信息网数据库管理系统的视图设计与实现

视图机制可以提高数据库模型的灵活性和便利性,方便用户对现实世界实体的应用建模,因而对数据库管理系统至关重要.由于面向对象数据库语义结构的复杂性,现有的主流面向对象数据库系统还不支持视图机制.INM是一个面向对象的新型语义模型,它包含多种实体间的关系,支持关系的层次,可以更好地表述现实世界中实体间的复杂语义关系.为了给INM设计一个支持层次和推导信息定义、支持多实体连接以及多查询的视图机制,沿用并扩展了主流面向对象视图设计理论,结合数据模型讨论了INM视图机制的设计关键问题,设计了与系统查询语言相容的视图创建语言便于视图消解,并阐述了视图机制的整体实现以及实验结果分析.

基于机器学习的航空公司乘客满意度预测

利用Python中的pandas库、numpy库和matplotlib库对数据进行预处理和分析可视化,然后运用机器学习分类算法对数据进行建模,最后对预测结果进行分析。该建模可对用户满意度进行预测,以便制定合适的运营方案,提高乘客满意度。

一种基于非对称逆布局灰度图像表示算法

论文提出了一种基于非对称逆布局模型(Non-symmetry and Anti-packing Model,NAM)的灰度图像表示方法。通过描述灰度编码位平面分解法(Gray-Coded Bit-Plane Decomposition,GC-BPD),将灰度图像分解成若干位图;然后,基于NAM灰度图像的表示算法,用点和线的子模式表示位图。理论分析和实验结果表明,基于NAM的灰度图像表示方法比基于线性四叉树的表示方法更能有效地减少数据存储,是一种更好的灰度图像表示方法。该方法对降低存储空间、加快处理过程、提高模式匹配效率等具有重要的理论研究和实用价值。