ICSSS仿真系统的设计与实现

本文详细介绍了一个交互式连续系统的数字仿真系统——ICSSS系统的设计与实现.ICSSS系统的设计是以CSSL标准为依据,并着重解决了仿真用户所关心的三个问题——初始数据输入、模型描述及仿真结果输出.ICSSS系统定义了一种灵活、简单、近似于数学语言的模型描述语言,该仿真语言能够措述任意阶微分方程,并且提供了积分运算和函数拟合等功能.

CIMS中的集成支撑技术

ＣＩＭＳ中的集成支撑技术董逸生集成是ＣＩＭＳ的灵魂，ＣＩＭＳ正是通过集成才使一个制造业中的各种过程有机地连接起来，从而增强了企业的整体性及灵活应变能力。系统集成的理想目标是单一系统映像（ＳＳＩ－ＳｉｎｇｌｅＳｙｓｔｅｍＩｍａｇｅ），即所有系统成分间的...

CIMS中的集成支撑技术

本文简要地论述了信息集成是实现CIMS集成的核心，着重阐述了支持信息集成的主要技术，它们包括网络技术、分布式数据库技术、C／s体系结构、中间件及分布计算环境等。

一种开发用户界面的原型方法及其支撑环境

本文在分析了用户界面开发方法的特点后,提出了一种基于面向对象模型的开发用户界面的原型方法,介绍了一个支持这种方法的用户界面管理系统SEUIMS,着重阐述了其中的设计者界面子系统的设计思想.

基于滑动窗口的数据流闭合频繁模式的挖掘

频繁闭合模式集惟一确定频繁模式完全集并且数量小得多,然而,如何挖掘滑动窗口中的频繁闭合模式集是一个很大的挑战.根据数据流的特点,提出了一种发现滑动窗口中频繁闭合模式的新方法DSCFI.DSCFI算法将滑动窗口分割为若干个基本窗口,以基本窗口为更新单位,利用已有的频繁闭合模式挖掘算法计算每个基本窗口的潜在频繁闭合项集,将它们及其子集存储到一种新的数据结构DSCFItree中,DSCFItree能够增量更新,利用DSCFItree可以快速地挖掘滑动窗口中的所有频繁闭合模式.最后,通过实验验证了这种方法的有效性.

挖掘数据流中的频繁模式

发现数据流中的频繁项是数据流挖掘中最基本的问题之一·数据流的无限性和流动性使得传统的频繁模式挖掘算法难以适用·针对数据流的特点,在借鉴FP-growth算法的基础上,提出了一种数据流频繁模式挖掘的新方法:FP-DS算法·算法采用数据分段的思想,逐段挖掘频繁项集,用户可以连续在线获得当前的频繁项集,可以有效地挖掘所有的频繁项集,算法尤其适合长频繁项集的挖掘·通过引入误差ε,裁减了大量的非频繁项集,减少了数据的存储量,也能保证整个数据集中项目集支持度误差不超过ε·分析和实验表明算法有较好的性能·

一种基于遗传算法的TTP问题求解算法

提出并实现了一种高校自动排课算法 ,利用遗传算法建立数据模型 ,定义一个四维的染色体编码方式和包含学生人数、教室座位、特殊课程、教师、班级、一门课的时间间隔等因数的适应度函数 .通过切片算子 ,生成指定要求的基因型个体 ,用交叉算子和变异算子对基因型个体进行运算 ,再利用选择算子选择适应度函数值较高的染色体编码方案 ,最后对优化的染色体按指定方向切片 ,生成教师课表、学生课表和教室课表 .对某高校的真实数据进行实验 ,结果显示无一例教室、教师、班级冲突 ,在PⅢ866PC机上运行 ,耗时为 2 3 2 3 .5 73s.该算法可以推广到车辆调度、会议安排。

Web日志挖掘

提出了一种新颖的MBP算法 ,它利用关联规则挖掘发现的频繁项目集以加快速度 ,能找出所有满足阀值约束的频繁浏览路径 ,该算法是很有效的 .同时 ,针对Web浏览和日志文件固有的模糊性和不确定性 ,还讨论了Web页面的模糊聚类问题 .最后 。

数据质量研究综述

数据质量管理是信息系统建设的首要问题。本文首先回顾了数据质量的定义和质量提高策略的分类,然后对数据质量研究涉及的两个主要方面,即数据质量评估和数据质量提高技术的各种方法进行了比较和分析,并对有代表性的数据质量提高工具进行了介绍。最后提出了一个评估驱动的数据质量提高框架,并对数据质量研究方向进行了展望。

基于低阶近似的多维数据流相关性分析

目前存在的多数据流相关性分析方法大多只针对于单属性维数据流,无法体现多变量组成的场与场之间真实的相关性.为了在资源受限的环境下快速检测多维数据流之间的相关性,本文提出一种新颖的基于典型相关性分析(CCA)的多维数据流相关性分析算法S treamCCA,针对传统的CCA计算中的性能瓶颈,提出为样本方差阵与协差阵组成的乘积阵降维的高效低价近似方法,在保持分析精度的前提下显著地提高了计算效率.经理论分析和实验证明,S treamCCA能够在线精确地识别两条多维数据流的相关关系,可以作为通用的预报和诊断分析工具广泛应用于数据流挖掘领域.

