基于多级索引表的金融业务数据库精准查询方法

为提升金融业务数据库查询精准度和效率,设计了一种基于多级索引表的金融业务数据库精准查询方法。首先,构建多级索引的逻辑结构,设计多级索引表构建过程;其次,进行金融业务数据特征融合,为金融业务数据查询准备好数据条件;最后,设计金融业务数据库精准查询算法,完成基于多级索引表的金融业务数据库精准查询方法设计的全过程。实验结果表明:设计方法的金融业务数据库查询精准度均在90%以上,最高可达到98%,而且查询所需时间最短仅为5.25 s。本设计方法的适用性极强,具有较好的应用前景,以期能够为金融业务数据的精准高效查询提供参考借鉴。

基于多级索引集群均衡的电力能源大数据采集方法研究

电力能源是现今人们生产、生活使用最为广泛的能源之一,处于持续短缺状态;电力能源产生的数据量级较大,如何在电力能源大数据中精确查询并采集需求数据,对电力能源合理管理与应用至关重要。提出一种基于多级索引集群均衡的电力能源大数据采集方法。深入分析电力能源大数据存储情况(电力能源数据表与元数据表),构建多级索引集群;采用定向任务分配算法均衡处理多级索引集群,确定每个集群节点的任务分配结果;以集群节点任务分配结果为依据,配置并启动多级索引集群;结合电力能源大数据查询需求,对查询数据进行缓存,最终实现电力能源大数据的采集。实验数据表明:相较于对比方法,应用所提方法获得的构建索引耗时和需求数据查询时延均更少,其最小值分别为3 s、12.03 s;数据采集质量参数更大,最大值为9.6,证实了提出方法具有可行性。

多级索引框及移动向量联合的接触网提取方法

电气化铁道接触网的非接触式检测研究对保障铁道的安全运营具有重要意义,检测工作需要大量的精确接触网点云数据支持,目前存在接触网部件间不易分割导致难以提供精确接触网点云数据支持的问题。针对该问题,本文提出了多级索引及移动向量联合的接触网提取方法。首先利用多级索引框简化铁道场景数据;然后通过轨迹线构建提取通道获取支柱底部中心点集,以计算沿轨移动向量;最后进行二级索引框的姿态调整,实现接触网的准确提取。本文设计了参数分析与对比试验,在10 km铁道场景中进行试验分析。结果表明,本文算法对接触网提取的查准率、查全率、F1均在约99%,均优于参照算法,表明本文算法能够适应复杂场景。

基于非均匀多级网格索引的矢量地图叠加分析算法

矢量地图叠加分析在实际场景使用中经常需要处理各种大规模复杂空间数据,因此算法整体分析效率的提升尤其重要。该文重点针对较大多边形对象和大量较小多边形对象的叠加分析使用场景,提出了一种有较强针对性的基于非均匀多级网格索引的矢量地图叠加分析(Non-uniform Multi-level Grid Index Overlay,NMGIO)算法,包括索引构建、网格过滤、叠加计算、拓扑构面4个步骤,通过对待分析数据集和叠加对象双向建立非均匀多级网格索引,利用数据的空间分布特点从根本上提升叠加分析效率。同时给出了算法整体时间复杂度和由C语言实现的原型系统叠加分析效果验证。

多级索引的藏语分词词典设计

藏语分词词典是藏语自动分词系统的重要基础,词典规模大小和算法设计的优劣直接影响着分词的效率。本项目首先收集了多部藏语字、词典的所有词条及藏语标点符号,形成了约10万词条的大型藏语分词词库;根据藏字不同长度的特点,建立了藏语特有的多级索引分词词典机制,分析设计藏语整词二分法进行藏语分词。实验结果表明该藏语分词词典具有结构简单,分词速度快和查询性能高等优点。

分布式空间数据库中矢量数据多级空间索引方法研究

随着网格计算、云计算等技术在地理信息领域的应用,海量空间数据的高效组织与管理成为提供各种数据和功能服务的基础,空间索引是其中的关键问题,文中在分布式空间数据库系统架构基础上,提出一种适应分布式环境下的分层+分块的矢量数据存储组织模型,设计包括矢量数据面片索引、矢量数据层索引、矢量数据块索引以及数据块内索引在内的多级空间索引。实现表明,文中设计的空间索引支持并发创建和高并发条件下的数据高效访问。

