基于编码区间的路由协议的研究与设计

为了健康高效地支持P2P系统的大规模、高度动态的分布式应用,对P2P系统的特点及相关模型进行了简要介绍,提出了在结构化P2P网络上构建基于内容的发布/订阅系统的方案,并在此基础上设计了一种高性能的基于编码区间的P2P网络路由协议,并对该路有协议的基本操作进行了定义和设计。经验证,该协议具有良好的容错性和路由效率。

基于区间编码的XML索引结构的有效结构连接

该文给出了一个XML树数据模型的形式化定义 .将编码方案、逆序列表和路径索引的思想相结合 ,提出了一种改进的XML数据的索引结构 ;给出了两个实现双亲 /孩子关系和拥有关系的结构连接算法 ,它们最多只需要对参与连接的两个列表分别进行一次扫描 ,并且能够根据双亲结构信息等利用B+ 树索引尽可能多地跳过不需要参与连接的元素结点 .实验结果表明 ,该文给出的基于XML索引结构实现双亲 /孩子关系和拥有关系的结构连接算法是高效的、健壮的 .

基于区间编码的GML索引与查询

GML很好地解决了不同GIS系统间地理数据的共享、交换和集成问题,已逐步成为空间数据编码、传输、存储和发布的国际标准。随着GML的广泛应用,如何有效地管理GML数据已成为亟待解决的问题。本文提出一种基于区间编码的方法对GML文档中的元素、属性、文本、几何体等要素进行编码,对非空间特性信息建立B树以实现值查询,对空间特性信息建立R树索引或四叉树索引以进行空间分析。在查询处理中,采用以XQuery为基础的GQL查询语言,以实现对GML文档的非空间查询、空间查询及混合查询。实验证明这种方法能够有效地处理在GML文档上进行的值查询和空间分析操作。

基于Map-Reduce的XML区间编码方案

将XML文档区间编码思想和云计算相结合,提出Hadoop环境下基于Map-Reduce的并行的编码方案。该方案提出PXMR算法,解决了非同一分片内节点的区间编码。实验结果表明,相对非并行区间编码,PXMR是一种并行的快速有效的编码方案。

基于区间编码方案分裂大型XML文档到关系存储

将一个XML文档分裂存储到关系数据库中,通常的方法是利用DOM对该XML文档进行解析,并利用DOM接口提供的XML文档树信息来实现分裂。但是,DOM在解析一个大型XML文档时效率特别低,甚至是无法胜任。文中对转换XML文档到关系数据库中进行存储和查询的策略以及区间编码方案进行了综述;基于区间编码方案探讨了如何分裂一个大型XML文档到关系存储的基本原理,并给出了相应的算法。实验结果表明,该方法是通用的、高效的。

基于区间编码的XML数据压缩方法

针对现有XML数据压缩方法在压缩数据上不支持有效连接操作问题,提出采用区间编码的压缩方法(region encodingbased XML data compression method,REXDC)对XML数据中的节点进行区间编码,实现结构连接;提出相同子树的概念和合并相同子树的方法,建立一种支持有效连接操作的存储模型,实现XML数据压缩,同时解决在压缩数据上不支持有效连接操作的问题;最后,以压缩率、压缩时间、解压时间及查询性能作为衡量标准,将REXDC与XGrind、XPress和XQzip算法进行比较。实验结果证明,REXDC具有较好的压缩性能和查询性能。

一种基于扩展区间编码的XML结构连接算法

高效的结构连接计算是XML进行有效查询的关键。分析了多谓词归并结构连接算法低效的原因,在Zhang编码方案的基础上,提出了一种扩展的区间编码方案BEN,该编码方案可以大规模减少搜索结点的数目。实验结果表明,该编码方案有效提高了支持包含关系结构连接算法的执行性能。

基于扩展区间编码的XML兄弟关系结构连接

针对以前兄弟位置关系的结构连接需要索引才能获得较好性能的情况,提出了扩展的EX-Dietz编码方案.该编码方案把每个结点译码为4元组,包含了兄弟位置的初始信息.利用该编码可以有效判断结点的兄弟位置关系,并利用队列数据结构,只需要扫描一次P和F列表,就可以实现基于该编码的兄弟位置关系的结构连接计算.实验结果显示,该方法具有较好的时间性能.

