基于席位位图的海外铁路智能选座系统研究与实现

针对海外铁路旅客差异化选座需求,提出了基于席位位图的智能选座系统。依据智能选座业务流程,采用高速缓存和数据同步技术,以及选座位图动态渲染技术,实现了席位位图维护、车厢席位运用和购票选座等功能。实践证明,该系统具有智能、便捷、可靠等特点,提高了席位位图信息维护效率和海外铁路旅客购票体验。

An Information Hiding Algorithm Based on Bitmap Resource of Portable Executable File

An information hiding algorithm is proposed, which hides information by embedding secret data into the palette of bitmap resources of portable executable （PE） files. This algorithm has higher security than some traditional ones because of integrating secret data and bitmap resources together. Through analyzing the principle of bitmap resources parsing in an operating system and the layer of resource data in PE files, a safe and useful solution is presented to solve two problems that bitmap resources are incorrectly analyzed and other resources data are confused in the process of data embedding. The feasibility and effectiveness of the proposed algorithm are confirmed through computer experiments.

TCP协议在CAN网络数据流传输中的应用

针对矿用控制系统中故障录波、远程升级等需要通过CAN网络进行数据流传输的需求,以及CAN总线因为短帧结构、高效传输控制协议缺失等原因导致的数据流传输速度慢、效率低等问题,提出了将以太网TCP协议应用于CAN网络的传输方法。将以太网TCP协议中的相对地址技术,滑动窗口技术,断点续传技术等应用到CAN网络,设计了适用于CAN网络的数据流传输方法。试验结果表明,基于该方法能实现数据流的快速可靠传输,提高了数据流的传输效率。相较于传统的传输方式,该方法具有帧利用率高,总线利用率高以及重传效率高的优点,适用于有大文件交互的CAN网络中。

位置位图:海量时空数据的预处理模型与实现

时空轨迹大数据蕴含着丰富的信息,值得深入挖掘探索。对海量时空轨迹数据的有效挖掘、利用依赖于完善的数据预处理模型。为解决多源融合、误差容错和性能优化等挑战,本文提出了位置位图模型。位置位图模型基于抽象的离散时空观建立概念构件体系,并在概念构件体系中定义运算算子体系,从而形成完整的时空预处理能力。本文还提出了位置位图模型在实际数据库系统中的具体的编码实现方法,该方法包括位区编码、时段选择、位串编码、运算实现和位图数据维护等环节。位置位图模型被用于改造真实的“经纬”时空大数据分析系统,改造效果表明位置位图模型不仅能够改善业务开发难度,还可以优化计算性能,降低存储开销。

改进的PrefixSpan算法及其在序列模式挖掘中的应用

由于序列模式挖掘需要花费大量计算时间,并需要占用大量存储空间.减少计算量、节省存储空间开销成为序列模式挖掘的关键.因PrefixSpan算法不产生候选,而适当应用Bitmap数据结构可避免重复扫描数据库,基于此,本文提出了BM-PrefixSpan算法,用于序列模式挖掘,设计并构造了PFPBM(Prefix of First Position on BitMap)表用于记录序列中的每个项在位图中第1次出现的位置.实验结果表明,BM-PrefixSpan算法综合了PrefixSpan和SPAM算法的优点,能够更快、更好地挖掘出序列模式.

基于数据位图的滑动分块算法

网络中相似的数据文件进行同步与存储的过程中,对数据进行分块是检测数据重复的重要步骤之一,在有效地对数据分块的基础上才能更准确地定位数据间的差异部分.就数据分块方法予以分析总结,在滑动分块算法的基础上,重新将数据文件组织成类似位图的排列形式,对数据位图以列向读取数据信息,形成新的数据分块,并计算列向读取数据的分块指纹信息,以列向数据指纹作为补充校正滑动分块算法定位差异数据能力的不足之处,从而获得更精确的数据差异信息.经实验证明,本方法在同源文件的数据重复检测中效果好于相同条件下的滑动分块方法.