基于多级R-tree的分布式空间索引及其查询验证方法研究

空间索引是解决分布式环境下空间查询的关键。提出一种基于多级R-tree的分布式空间索引,避免存储内容扩充而造成的数据冗余。同时针对由于数据分割造成的拓扑关系信息变化问题,进行基于Voronoi图查询验证的研究,并通过试验证实这种分布式空间索引,以及辅助的查询验证方法在分布式环境下的高效性。

基于HDFS开源架构与多级索引表的海量数据检索mDHT算法

针对大规模能源数据系统的存储与快速检索需求,提出了一种基于HDFS/Hadoop开源平台的云存储架构及多级索引目录体系,以及此架构下的基于多级索引表的mDHT算法,并完成了算法的MapReduce编程实现。基于上述算法完成的4800万条数据的仿真实验表明:在数据量达到1200万～4800万条时,采用多级索引表的mDHT算法较常规的MS SQL Server实现和HDFS/Hive方法在检索性能方面有质的飞跃;与单级索引表检索方法比较,在数据查找时间上也有24.5%～57.8%的显著降低。文中提出的基于多级索引表的DHT算法为构建基于云存储架构的海量数据快速搜索引擎提供了一个关键技术。

基于QoS和多级索引的Web服务发布订阅

发布订阅机制有利于实现对大规模Web服务的主动管理,提出了基于QoS的Web服务发布订阅模型和系统架构,设计了基于QoS和多级索引的Web服务匹配算法。Web服务的QoS属性和订阅的属性约束所形成相应的匹配关系构成模型的关键;将发布的Web服务及其QoS和服务订阅一起生成过滤矩阵,通过属性约束覆盖可以减少重复匹配;按QoS属性类型对发布的Web服务建立多级索引,生成属性到服务的映射,可以实现服务订阅的快速匹配。实验结果表明,该Web服务发布订阅系统比传统方法有较大提升,能够适应于大规模分布式Web服务管理。

发布/订阅系统中多级索引匹配过滤器

发布/订阅过滤器采用计数器算法匹配影响系统的匹配时间,一种优化思想是考虑订阅集合的多级索引,层层筛选,避免重复匹配,提出了支持订阅覆盖的多级索引匹配过滤器设计思想,讨论了支持订阅覆盖的多级索引匹配过滤器的构造原理。采用多级索引搜索,可以快速找到与订阅消息符合的事件,大大减少了重复匹配,有效地提高系统性能。

多级格网时空索引

在时空数据库中,地理实体模型包括地理对象空间信息和时态信息。为了快速查询实体的空间和时间信息,这就需要一个高效的时空索引机制。本文在分析和参考目前几种时空索引方法的基础上提出了一种新的时空索引方法———多级格网时空索引,并介绍了多级格网时空索引的算法。

MIS:无线传感器网络中一种基于多级映射索引的存储方法

合理的数据存储策略是节约无线传感器网络能量的重要手段之一,但是目前提出的存储方法往往没有考虑周期查询和ad hoc查询并存的情况,以及网络拓扑和查询响应时间约束等因素,因而会对系统带来额外的开销.提出了一种基于多级映射索引的数据存储方法,综合周期查询的响应时间约束和网络拓扑结构对网络分层,并在每层建立相应的数据索引,使处于不同层次的节点采用不同的数据存储方式,同时支持大量的ad hoc查询.实验证明,这种基于多级映射索引的数据存储方法能够大量地节约能量,并保证在有限的响应时间内处理更多的节点数据并返回结果.

