基于Hadoop的时态信息存储与时态关系演算问题研究

面对海量的非结构化时态信息,构建了在分布式环境下的数据存储模型,并在此基础上提出一种基本的时态数据处理方法。使用Hadoop平台下的分布式、非结构化数据库HBase对海量时态数据进行存储,构造以时态集合为时态存储单元的时态数据存储模型;针对分布式处理特征和时态集合数据类型,提出一种在Map/Reduce编程计算模式下进行海量时态信息关系演算的实现方法;通过扩展时态区间关系运算,实现以时态集合为基本时态数据操作对象的交、并等关系运算。以医疗时态数据作为研究实例,表明了所提出的时态数据存储模型和关系演算方案在分布式应用系统下的适用性。

HBase下时态信息索引策略研究

针对海量非结构化时态信息存储与快速检索的需求,提出使用Hadoop平台下的分布式、非结构化数据库HBase对海量时态数据进行存储,构造以时态集合为时态存储单元的时态数据存储模型;设计了多级分布式哈希索引表算法(tDHT),实现对时态列族的时态属性值的高效、快速的检索.通过将时态属性值向二维空间映射,实现时态数据向空间对象的转化,采用对空间数据的处理方法对时态数据区域进行划分,生成多级时态数据子区域,利用分布式哈希表思想设计HBase存储的多级索引表目录.实验结果表明,该索引策略具有较高的性能,可以在一定程度上加快对HBase中时态信息的检索速度.

语义不确定时态跨度的规范化处理及近似运算

不确定时态的语义处理及近似运算是时态系统的研究与应用中不可忽视的基本问题。不确定语义的转换、时态粒度的规范化以及不确定时态间的近似运算和语义还原成为不确定时态信息处理中的难点。针对时态跨度中不确定语义造成的时态不确定性与多样性,提出了对不确定语义进行转换的思想,将其转换为区间数的形式,结合时态的粒度属性,给出了不确定时态跨度的形式化描述,使其成为可计算问题;根据时态粒度约束对不确定时态跨度进行了规范化处理,使其可以参与运算;最后结合时态区间数给出了不确定时态跨度间的运算及语义还原方法,有效地处理了不确定时态跨度间的复杂运算,典型的运算过程均给出了示例予以说明。

语义不确定时态的区间集重构及近似度量方法研究

为了解决语义不确定时态的近似精确度度量问题,针对不确定语义造成的时态不确定性与多样性,提出对不确定语义进行转换的思想,将其转换为邻域或区间,成为可计算问题;结合时态的粒度属性与不确定的语义,给出了不确定时态粒点和不确定时态粒区的形式化描述,不确定时态元素因此可参与运算;提出了时态区间集将时态元素在离散状态下进行重构,采用下近似和上近似的思想明确划分了不确定时态中的确定元素和不确定元素;进而给出了不确定时态粒点和不确定时态粒区的近似精确度计算方法.

不确定时态跨度的语义处理及其粗糙集近似计算

蕴含语义的不确定时态的表示及处理是不确定时态信息和自然语言处理领域中的重要问题,不确定时态跨度是不确定时态中的重要组成部分,而不确定的语义是造成时态跨度不确定性的根源.提出对不确定语义进行转换的思想,将其转换为邻域或区间的形式,成为可计算问题;进而从粒度层面对不确定时态跨度进行了有效刻画,给出了元组化的模型,使其可以参与运算;提出了时态粗糙集将时态跨度元素在离散状态下进行划分,采用下近似和上近似的思想划分了不确定时态跨度中的确定元素和不确定元素;并提出了不确定时态跨度的近似精确度计算方法.

一站式3D打印云服务平台的设计与实现

为满足工业领域3D打印从设计、制造、服务到交付快速迭代的需求,基于Spring-boot、Spring-data-jpa、Thymeleaf集成技术框架,设计集3D打印、工业设计、3D扫描、模具制造等业务于一体的一站式云服务平台,助力用户实现产品快速迭代与小批量生产。