一种基于维度投影的多维数据相关性可视分析方法

针对高维多元数据相关性分析需求,首先提出一种基于KNN和Pearson相关系数的维度相关性度量方法KNN-Pearson,通过数据集在维度某数据值处的密度定量地表示某维度对聚类的贡献度,并将其作为计算元素,通过Pearson相关系数计算各维度间的相关性大小,定量地表示各维度之间的相关程度;进而提出一种基于维度投影的相关性可视分析方法,通过多维尺度分析(MDS)进行维度投影,用投影散点图和矩阵热图展示维度之间的相关性,用投影矩阵和平行坐标展示数据的分布态势和聚类特征,允许通过维度选择构造用户感兴趣的子空间,在子空间中交互地分析数据、探索规律;将上述方法应用于食品安全领域,设计并实现了一个农残数据相关性可视分析系统,通过数据筛选、维度选择、尺度缩放以及多视图联动等交互手段实现对多地区农产品中检出农药的相关性分析,从而发现检测地区对农产品施用农药的模式,掌握农药施用的规律.最后通过用户体验以及评价,证明了文中方法的有效性.

层次化通信网络备份数据库缓存子系统设计

受到冗余数据影响,导致数据库缓存效果较差,对此,提出基于空间数据维度划分的层次化通信网络备份数据库缓存子系统设计。考虑响应实时交易请求,优化分布式缓存数据库,实现数据同步备份。在硬盘的不同位置设计单片机的冗余阵列,使硬盘驱动器均衡重叠;采用条带和镜像相结合的方式,使RAID0+1磁盘阵列具有快速读写能力;通过缓存控制模块驱动数据缓存区的一致性维护,根据数据在空间维度上的分布情况,确定数据集对应的维度投影,消除网络冗余数据,完成层次化通信网络备份数据库缓存子系统设计。由实验结果可知,该系统不会受到冗余数据影响,具有高于85%的缓存效果。

NOETHERIAN GT-REGULAR RINGS ARE REGULAR

It is proved that for a left Nootherian z-graded ring A, if every finitely generated gradedA-module has finite projective dimension (i.e., A is gr-regular) then every finitely generatedA-module has finite projective dimension (i.e., A is regular). Some applications of this resultto filtered rings and some classical cases are also given.