基于扩展区间编码的XML结构连接算法

结构连接的效率直接影响XML查询的性能。经典的Anc-Des-B+算法在判断双亲/孩子关系时跳过双亲节点的后裔(非孩子)节点的能力不强。为此,基于区间编码的思想提出一种改进的编码方法,把每个节点译码为六元组,并增加双亲节点的信息。给出的ZParent算法可以跳过孩子列表中所有不参与连接的元素节点,只需要扫描一次列表P和列表C,即可实现基于该编码的结构连接计算。实验结果表明,该方法具有较好的时间性能。

按列存储的配电网监测数据包区间编码正规化压缩处理

针对不断增长的配电网按行存储数据的模式造成数据体量持续增大、压缩率难以提高的问题,利用按列存储的数据包架构和扩展区间编码的正规化处理技巧,提出了一种大体量配电网监测信息的压缩处理新方法。以列数据包为底层存储、知识网格为组织架构,将区间编码和正规化处理融入底层监测数据包的并行压缩处理进程中。以北京某动车段的配电网调度监测工程数据为算例,进行列数据包区间编码的正规化压缩测试。仿真结果表明:扩展区间编码的正规化处理技术可使监测信息压缩率提高至94%,获得了比已有云计算集群更好的压缩效果,通过动态调整映射区间,即可方便实现在无穷区间中对海量化监测信息编码压缩的工程应用需求。

基于元素区间编码的GML数据索引方法

根据GML数据查询的需要,在分析XML文档编码和空间索引技术的基础上,提出一种基于扩展的元素区间编码的GML索引方法.首先通过扩展的区间编码方法对GML文档中的元素、属性、文本、几何体等要素进行编码;其次依据元素编码算法并将非空间节点、空间节点、元素节点从GML文档树中分离,产生元素编码序列;在此基础上根据节点类型的不同对属性和文本节点建立B+树索引以实现值查询,对几何体节点建立R树索引以实现空间数据的分析操作,并在查询处理时通过查询优化算法避免不必要的节点的遍历,进一步提高查询效率.实验结果表明,基于元素区间编码的GML数据索引方法是可行的、高效的.

SLWE概率估计方法在区间编码中的应用研究

SLWE概率估计方法具有较强的适应非平稳数据能力,为拓展其在熵编码中的应用,更有效地编码非平稳数据,设计在区间编码上的应用方案.首先针对概率估计模型替换时SLWE估计出的概率如何映射到区间的问题,不进行概率更新的计算,而是基于SLWE思想直接更新各字符所占区间大小,再根据区间编码中总区间上下界计算方法调整总区间.既结合SLWE应对非平稳数据的优势,又避免概率运算.同时,针对更新各字符所占的整型数据区间后字符所占区间大小可能小于1导致编码字符丢失的问题,采用设定每种字符最小区间作为阈值的控制方法.对非平稳数据编码的实验结果表明,基于SLWE的区间编码比基于加窗法等传统概率估计方法的压缩率要高出1%～5%.

XML动态区间编码方法

提出了适用于XML文档更新环境下的区间编码方法——DCLS(dynamic containment labeling scheme).DCLS将基于整数的编码泛化到基于向量的编码,扩展了传统静态区间编码方法,有效避免了XML文档更新时的重新编码.不论文档更新与否,DCLS都显示了良好的性能:DCLS利用基于整数的静态区间编码方法进行初始编码,在文档不更新的环境下,具有较高的存储效率和查询性能;同时,DCLS将整数视为特殊向量,不仅能够支持文档更新,而且更新效率高;特别是倾斜插入时,DCLS可以避免编码位长的快速增加.实验结果表明,与已有的动态区间编码方法相比,DCLS具有更好的性能.

