通过实用技术的集成,自动完成工艺设计,达到了高效的目标     

综述人工智能与数据库技术的结合

人工智能与数据库技术是计算机科学的两大重要领域，越来越多的研究成果表明，这两种技术的相互渗稼将会给计算机应用带来更广阔的前景。本文综述了人工智能和数据库技术结合的重要性和必要性及其目前的研究概况，主要介绍了目前ＡＩ和ＤＢ结合的几个主要研究领域。     

基于HBase的分布式空间数据库技术

针对在大型地理信息系统(GIS)中, 需要对海量矢量据和栅格数据进行存储并对高并发的用户查询请求提供高效响应, 传统的设计方案难以满足需求的问题, 提出一种使用基于内存存储的分布式数据库HBase存储空间数据, 并设计基于GeoHash的分布式空间索引, 实现了矢量空间数据与栅格空间数据的分布式存储与快速查询. 实验表明, 该方法提升了海量空间数据的查询速度.     

分布式异构数据库下的数据同步系统研究

分析了目前常用的数据同步方法,提出了一种新的针对医院管理系统的数据同步方法,并在实践中证明了该方法的有效性和系统的可扩展性.     

分布式人工智能的网络教学应用

网络教学现阶段还面临着许多有待解决的问题。基于分布式人工智能的网上教学系统的智能性较高，处理能力较强，处理效率较高，系统的可维护性和可扩充性好，能够提供完善的交互功能和个性化学习的环境，可以较好地克服现阶段网络教学的局限和不足。     

基于Web分布式网络CAPP系统的开发

为满足工艺设计的协同工作、知识积累和快速复用的实际需求，在总结网络数据库查询方法的基础上，提出分布式网络CAPP系统结构，包括数据层、数据处理层、表达层和应用层；论述了系统的主要功能和基于Web的工艺数据查询的实现方法。     

试论网上数据库的分布式处理

在计算机网络上实现公用数据查询的方法有多种,结合在工作中的应用实例,论述了采用Powerbuilder实现网上数据分布式数据处理的一种方法。     

基于Oracle和Arcsde分布式空间数据库的设计与建立

目的 针对当前以传统件形式管理、存储大数据量空间数据的不足．设计出空间数据库建设的总体方案和技术路线，使空间数据和属性数据统一存储在面向对象的关系型数据库(Oracle8i)中，以实现统一、高效的数据管理。方法 应用GIS技术、数据库技术和COM编程技术进行空间数据库设计与建设。结果 建立了空间基础地理信息数据示范库，现已试运行。结论 所设计的空间数据库总体框架结构合理，技术路线正确，可行性强。     

浅析人工智能与数据库技术结合的应用与发展

现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步,而人工智能也会在将来领导计算机发展的潮头,现在人工智能的发展虽然受到理论上的限制不是很明显,但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活。本文从人工智能和数据库的概念出发,结合一些成功的应用实例,对人工智能和数据库的结合进行了研究分析。     

代理与多代理技术:分布式人工智能研究的热点

自进入20世纪90年代以来,随着多媒体技术和因特网的日益普及,信息技术正在改变人类社会的生产方式、工作方式、生活方式和学习方式,而且这种变化还在与日俱增。计算机硬件技术、软件技术、人工智能技术、并行计算和分布处理技术的发展,为代理(Agent)和多代理(Multi-Agent)系统的研究奠定了一定的基础。源于人工智能的Agent技术受到了许多领域内学者的广泛关注。许多学者都在尝试利用Agent技术的优点为自己的研究服务。     

数据库和人工智能在质谱检索中的应用

本系统把人工智能和质谱解析过程有机地集成起来,建立质谱数据库,利用多种化学计量学算法对复杂数据进行解析,并采用新的质谱匹配算法,有效地降低解析过程的复杂性和提高了解决实际问题的能力。     

分布式球形容器CAPP系统

文章在讨论现代CAPP系统特点的基础上,分析组件技术、分布式数据库技术对CAPP系统的作用,结合某企业的CAPP系统实施情况,介绍了面向产品的分布式球形容器CAPP系统。     

分布式多空间数据库复杂时态数据提取技术

传统方法实现过程复杂、历史复杂时态数据的片面性,导致其无法全面地描述时态数据;且相似性计算无法准确匹配具有动态性与复杂性的时态数据,造成提取精度低。为此,提出一种新的分布式多空间数据库复杂时态数据提取技术。设计动态RBF神经网络,对分布式多空间数据库中未知动态进行识别和建模;通过建模结果完成对复杂时态数据的描述。依据加权关联规则与时态关联规则对支持度和置信度的定义,获取T-FS-tree加权时态关联规则中支持度和置信度。将复杂时态数据描述序列、最小支持度、最小置信度作为输入,将加权时态关联规则作为输出,建立T-FS-tree加权时态关联规则挖掘算法。按照向量计算获取加权时态频繁1项集以及频繁2项集,依据获取的加权时态频繁项集建立初始频繁项集树;依据初始频繁项集树获取全部时态频繁项集;通过获取的频繁项集产生加权时态关联规则。从所有关联规则中选择优先度高的规则,构建的复杂时态数据提取器,实现复杂时态数据提取。实验结果表明,所提方法复杂性低,提取结果更加全面、可靠,有很高的准确性。     

基于SQL Server的分布式教学数据库的设计与实现

提出了如何充分利用MS SQL Server 2000的数据库管理特性,采用链接服务器、分布式分区视图和存储过程构建分布式教学数据库的方法。     

基于SQLServer的分布式教学数据库的设计与实现

提出了如何充分利用MSSQL Server2000的数据库管理特性,采用链接服务器、分布式分区视图和存储过程构建分布式教学数据库的方法。     

基于实时数据库的分布式城市交通监控系统设计

采用实时数据库技术、分布式技术、PC and Sun Workstation结构和Visual C 6.0,设计了基于Windows平台的实时城市交通监控系统,监测系统则由一个交通监控中心和若干分中心组成.该系统的监控子系统由事件自动检测系统、通讯设备、报警系统、指示装置和实时数据库组成,事件自动检测系统由实时交通信息的采集单元和检测交通事件算法组成.监控系统有效地减少网络开销,增加系统的实时性,提高事件自动探测的工作效率.     

Agent在分布式主动数据库中的应用研究

Agent技术的蓬勃发展,为解决分布式环境下主动性应用提供了一个崭新的思路。本文在分析了分布式主动数据库的特点、应用情况及传统分布式主动数据库的不足的基础上,提出引入Agent技术改善和优化系统的思路。     

基于数据库技术专家系统的设计与实现

传统的专家系统可对知识进行搜索和推理，但却缺乏对海量知识的高效管理能力，为了克服这一局限性，利用数据库技术提出一种新的专家系统模型，该模型所采用的方法摆脱了专家系统应用对专家系统开发工具的依赖，对规则、事实数据可以进行方便管理，改进推理树的实现算法，实现了知识库与数据库的有机结合，为更广泛的应用提供基础．     

分布式异构数据库中相关规则并行开采研究

首先简单介绍了相关规则及其并行开采算法的一些基本情况,然后指出了现有算法在分布式异构数据库中不能有效利用计算资源和造成信息丢失的问题。在证明了一个基本的定理之后,提出了基于ＨＤＤＭｉｎｅｒ模型的异步并行算法,并就其中的一些问题作了说明,最后,介绍了分布式异构数据库中数据开采的并行算法中一些仍需继续研究的问题。