图像隐含信息方法的研究

就图像隐含信息的方法进行了探讨和研究．介绍了该技术的发展历史及可能的广阔用途，在概述了两种早期的图像隐含信息方法的基础上，提出了新的图像隐含信息的方法——位图法．对位图法做了较为详细的论述，并进行了有益的实验．通过几种方法的对比，证实了位图法的优越性和良好的实用效果．

三维打印快速成形系统中的数据压缩方法

设计了一种基于字节压缩的位图数据压缩方法.根据三维打印快速成形中位图数据的特点,本压缩方法分别采用1个byte、2个byte和4个byte来表示压缩数据.该压缩方法的压缩比较高,经过对多个CAD模型切片后所得位图数据的压缩前后数据大小的比较,发现最小压缩比为12.1∶1,最大达53.9∶1,压缩效果比较理想.本方法在对数据进行压缩和解压的过程中,不需要复杂的计算,速度快,耗时少,对三维打印快速成形机这种有上千层位图数据需要处理的场合不会构成瓶颈,可以较好地满足三维打印快速成形系统的要求.

基于同步机制的虚拟机磁盘在线迁移策略

提出一种带冗余检测的磁盘在线迁移策略。采用周期同步方式保持虚拟机在源、目的节点上磁盘的数据一致性,在非同步期内,利用位图标记源节点上被写的数据块(脏块)位置,在同步期内,检测脏块与目的节点相应块的Hash值,仅将不匹配的脏块同步至目的节点,在磁盘数据一致后,启动虚拟机在线迁移。实验结果表明,该策略能减少磁盘迁移的数据量,降低磁盘迁移对高带宽的要求,虚拟机迁移时间与共享存储方式接近。

基于光栅扫描的高分辨率长余辉雷达显示仿真

雷达地物回波信号的仿真及快速处理是雷达回波仿真显示的关键。用256色位图仿真雷达回波图像;在介绍动态数据表的基础上,给出了仿真雷达回波图像到动态数据表的生成算法,用最少的计算量实现了雷达信号仿真和雷达回波余辉的快速计算。结合DirectDraw的快速图形处理技术,在光栅显示器上仿真了高分辨率(1024×1024)雷达地物回波的全屏、长余辉消隐,仿真的雷达回波逼真,图像显示流畅。该方法已成功应用在某雷达模拟器的研制中,验证了方法的有效性。

一种高效的海量电力暂态数据索引方法

随着故障录波和行波装置的广泛应用和技术进步,IEEE COMTRADE 1999格式暂态数据(简称COMTRADE数据)已经呈现出海量化发展的趋势。如何对海量COMTRADE数据进行快速检索和分析也成为当前亟待解决的问题。文中研究并设计了一种高效的索引框架,该框架构建了以词对齐混合编码(WAH)为基础的位图索引,通过对COMTRADE数据构建元数据并建立相关索引,能够实现高速的电力数据检索,可以解决传统搜索技术的性能问题。该框架通过引入两阶段提交协议(2PC)来保证原始数据和元数据,元数据和索引文件的一致性。在与传统的MySQL关系数据库的比较测试中,所提方法性能更为优越,特别在对多维数据多条件和浮点数检索时,优势更为明显。该框架能够满足当前海量COMTRADE数据检索的需要,并可应用于电力行业其他大数据的存储检索和分析。

位图索引及其在数据仓库中的应用研究

介绍位图索引的原理及其在数据仓库中的应用,对位图索引的概念、特征、查询操作、编码压缩以及维护作了较为详细的描述,以便于在数据仓库中正确地使用位图索引,提高数据仓库的处理性能。

基于压缩-字对齐位图的天文海量数据实时索引

澄江一米新真空大型天文望远镜(NVST)当前每天最大能产生2 TB,约十多万条的观测数据。由于这些数据量巨大并具有非结构化特性,使用离线构建索引会带来巨大时间开销,传统的关系型数据库难以满足快速索引和检索需求。针对这些问题,结合数据采集流程,提出了使用基于压缩的字对齐位图索引算法来在线实时构建索引。这种方式不仅克服了离线构建索引方式时,文件访问、FITS头读取和解析FITS头等操作带来的大量额外时间消耗问题,而且有助于解决海量太阳观测数据的高效检索难题。通过实验证明了在线实时构建索引方式能够极大地降低时间开销,也表明了该方式在天文海量数据索引和检索应用中的有效性和可行性。

