检索结果-内蒙古大学图书馆

一种基于动态数据库的电网接线实时显示系统

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计算机应用研究 2002年第3期19卷 91-93页

作者：党德玉张炜东北电力学院信息工程系吉林吉林132012

介绍了一种用于地区电网调度中心警报处理及故障定位专家系统中 ,基于动态数据库的实时显示信息自动生成系统 ,讨论了它的基本原理及实现方法。

关键词：电网接线实时显示系统动态数据库电力系统可靠性

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混合动态数据库集群的并行空间连接优化算法

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科学技术与工程 2019年第12期19卷 254-259页

作者：晋国卿江西农业大学南昌商学院南昌330013

传统算法数据划分冗余度和倾斜度高,无用连接数据多,降低负载均衡性,对整体效率产生不好的影响,不适于实际应用。为此,面向混合动态数据库集群提出一种新的并行空间连接优化算法。采用网格划分法对数据进行划分,依据空间数据划分结果获... 详细信息

传统算法数据划分冗余度和倾斜度高,无用连接数据多,降低负载均衡性,对整体效率产生不好的影响,不适于实际应用。为此,面向混合动态数据库集群提出一种新的并行空间连接优化算法。采用网格划分法对数据进行划分,依据空间数据划分结果获取数据分布状态,计算节点按照数据分布状态得到候选集。通过平面扫描形成若干子空间连接的子任务,利用构建节点花费模型,依据花费模型对并行空间连接所需的平均节点访问个数进行评估,把候选任务集分配至不同计算节点,在不同节点执行并行空间连接操作。通过边界过滤策略,删除不可能有结果的元组,提高效率,增强算法的实用性。实验结果表明,所提算法适于实际应用,效率高。

关键词：动态数据库集群并行空间连接优化

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冬小麦器官建成动态数据库系统的建立及其应用

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河南农业大学学报 2001年第Z1期35卷 52-54页

作者：余华余放文张丽席磊李晓强河南农业大学河南郑州450002 河南省计算机公司河南郑州450003

利用计算机数据库技术 ,建立了自 1976年以来不同品种、不同播期 ,冬小麦的器官建成动态数据库和自 1976年以来逐日气象数据库 .对大量的数据进行系统地、深层次、高精度地分析。

关键词：冬小麦器官建成动态数据库

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构建动态数据库改革医药监管模式

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中华医学杂志 2008年第9期88卷 580-582页

作者：吴云红朱亮初炜孔祥金大连医科大学社会科学与管理科学学院药事管理教研室 116044 大连医科大学社会科学与管理科学学院医药营销教研室 116044 大连医科大学基础医学院生理教研室

医药行业是一个特殊的行业，涉及国民健康、社会稳定和经济发展。但目前医药领域问题不少，如药价虚高，医药回扣、假劣药时有出现，药品召回无力，医疗、药品的虚假宣传等。本文跳出传统思路，另辟“捷径”，寻找解决医药监管的现代化... 详细信息

医药行业是一个特殊的行业，涉及国民健康、社会稳定和经济发展。但目前医药领域问题不少，如药价虚高，医药回扣、假劣药时有出现，药品召回无力，医疗、药品的虚假宣传等。本文跳出传统思路，另辟“捷径”，寻找解决医药监管的现代化“手段”——将现代信息技术与医药监管相结合，通过构建各种相互联系、实时更新的动态数据库，建立医药电子监管系统，保证药品生产、

关键词：医药行业动态数据库监管模式改革现代信息技术药品召回国民健康经济发展

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智能解释系统的动态数据库及解释模块的设计实施

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华北电力学院学报 1995年第2期22卷 73-79页

作者：陈骏林赵毅田凤占高亚彬华北电力学院电子系华北电力学院环工系

根据ＦｒｅｄｅｒｉｃｋＨａｙｅｒ．Ｒｏｔｈ等人的分析总结：解释系统是１０种ＥＳ之一。本文介绍一个具体的智能解释系统的动态数据库及解释模块的设计与实施技术，并结合金属螫合物液相色谱分离解释系统给出一个运行实例。