空间数据库的分块多级索引机制的研究

为了解决常见的空间索引机制存在的不足,构造一个高性能的空间索引机制,通过分块的线性可排序四叉树与空间范围查询相结合的方法,提出了基于空间数据库的分块多级空间索引机制,很好地解决了线性可排序四叉树的扩展性差的问题,同时与空间范围查询的结合使得查询结果更加精确。

多级索引路由查找算法及其实现

路由查找是IP网络传输中或者基于IP构建的通信分组网中的重要组成部分。多分枝trie树查找算法是一种快速高效的路由查找算法,但同时也带来了巨大的内存开销。一种改进的多分枝trie树查找算法,即多级索引路由查找算法,将原有算法中的二级索引扩展为多级索引,并引入了标志位连续存储的方式,在基本不影响查找效率的前提下,极大地减小了路由索引表的内存开销。

基于动态多级索引与双向链技术的时态数据模型

如何使用时间维来描述空间地理对象的时态性并将其引入到空间数据库中,是目前GIS研究领域的一个热点。本文通过对目前已经研究提出的时间新维型时空数据模型的分析比较,对基态的选择、空间数据采样时间间隔的确定以及数据处理的效率方面进行了进一步的探讨,提出了一种基于多级动态索引和双向链技术的一种改进模型,并在程序中予以了实现,证明了其可行性。

基于HBase与静态多级格网索引的地表覆盖数据高效检索方法

地表覆盖是地理国情监测的重要对象,为地理国情分析评价模型提供了可靠的数据源.高效的地表覆盖数据检索方法是挖掘地表覆盖数据潜在价值的前提.由于地表覆盖数据体量庞大、更新频繁,要素分布密集且不均匀,传统的空间检索方法出现了扩展困难、检索能力不足等问题.提出了一种基于HBase与静态多级格网索引的地表覆盖数据空间检索方法,针对地表覆盖数据特征设计了基于HBase的静态多级格网索引,利用MapReduce实现索引并行构建,通过多级过滤的方式,提高了地表覆盖空间范围的查询效率.实验表明,该方法能快速完成大规模、密集分布的地表覆盖数据的空间索引构建,提升空间检索性能,并具有良好的扩展性,可为其他海量空间矢量数据的检索提供借鉴.

用SOM聚类实现多级高维点数据索引

高维点数据的索引是基于内容的信息检索的主要研究问题之一 从SOM聚类算法出发 ,利用自组织映射的良好性能 ,解决了R Tree及其变体算法中的边界索引问题 ,并能适应维数更高的点数据 同时针对传统聚类算法只能组织一级索引的局限 ,提出了利用SOM网络组织多级索引 ,并用半径进行剪枝处理的优化办法 实验结果表明 ,提出的方法不仅克服了传统聚类方法的搜索过程可能产生的查询错误 。

基于多级索引的高维数据近似最近邻搜索

当前的高维数据最近邻搜索方法大多应用单级索引,导致近邻搜索稳定性较差,且时间开销较大。为此提出基于多级索引的高维数据近似最近邻搜索方法。利用二级距离敏感哈希算法(M2LSH)实现多级索引。将第一次哈希处理的高维数据输入哈希桶内,使用二次哈希映射桶号,使其在一维空间中呈现。依据各桶内数据量完成临近哈希桶合并,将新哈希桶作为候选搜索集合,实现高维数据近似最近邻搜索。实验结果表明:不同相邻桶距离下,所提算法优化后的近似比率均可保持在1左右,搜索效果大幅度提升,且稳定性较好;将该算法的哈希函数数量和哈希桶宽度分别设置为12、3,能获得更优异的搜索效果,并极大地节省时间开销,说明多级索引是处理高维数据近似最近邻问题的有效方法。

空间对象多级网格索引有效性的数学证明

传统的实验验证方式是不完全归纳的方式,理论说服力存在不足,通过严密的数学理论论证能够实现完备的证明。阐述了空间对象网格索引机制的原理,重点对多级网格索引做了详细介绍,尤其针对空间对象多级网格索引机制的优越性进行了完备的数学证明,从理论上论证了多级网格索引的有效性。

基于位置预测的多级假设检验空间目标检测方法

空间目标检测是空间目标监测的关键。针对低信噪比情况下的空间弱小目标检测准确率低及虚警率高的问题,提出了一种基于位置预测的多级假设检验空间目标检测方法。首先,对图像进行预处理,去除大部分噪声和恒星。其次,利用基于位置预测的多级假设检验方法进行目标检测,通过前后帧的目标之间的位置关系预测下一帧目标可能出现的范围,缩小检测范围,提高检测效率。同时对非连续出现的小目标进行判断并检测,提高了目标检测的准确率。经仿真分析比对,证明该方法可以有效检测空间小目标,在低信噪比的情况下目标检测的准确率和虚警率明显优于同类算法。