人工神经网络预测并行查询响应时间

针对现有查询响应时间预测统计模型存在准确率无法提高、特征选取单一、动态性差的问题,综合考虑查询计划、查询交互两大因素,提出采用结构简单、易搭建的人工神经网络——全连接神经网络预测并行查询响应时间。采集查询计划与查询交互数据作为输入特征,查询真实的响应时间作为预测标签,训练模型,进行预测。此方法不需要预先知道样本数据的数学模型函数,仅通过对样本数据集的学习建立模型,建模过程简单,可达较好的预测效果。实验结果表明,全连接神经网络模型准确率高达79.99%,较当前代表性的统计模型提高约6%。

基于遗传算法的计算机信息管理数据库系统

探讨了基于遗传算法的计算机信息管理数据库系统优化方法,详细介绍了遗传算法的工作原理和应用领域,设计了基于遗传算法的数据库优化方法,并通过实验和性能测试验证了其有效性。

TPC-H自动测试工具TPCHDriver的研究

TPC-H基准测试可以比较不同数据库系统之间的查询性能差别,它的测试结果已经成为评价DBMS和服务器的重要标准。该文开发了自动化的TPC-H测试工具TPCHDriver,该工具应用面向对象设计、Java语言开发,图形用户界面,实现了从数据装载到Power测试和Throughtput测试、生成测试报告整个过程的自动化。简述了TPC-H基准的测试模型、TPCHDriver程序的结构和主要功能,阐述了TPCHDriver的关键实现技术。

基于蒙古语新闻领域本体的分布式检索方法

目前蒙古语语义Web方面的研究成果都是基于单机环境的,当语义Web信息检索系统投入实际运行时,单机环境存在存储容量有限和多用户并发查询速度慢等问题。针对此问题,提出了基于蒙古语新闻领域本体的分布式语义Web检索方法。首先依据蒙古语新闻领域的特点,参照七步法和骨架法,构建蒙古语新闻领域本体,研究适合本体的混合语义相似度算法进行语义扩展。然后将本体数据与算法部署于Hadoop分布式平台,解决了大规模本体数据存储的逻辑描述、物理结构和并行处理问题,实现了基于蒙古语新闻领域本体的分布式检索系统。实验结果表明,该方法有效地减少了查询关键词的响应时间,提高了新闻检索的查全率和查准率。

河南油田计算机辅助档案管理系统的特点

河南油田计算机辅助档案管理系统的特点何思莲，韩伟，宋秋鸿Ｏ引自石油勘探的计ｎ除辅助ｈ案管理系统》（以卜简称《系统１〕．是以河１阶ｉ汕励探；．６ｈ案馆的业ＸＩ－一件Ｚ为ｗ吸斤发的．为汕川的档案则Ｂ现代化刊一卜厂扭大的话础。《系统》！已有以卜特点：、功能...