关键词：智能解释系统专家系统动态数据库解释模块

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基于JSP的Web动态数据库交互技术的探讨

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计算机应用与软件 2005年第4期22卷 26-27,127页

作者：李兴锋王移芝北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

本文在基于JSP的Web动态数据库应用程序现有开发技术的基础上,提出了Web动态数据库交互编程的一种新思路,并在此基础上开发了一套行之有效的JavaBean生成工具。经过大量实践,表明该编程思路可以明显提高代码的重用程度和程序设计的效率。

关键词：动态数据库 Web JSP 交互技术 JavaBean 数据库应用程序开发技术交互编程生成工具程序设计编程思路新思路基础重用代码

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动态数据库及动态显示技术的实现

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福州大学学报（自然科学版） 1998年第3期26卷 23-28页

作者：蔡颐福州大学计算机科学与技术系

叙述了信息系统中动态数据库的设计，动态显示技术的实现．从理论结合实际的角度阐述了在实际的系统设计中如何结合实际情况设计数据库，并考虑系统的适应性、可用性、可靠性、通用性及柔性，使得所设计的系统能达到各种指标．

关键词：动态数据库动态显示通用性管理信息系统

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智能化建立液压系统动态数据库

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机床与液压 1993年第6期21卷 318-323页

作者：卢向伟武汉钢铁设计研究院

提出了利用人工智能专家系统,动态建立液压系统仿真所需数据库的方法。

关键词：液压系统专家系统动态数据库

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面向动态数据库的高平均效用模式挖掘研究

面向动态数据库的高平均效用模式挖掘研究

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作者：滕倩山东科技大学

学位级别：硕士

近年来，数据挖掘在各行各业引起了极大的关注。物联网的诞生，使得移动互联网迅速发展，也大大加快了数据的生成。例如，人们可以通过手机等移动终端随时随地生成数据。不仅用户数量激增，而且用户还可以实时发送信息、发送电子邮件、... 详细信息

近年来，数据挖掘在各行各业引起了极大的关注。物联网的诞生，使得移动互联网迅速发展，也大大加快了数据的生成。例如，人们可以通过手机等移动终端随时随地生成数据。不仅用户数量激增，而且用户还可以实时发送信息、发送电子邮件、进行网上购物等。再比如遍布在城市各个角落的摄像头等数据采集设备，也在源源不断地自动采集并生成数据。这些数据可以转化为有用的信息和知识，被广泛应用于企业管理、生产控制、市场分析和科学探索等领域，为了从搜集的大量数据中挖掘出有潜在价值的模式，提出数据挖掘的概念。高效用项目集挖掘是频繁项目集挖掘的扩展，它强调的不仅仅是项目集的数量，还有项目集的效用。但是随着项目集长度的增加，效用值也随之增加，为了更加公平的评估效用，挖掘出长度不等的项目集，以确保最终结果的准确性，提出高平均效用项目集挖掘，通过考虑项目集的长度来揭示高效用模式。　　在实际应用中，数据库是实时更新的，比如在某个购物平台，随时都会有新交易的产生和原交易的取消，对应着交易记录的插入以及删除。但是，目前面向动态数据库的挖掘算法集中于频繁项目集挖掘和高效用项目集挖掘，对于高平均效用项目集的挖掘只局限于基于快速更新概念。这些基于快速更新概念的算法，虽然在运行时间上得到了改善，但是在算法执行过程中还是会存在数据库的重新扫描过程，会导致大量的额外计算与判断，还会占用大量的计算机资源。针对目前存在的问题，本文首次采用预大型概念来处理动态数据库下的高平均效用项目集挖掘，在进行第一次数据库扫描时，挖掘出具有很大潜力的项目集，称之为预大型项目集。通过维护原数据库中的大型项目集和预大型项目集，在数据库发生更新时，只需要扫描更新部分的数据即可，从而减少对原数据库的扫描次数，提高算法的运行效率。并且基于预大型概念，设计动态数据库下的高平均效用项目集挖掘算法，改善以前算法的性能。并且通过实验发现，该算法在处理稀疏型数据库时的效果更好。　　为了更有效的挖掘动态环境下的紧密型数据库中的高平均效用项目集，本文提出了新的且更为严格的上界，称之为领导上界，并且给出了该上界的相关计算公式与定理证明。根据定义可以发现，领导上界比传统的平均效用上界小，因此领导上界会产生较少的候选项目集。对于紧密型数据库来说，在挖掘过程中产生的候选项目集较为集中，因此使用领导上界，可以很好地减少候选项目集的产生。基于新提出的上界，设计针对紧密型数据库挖掘的算法，用于在动态环境下挖掘高平均效用项目集。通过实验发现，该算法在处理紧密型数据库时发挥了优势，大大减少了候选项目集的产生。因此，本文提出的两个算法分别用于处理稀疏型数据库和紧密型数据库，形成优势互补，以便在动态环境下挖掘出高平均效用项目集。