Web挖掘研究综述

1引言今天Web已成为信息发布、交互及获取的主要工具,Web上的信息量正以惊人的速度增加着,人们迫切需要能自动地从Web上发现、抽取和过滤信息的工具.同时,近年来,由于电子商务的快速发展,许多公司借助Internet进行在线交易,企业管理者需要分析大量的在线交易数据,从而发现用户的兴趣爱好及购买趋势,为商业决策风险投资等提供依据.具体来讲,当我们与Web交互时,常面临如下问题: 1.查询相关信息.这是查询触发的过程,我们希望从Web上找到关于VC++编程指南的书,关于申办奥运会的信息,甚至关于爱滋病的报道等等.可以用搜索引擎如Yahoo Sohu等进行关键字查找,然而,今天的搜索引擎都有两个严重问题:低查准率会返回很多不相关的结果;低查全率有很多相关的文档找不到.

基于RPC和基于REST的Web服务交互模型比较分析

传统Web服务采用基于RPC的交互模型，这种模型很难达到Web级的规模可伸缩性，因此制约了Web服务的普遍应用和进一步发展。在对传统Web服务交互模型的特点与不足进行分析、以及传统交互模型与基于REST交互模型进行比较的基础上，该文探讨了Web服务交互模型的发展方向。

配电自动化的数据流管理系统设计

数据采集与监视控制(SCADA)系统采集的各种实时、连续、有序的值序列是典型的数据流,而目前SCADA系统所采用的实时数据库系统对数据流处理的实时性和自适应性要求尚需改进。文中以配电自动化管理为应用背景,提出一个支持配电自动化的数据流管理系统,在配电网远方终端加入查询处理层,降低网络传输负载,提高配电网数据处理的实时性和可靠性。文中描述了系统的基本结构、各组成部分的功能和关键技术,探讨了有关分布式连续查询处理、近似计算、归档数据处理等问题,并提出在数据流研究方面的一些新看法。

一种Web用户行为聚类算法

提出了一种新的路径相似度系数计算方法 ,并使之与雅可比相似系数结合 ,用于计算用户访问行为的相似度 ,在此基础之上又提出了一种分析 Web用户行为的聚类算法 (FCC) ,通过挖掘 Web日志 ,找出具有相似行为的 Web用户 .由于 FCC聚类算法过滤了小于指定阈值的相似度系数 ,大大缩小了数据规模 ,很好地解决了其他聚类算法 (如层次聚类 )在高维空间聚类时的“维数灾难”问题 ,最后的实验结果很好 .

Web服务及相关技术

本文分析了传统分布式计算技术的局限 ,介绍了新的分布式计算模型Web服务及其相关技术 。

一种基于SOA的企业集成平台

提出一种基于SOA的企业集成平台——JSSOA,以企业服务集成中间件为核心,实现异构系统和多种类型服务的透明集成,支持基于MDA方法面向最终用户的流程建模和服务组合、基于语义及QoS的服务查找、基于服务的个性化应用系统用户界面创制。该平台封装了复杂的SOA技术细节,使基于SOA的应用系统的构建、运行和维护更简单、高效。

从ER模式到OWL DL本体的语义保持的翻译

提出了一种从ER模式到OWL DL本体的语义保持的翻译方法.该方法在形式化表示ER模式的基础上,建立ER模式和OWL DL本体之间精确的概念对应,通过一个翻译算法按照一组预定义的映射规则实现模式翻译.理论分析表明,该方法是语义保持的和有效的;算法实现和案例研究进一步证实,完全自动的机器翻译是可实现的.该文方法是原创性的,为Web本体的开发以及数据库和语义Web之间语义互操作的实现开辟了一条有效途径.

基于关系数据库的XML存储技术评述

XML近来已成为科学与业务应用中数据表示的标准以及Web上应用间数据交换的标准。为实现XML的潜能,XML的有效存储是一个必须首先要解决的技术环节。在关系数据库中存储XML数据是一种可选的策略。文章简要综述了各类典型的XML关系存储方法,并对这些方法进行了评述。

异构数据源集成中的模式映射技术

模式映射是异构数据源集成中实现查询重形成(Reformulation)的关键技术,本文首先介绍了模式映射的集中式和非集中式集成体系,总结了定义模式映射的3种基本形式:GAV、LAV和GLAV,重点探讨了模式映射中的核心技术:模式匹配和映射生成,最后讨论了模式映射技术新的研究议题。

高维数据流的在线相关性分析

为了解决在资源受限的计算环境下快速检测高维数据流之间相关性的问题,提出一种新颖的在线典型相关性分析(CCA)算法QuickCCA,针对传统CCA计算中的性能瓶颈,首先采用不等概列采样技术约减流元组的数量,形成概要矩阵;然后在概要矩阵的基础上增量地计算多维数据流之间的前k个典型相关系数.经理论分析和实验证明,QuickCCA能够在线精确地识别同步滑动窗口模式下多维数据流之间的相关性.与已有分析多数据流相关性的算法相比,QuickCCA显著地降低了计算复杂度,并且能够在精度和性能之间折中,可以作为通用的分析工具广泛应用于数据流挖掘领域.