面向OLAP的高效海量数据存储技术研究与实现

文章在分析了OLAP大规模海量多维数据特点的基础上,针对当前一般规模关系数据库处理海量多维数据能力的不足,通过使用数据库分区技术和并行磁盘组技术,设计并实现了一种高效的、面向OLAP应用的数据存储管理结构。并针对传统查询优化器对于大规模海量数据统计信息更新不及时的问题,设计了一种基于分区技术的统计方法。实验证明,该设计可以对百TB级的多维海量文本数据进行有效的管理。     

多维信息空间与自动录音电话信息检测装置

将信号的幅值，频率及计数率看作一个三维空间，需要检测的信号存在于该空间的某一小区域内。据此理论设计而成的自动录音电话信号检测装置，其工作变得很可靠。     

高产高效综采工作面产量预测模型

分析影响高产高效综采工作面产量的地质、采矿技术和管理三大类因素，并应用模糊数学方法将因素指标量化，应用灰色关联分析给出各影响因素对高产高效综采工作面产量影响的权重，进而归纳得到三项综合指标。在此基础上，建立了多维灰色预测模型。经验证，模型可靠。     

基于数据仓库与数据挖掘技术的决策支持系统

数据仓库是数据库技术应用的拓展,建立在数据仓库基础上的数据挖掘技术为决策支持系统提供了新的解决方案。本文对数据仓库和数据挖掘技术及其在决策支持系统中的应用进行了分析与探讨。     

GLR—RUKF算法研究

本文研究一种新的2—D卡尔曼滤波算法。该算法将广义似然比(GLR)检测方法由一维扩展到二维,结合Woods—Radewan缩减更新卡尔曼滤波(RUKF)模型设计GLR边缘测检器,根据图象边缘变化的情况在线地调整工作滤波器的参数或状态估计量。实验结果表明:该算法在增加很少运算量的条件下,可以有效地去噪并较好地保护图象边缘。     

Arnold反变换的规范表达式及多维推广

Arnold变换具有周期性,广泛应用于图像加密方面,其正变换具有规范的表达式,但Arnold的反变换却没有一个规范表达式,因此论文提出一种Arnold反变换的规范表达式对各类Arnold正反变换进行形式上的统一,规整而简洁化,并在多维上进行推广。     

一种基于多维支持向量机的P2P网络流量识别模型

提出一种多维支持向量机（MSVM）训练方法,并建立了一种基于多维支持向量机的P2P网络流量识别模型。理论分析与数值实验表明,该模型具有较好的实验结果和所期望的识别精确度。     

千头万绪RSS多维定位快速查

RSS是获取资讯的重要途径,订阅得多了．大家会进行简单归类,一般习惯按内容归类,如资讯、娱乐、软件、密友等,每类建立单独的分组。只是每一组RSS订阅源中,有些更新较快有些较慢。鱼龙混杂,比较重要的RSS订阅反而会被忽略掉。     

基于多维数据流挖掘技术的入侵检测模型与算法

网络访问数据有着数据流的高速、无穷达到的特点,所以利用传统多遍扫描数据库的挖掘技术来构建入侵检测模型是不可行的.针对网络访问数据流的特点,提出了一种基于多维数据流挖掘技术的入侵检测模型.此模型将传统的误用检测和异常检测两种入侵检测方法进行有机融合,因此能够克服目前广泛使用的误用检测方法无法检测新的攻击类型的缺点,并且也能够保持检测的高效性.网络访问数据记录的结构是复杂的,一个访问行为总是联系到许多属性,所以分析的难度很大.因此,引入多维频度等概念来解决网络数据流的模式表示和生成问题.同时,针对多维频度模式的特点,提出了一种新型数据结构MaxFP-Tree.在MaxFP-Tree的基础上,给出了一种高效的挖掘网络访问数据流的学习算法MaxFPinNDS.MaxFPinNDS采用衰减机制挖掘,可以快速地形成一个数据流的最近时期数据所隐舍的最大频繁项目集.实验表明,设计的入侵检测模型是有效的.     

基于优序图加权的多维稀疏模糊推理方法

在稀疏规则库条件下,多数的多维稀疏规则条件近似推理方法都难以保证推理结果的凸性和正规性,且没有考虑到多维变量对结论的影响权值。提出一种基于优序图加权的多维模糊推理方法,运用优序图确定权值,实验结果表明,该方法不仅减小推理结果的误差,而且能较好地保证推理结果的凸性和正规性。