基于LBT树的并行数据库查询优化方法

本文提出了一种基于 L BT(L inear- Bushy- Tree)树的查询优化方法 ,它是对基于浓密树 (Bushy- Tree)查询优化方法的一种改进 .这种优化方法大大地缩减了查询执行计划空间 ,确保了并行查询执行计划的优化性 .这种优化方法已经在我们自主研制的并行数据库管理系统 PDBMS[1 ,4 ]

云平台数据完整性混合验证方案

目前的云数据完整性验证方案多使用单一验证方法,用户数据性质的多样性导致其难以满足所有的用户需求。针对该问题,提出一种混合的云数据完整性验证方案。对于动态数据和静态数据分别选用不同的审计方法,基于BLS签名实现高效静态验证,通过多分支路径树进行动态验证,以满足不同类型的数据完整性验证需求。性能分析与实验结果表明,该方案能够降低系统整体的计算开销与通信代价,并有效提高验证效率。

基于非对称逆布局模型的几何矩计算方法

以提高低阶矩的计算速度和精度为目标,以传统的图像表示方法和基于分层结构的图像表示方法为研究对象,提出了一种基于非对称逆布局模型和坐标编码程序(NAMCEP)的快速精确几何矩计算方法.给出了基于NAMCEP表示的精确矩计算的一个重要定理.以图像处理领域里惯用的Lena,Goldhill,F16和Peppers二值图像作为典型测试图像,并与流行的基于线性二元树(LBT)表示的矩计算方法进行比较,结果表明:基于NAMCEP表示的矩计算方法精确矩计算时间比LBT平均节省68.75%,能够有效地用于推导平移、伸缩和旋转不变量方面.