位图图像压缩和解压缩的改进算法

在研究压缩和解压缩算法的基础上，提出了一种位图图像压缩的改进算法。经实践证明，此算法压缩效果良好，压缩率较高，解压缩后图像不失真，较好地解决了外存空间有限和图像数据量较大之间的矛盾。

基于中文文本的疾病领域本体学习的研究

为提高领域本体概念及概念之间关系提取效率和准确率,提出基于中文文本的领域本体学习模型。在提取候选概念的过程中,采用修改后的关联规则频繁项计算方法对合成词进行处理,并结合位图存储分词处理后术语间的物理相邻关系,再通过计算领域相关度和领域一致度对候选概念进行筛选,最后利用关联规则可信度和层次聚类的方法分别提取概念间的非分类关系和分类关系。实验结果表明,该模型对领域本体学习具有合理性,提出的算法与基于互信息的本体学习相比较,在概念和关系的提取上具有较高的准确性。

利用位图索引加速大规模科学数据按需访问

在分析TB及以上规模复杂科学数据时,实现关键数据的快速定位是一项非常具有挑战性的任务.通过引进目前国际最新位图索引技术,设计并实现科学数据按需访问软件系统,综合利用分段、编码、WAH压缩等位图索引改进策略,减少索引尺寸规模和查询响应时间.通过实际数据性能结果表明,此方法可以将大规模科学数据的按需访问速度提高2～10倍.

基于内存的分布式隐私流查询系统

随着大数据时代的到来,隐私问题备受关注,用户一方面希望获得新鲜和低延迟的查询结果,另一方面又希望对查询信息进行隐私保护,为此提出了一种基于内存的分布式隐私流查询系统.其中,查询可以通过Paillier密码系统进行加密.该系统在shared-nothing架构下支持水平扩展,实现了在内存中对流数据进行分片的并行查询以及基于位图索引的压缩存储.实验证明了该系统的有效性.

可扩展数据仓库若干关键问题研究与分析

当大量复杂异构的数据不断进入数据仓库以后,最初的配置渐渐适应不了新的环境,因此数据仓库必须要设计成为可扩展的体系结构,从而能够满足将来数据仓库的性能要求,它能够随着数据、最终用户、复杂性和功能性的增长而增长,并且在增长的同时其性能水平并不会下降。文中通过对数据集成、高效查询和非规格化等几个可扩展数据仓库关键问题进行研究,使得当大量异构数据涌入可扩展数据仓库中时系统性能不会下降,很好地满足决策支持,取得较好效果。

关联规则挖掘在课程相关分析中的应用

本研究介绍了关联规则挖掘的基本概念,分析了经典的Apriori算法,提出一种改进的关联规则挖掘算法,解决了挖掘课程相关性关联规则的问题。改进算法的基本思想:①采用位图数据格式;②系统中会永久保留支持度为0的候选1项集和候选2项集,当系统需要运行时,首先采用数据库的过滤技术,可以很快得到频繁2项集。突破了这一瓶颈,系统运行速度将得到较大的提升。将该算法应用于课程相关性分析,实验结果表明改进的算法性能优于Apriori算法。

一种高效的基于位图序列模式挖掘算法

为实现在大型事务数据库中挖掘有价值的序列数据,提出了一种基于位图的高效的序列模式挖掘算法(SMBR)。SMBR算法采用位图表示数据库的方法,提出一种简化的位图表示结构。该算法首先由序列扩展和项扩展产生候选序列,然后通过原序列位图和被扩展项位图位置快速运算生成频繁序列。实验表明,应用于大型事务数据库,该方法不仅能有效地提高挖掘效率,而且挖掘处理过程中产生的临时数据所需的内存大大降低,能够高效地挖掘序列模式。