关键词：动态数据库高平均效用项目集数据挖掘预大型概念领导上界

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基于大数据集的动态数据库关联挖掘研究

基于大数据集的动态数据库关联挖掘研究

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作者：朱文飞北京林业大学

学位级别：硕士

数据挖掘是通过数据计算发现潜在规律和特征信息的过程。海量数据下的数据挖掘算法不仅要考虑算法的正确性,还应保证计算的可行性、有效性。本文以动态数据库为主要研究对象,研究实现海量数据规模下关联规则的并行挖掘,解决数据相关性... 详细信息

数据挖掘是通过数据计算发现潜在规律和特征信息的过程。海量数据下的数据挖掘算法不仅要考虑算法的正确性,还应保证计算的可行性、有效性。本文以动态数据库为主要研究对象,研究实现海量数据规模下关联规则的并行挖掘,解决数据相关性挖掘过程中算法效率、公平性和增量更新挖掘等问题。关联规则挖掘是从数据中发现潜在特征的过程,用于描述数据间相互关联特性,经典例子有“啤酒和尿布”的故事。关联规则挖掘算法经历了Apriori类算法、数据采样挖掘类算法、FP-Growth类算法、分布式算法等发展,算法的效率与适用性都取得了较大的进步。分布式算法以分布式存储、并行计算实现分而治之,算法效率与扩展性具有较大优势。然而,当前分布式关联规则挖掘算法尚未形成具备灵活调度、均衡分配的分布式方案。此外,大数据背景下的数据集规模具有持续增量更新的特点,静态数据库下的关联规则挖掘算法在动态数据下性能表现差异较大,适用动态数据库分布式关联规则挖掘方案仍待进一步研究。本文对关联规则挖掘算法展开调研,通过对比分析Apriori、FP-Growth, FUP、 PFP等典型算法的核心思想、适用范围,围绕大数据下的分布式关联规则挖掘算法进行深入研究,提出了具备负载均衡特性的分布式计算与增量更新挖掘设计方案。设计了后缀模式转换的数据分割及均衡任务分组模型,使各计算节点本地拥有计算所依赖的数据,实现不同节点相互独立的并行挖掘方法,保证算法全局的负载均衡特性；提出了基于满FP树的增量更新机制,通过树的合并操作来避免对原始数据集的再次扫描,实现对动态数据的规则提取。基于Hadoop的对比实验数据表明,具备均衡机制的分布式方案HBFP (High Balanced FP-Growth)在大数据并行计算中节点任务分配均匀程度提高,节点间的任务执行时间标准差缩小,算法全局执行时间有效降低12%；增量更新方案IHBFP (Incremental updating High Balanced FP-Growth)利用满FP树的特征减少增量数据引发的再次递归挖掘,将计算任务局限于发生特征变化的分支上,算法执行效率取得稳定提升。

关键词：大数据动态数据库关联规则挖掘并行计算

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