基于区间编码的有效XML结构连接

给出了XML文档的文档树数据模型,并对文档树上各结点进行区间编码.通过改进基于缓存的归并结构连接算法,提出了一种新的处理结点包含关系的有效结构连接算法,该算法只需要对祖先结点集和后裔结点集各扫描一次,即可完成结构连接,甚至可以跳过那些无需参与连接的祖先或后裔结点,从而更快地完成结构连接.

基于haar小波编码和改进K-medoids算法聚合的用户负荷典型区间场景挖掘

针对单一典型曲线无法满足负荷不确定性分析需求的问题,提出一种基于haar小波编码和改进K-medoids算法聚合的用户负荷典型区间场景挖掘方法。将原始负荷曲线经haar小波变换得到低维负荷近似序列;对负荷近似序列每个维度的特征集分别进行聚类,提取类簇所包含特征的边界值,得到数值区间并进行编码;根据特征占比剔除非显著数值区间,并组合不同维度的显著数值区间得到字符串表征的负荷区间序列;定义字符串差异度衡量负荷区间序列的相似性,利用改进K-medoids算法聚合得到负荷区间序列类簇,并提取类簇所包含的负荷近似序列的边界值以得到典型区间场景;设置差异度阈值实现典型区间场景的粒度调节。使用爱尔兰地区某用户实测负荷数据进行验证,实验结果表明所提方法可以实现不同粒度负荷典型区间场景的挖掘。

基于区间编码挖掘邻近序列模式

提出一种快速挖掘邻近序列模式的RCSP算法。该算法只需扫描一次数据库,且通过建立前序链接编码树,借助结点的区间编码,可以在常数时间内确定序列在树中的不同映射片段之间的祖孙关系,实现序列支持数的快速计算,不必额外创建中间树,直接在树上进行挖掘,就能得到所有邻近序列模式。实验表明RCSP算法具有较好的性能。

一种基于树分解的图上点区间编码方法及应用

根据图上节点所在位置与邻居节点特征,可以使用不同策略为每个图上节点进行区间编码,基于区间编码,许多在大型图上的应用如知识图谱查询、智能问答等的处理可以加速或得到准确性上的提升。针对此种情况,提出一种基于树分解算法的图上点区间编码方法,并在大型知识图谱上通过智能问答歧义消除的应用验证该方法的有效性。实验结果表明,该方法能够有效地表达出图上节点的位置特征,并帮助智能问答中的实体消除歧义。

基于FPC和区间编码的工业浮点数据的压缩传输

为解决大量工业浮点数据在GPRS网络上传输时实时性降低的问题,提出了基于科学计算双浮点数压缩算法(FPC)与区间编码相结合的无损压缩方法 IFPC实现工业浮点数据的压缩传输及解压缩。先对FPC算法与通用无损压缩算法应用在浮点数部分时的压缩效果作实验对比,实验结果表明FPC算法相比于通用的无损压缩算法在浮点数压缩上具有较好的压缩率以及较短的压缩与解压缩时间。将FPC算法与区间编码结合后的IFPC算法对整个数据域压缩与解压缩的实验结果表明,所提出的方法相比通用无损压缩算法,压缩率最低可提高7.6%,压缩时间最低可减少49.1%,综合传输时间减少了21.3%,提高了传输实时性。

区间离去区段编码电路分析与改进

在东北环线增建二线工程中,针对由于区间离去区段(X1LQG、X2LQG)编码电路问题引发的机车信号显示升级进行分析,提出了电路修改方案,并通过具体实施取得良好效果,以达到列车安全运行的目的。

区间编码方法在计费程序中的应用

针对分段收费系统中程序逻辑结构复杂、维护升级困难等问题,提出了一种在计费程序中运用区间编码的方法,结合实际应用中的收费标准,阐述了区间编码应用原理,给出了区间基于区间编码的编程模型,并对区间编码方法的性能和优势进行了讨论。该方法可显著改善程序的逻辑结构,方面计费程序维护和升级。