基于模型驱动体系架构的OLAP开发方法

传统的联机分析处理开发方法难以很好满足企业的决策需求,复杂性和高效性是OLAP系统开发面临的两大主要问题。为此,在数据仓库系统统一集成建模框架下,提出了一种新的基于模型驱动体系架构的联机分析处理开发方法。使用UML Profile和公共仓库元模型规范,建立了基于模型驱动体系架构的联机分析处理平台无关模型元模型和联机分析处理平台相关模型元模型,并采用查询/视图/转换规范的Relation语言建立了一套平台无关模型元模型到平台相关模型元模型的转换规则,在模型转换工具MediniQ VT和IBM的EMF框架下,实现了平台无关模型到平台相关模型的转换,通过自定义的从平台相关模型实例到结构化查询语言转换的Java类生成联机分析处理结构化查询语言代码,实现了模型驱动的联机分析处理软件开发过程。最后,通过某企业决策信息系统实际应用,验证了该方法的可行性和高效性。

基于UML Profile设计OLAP元模型

对UML进行轻量级扩展,建立了一套针对联机分析处理(OLAP)的扩展机制,并建立基于多维建模的OLAP元模型。实现OLAP在概念层上的设计,取代了以往在具体的表结构和数据仓库系统上进行建模的方法。使得OLAP较早地伴随数据仓库系统进入设计阶段,以减少开发的时间和代价。

基于数据挖掘技术的提高公路路面质量的模型研究

由于我国建设高速公路的历史不长,对高速公路路面寿命的客观规律的了解还不太全面、深入。因此需要对现有的试验数据进行研究分析,从中寻找提高高速公路路面质量的改进方案以延长高速公路路面的寿命。根据实践中获得的海量数据,利用数据挖掘等计算机技术进行处理,建立数学模型。还进一步挖掘出如何选择和配置原材料,才能提高高速公路路面质量。