基于OLAP技术实现全德国房地产分析系统

介绍了的基本概念,描述了采用技术实现德国房地产数据分析系统的设计和实现方法,给出系统的结构原理、数据处理OLAPOLAP方式、优化方法以及测试结果。

基于SIP的P2P-VoIP框架的研究

SIP协议是VoIP领域中最重要的协议之一。在现有的SIP协议里使用了服务器,带来了需要手工配置、维护,以及扩展性较差等问题。为解决这些问题,该文在分析目前VoIP系统的基础上,借鉴Skype结构,结合哈希表查询P2P网络,提出了一种纯P2P-VoIP结构,这种结构具有零配置和易于扩展等特点。

基于强化学习的股票预测系统的研究与设计

股票市场是金融分析领域中重要而困难的问题。股票数据的分析和预测具有重大的理论意义和诱人的应用价值。BP神经网络在目前的股票预测系统中应用广泛,但是作为有导师的学习系统,BP神经网络必须要求提供相关的经验数据才能正常运行。对此本文提出了一种基于强化学习BP算法应用于股票预测系统,通过强化学习体系来实现体统的自学习,通过网络集成来达到初始数据的预处理,提高系统的泛化能力,在实际应用中取的较好的效果。

使用决策支持对象建立OLAP数据结构的研究

通过一个工程实例详细地介绍了使用决策支持对象建立完善的OLAP数据结构。

基于SIP无线IP网络移动管理的研究

IETF组织提出的SIP是建立、修改和终止多媒体会话的端到端应用层协议,能够满足移动性的要求。但是在会话切换的过程中会丢失数据包,产生不能忍受的延迟。该文分析了延迟产生的原因,并在此基础上提出了充分利用网络资源、由用户终端发起的BS服务器来完成软切换的解决方法。并证明这种方法能够解决切换延迟问题,有效地提高了通话质量。

优化MDX查询语句提高OLAP系统性能的研究

简要地介绍了 MDX的基本概念 ,详细地分析影响 MDX查询执行性能的因素 ,给出优化 MDX查询语句的方法以及测试结果。

工业废气连续监测系统的研究与设计

随着全球废气污染的日益严重,工业废气连续监测系统成为监测环境污染的主要工具。描述了工业废气连续监测系统的功能特性,划分了系统模块,并对关键技术进行了分析。

基于层次聚簇的Cube存储结构的研究

数据仓库中的维数据通常都是有层次的,基于维层次路径的聚簇能有效地在物理空间上将关联数据组织到一起,减少查询访问磁盘的次数。而现在的Cube存储结构都关注于Cube操作的计算和存储,忽视了这一特点。论文提出基于维层次聚簇的Cube存储结构HC(HierarchicallyClustered)Cube及相关算法,解决了目前存在的问题。

基于PL/SQL和JAVA互操作的新型MIS研究

本文分析了当前业务逻辑的要求和多层模式MIS的特点及存在的不足 ,提出了一个基于PL/SQL和JAVA互操作的新型MIS构架。改进了当前MIS模式 ,使数据库担当双重角色 :数据库存储器和业务处理器 。

基于XML的房地产分析系统数据集成研究

XML在数据交换中显示出强大的功能和优越性,解决了系统中不同的数据格式、复杂的数据交换和传输中实行统一的集成管理问题。文中给出利用XML的开放规范和统一数据格式来实现房地产分析系统中数据集成的方法。

OLAP系统数据更新方法的研究

本文讨论了在 OLAP数据和结构发生改变时 ,涉及到的数据源更新同步、在 OLAP数据库中加入和改变数据及合并分区等问题 ,并给出了采用增量法加速更新的处理方式。

使用外部函数扩充OLAP Services的研究

文中给出了在采用 Microsoft OLAP Services的决策支持系统中 ,使用外部函数、参数和返回值的类型、加载和使用函数库扩充 OLAP服务以及加强系统决策支持可信度的方法。

基于中间件的数据仓库增量更新算法研究

数据仓库(DW)是随着时间不断变化的数据集合。因此数据增量更新技术是数据仓库技术能否成功实施的关键。在目前的数据增量更新算法基础上,给出一种采用中间件来进行数据增量更新的方案和算法。并通过实例将此方法与原增量更新算法进行了细致的比较,说明了此算法有较好的更新效率。

实数编码遗传算法的前向神经网络优化设计

提出一种综合控制策略的实数编码遗传算法,用该算法实现对前向网络结构及权值的同时优化设计。用非线性函数的逼近问题作仿真实验。结果表明,该算法能快速有效地确定网络结构及权值。

基于模糊神经网络的粗糙集在股市预测中的应用

提出在模糊神经网络中使用粗糙集理论进行网络的设计。在模糊神经网络中引入粗糙集理论,不仅可以去除模糊神经网络中输入层的冗余神经元而且可以确定隐含层神经元的数目,从而使模糊神经网络具有更准确的逼近收敛能力和较高的精度。最后应用于股票市场,在股票买卖时机预测中取得了良好的效果。

基于神经网络集成的强化学习算法系统设计

BP神经网络在目前的非线性系统中应用广泛,但是作为有导师的学习系统,BP神经网络必须要求提供相关的经验数据才能正常运行,这对一般系统来说是非常麻烦和不现实的。对此文章提出了一种基于神经网络集成的强化学习BP算法,通过强化学习体系来实现体统的自学习,通过网络集成来达到初始数据的预处理,提高系统的泛化能力,并在实际应用中取得较好的效果。

一种基于相关证据的数据融合算法

根据Dempster-Shafer证据理论和相关证据合成方法,将证据合成算法应用于神经网络分类器中,以提高分类器的分类精度。在UCI数据库的分类中的应用结果,证明了该方法的有效性。

使用分析服务组件建立面向OLAP的应用程序

MicrosoftSQLServer2000AnalysisServices的二个重要分析服务组件的基本概念,OLEDB对OLAP数据进行访问和使用DSO建立OLAP数据管理程序的方法。

使用ADO MD开发OLAP应用程序

文章简要描述了ＡＤＯ ＭＤ的基本概念，然后通过一个工程实例详细介绍了使用 ＡＤＯ ＭＤ开发ＯＬＡＰ应用程序的方法。

Microsoft OLAP Services数据安全性设计

介绍了 OLAP系统的基本结构和对 Microsoft OL AP Services系统的安全体系进行了全面的分析 ,最后给出了 OLAP数据安全性设计的方案。