移动Agent在分布式数据库访问中的应用

首先介绍了起源于分布式人工智能领域的MA(Mobile Agent)技术的特点，说明MA技术适合于访问分布式数据库．然后提出了一种基于MA技术的分布式数据库访问的体系结构(DDACMA)，并详细论述了该体系结构的核心机制。最后在模拟MA技术的环境下给出了实现该体系结构的算法框图和代码(采用JDBC编程)     

支持海量数据的分布式数据库架构设计与验证

结合电信行业实际业务需求,利用数据库代理,设计出了能够提供强一致性、高可用性并支持弹性水平扩展能力的分布式数据库架构.验证结果表明,对于分布式数据库采用数据库代理可满足高可用性与弹性水平扩展的设计要求,实际部署中,双Master部署模式性能体现较佳,读写分离的部署模式、读写操作部署在一台设备性能下降明显,说明数据库代理可以实现高可用性的分布式数据库架构,各类部署架构中影响性能的是磁盘I/O.     

数据访问技术研究

数据访问技术已经成为当今许多大规模应用软件必不可少的关键技术，数据访问技术的优劣直接影响着应用软件的性能。本在介绍了ODBC、DAO、RDO等微软数据访问技术基础之上，着重介绍了OLE DB、ADO及其相互关系。     

异构分布式数据库系统中的数据转换

提出３种实现异构分布式数据库系统中的．ＤＢＦ数据向ＳＱＬ表转换的有代表性的方法：软件工具转换法、客户端转换法、服务器转换法,并分析这３种方法的优缺点．     

分布式数据库数据删除的设计与实现

论述了分布式数据库系统信息的树型结构，提出了解决传统方法中冗余信息所占用容量过大而造成系统效率低下的问题。     

采用内存数据访问对象提高数据库访问速度

将内存数据库的思想溶于传统磁盘数据库（DRDB）中，采用内存数据访问对象（MMDAO）技术，在当前主流计算机所能提供的有限内存中实现应用程序与数据库系统之间的接口，使数据库检索、存取等过程在内存中进行，避免大量的磁盘数据I／O，从而实现数据库应用程序中数据的高速存取、检索和操纵，提高应用系统的执行效率。     

网格环境中异构数据访问和集成研究

随着公有数据库资源的丰富,广泛分布的用户希望能够按需地、透明地访问和使用这些丰富的数据资源.本文采用SOA(Service Oriented Architecture)思想,提出了一种支持异构数据访问和集成的方法,基于关键字过滤的数据集成策略,减少通信代价,采用分布式聚类技术,实现大数据量信息的概要显示.     

分布式数据库的安全性及其防护策略

根据分布式数据库体系结构的特点必然会引发分布式数据库中数据的安全性问题。本文分析了该系统的体系结构和各类不安全因素,对经常采用的安全策略进行了比较,分析了它们各自存在的优劣特性。     

用Delphi开发多层分布式数据库

Delphi和分布式多层应用系统 分布式多层结构的出现是为了解决客户机∕服务器结构在维护上需要非常大的成本,尤其是当客户端在不同的区域时。此外也是为了改善客户机∕服务器结构延展性的问题。对于Internet/Intranet和电子商务等的应用系统而言,更需要具有延展性的分布式结构。典型的分布式应用系统的结构(见图1)。 一个标准的多层分布式数据库应用系统的结构应该包含3个部分：客户端应用程序、应用程序服务器和数据库服务器。 开发一个多层分布式数据库系统要用到的软件(见表一)。 开发分布式多层数据库系统所采用的协议,是根据使用…     

ITS虚拟共用信息平台数据访问技术及实现

针对基于数据集中存储方案的智能交通系统（ITS）共用信息平台中存在的不足,“ITS虚拟共用信息平台”采用数据分布存储与集中控制相结合的方案实现ITS各子系统间的信息集成与共享．介绍了ITS虚拟共用信息平台的框架,设计并实现了平台中的分布式数据访问引擎,系统地给出了基于该引擎的数据提供流程及数据访问流程．最后给出了引擎的一个应用实例．     

试题库动态数据管理与维护

分析了动态数据交换（ＤＤＥ）和对象的连接与嵌入（ＯＬＥ）技术,指出将其应用到试题库系统中,可使系统的通用性增强,从而为题库的维护人员提供了良好的工作环境。     

一种基于分布式Web-GIS的数据仓库模型

提出了一种基于采集和管理地理信息数据的数据仓库模型,这个模型允许用户使用由不同探测源采集上来的环境数据并有权将其规范化,以方便浏览和分析．并且用户还可以通过使用分布式计算方法和网络应用程序加工处理这些数据。     

基于高层体系结构的石化工业分布交互仿真系统

分析了高层体系结构（high level architecture。HLA）及分布交互仿真（distributed interactive simulation,DIS）的特点及应用情况,研究了分布交互仿真中对象模型的管理和数据分发管理,提出了用基于HLA的分布交互仿真开发化工系统的方法．以HLA为开发标准,对一个简化的化工系统建立了分布交互仿真实例,给出了联邦成员的对象类、交互类及属性,建立了成员之间的公布定购关系及数据分发管理的路径空间,表明采用HLA构建复杂分布系统的分布交互仿真在理论和实践两方面都具有重要研究意义．     

基于数据融合的分布式入侵检测系统研究

针对分布式入侵检测在当今网络安全中发挥着越来越重要的角色,将数据融合技术引入到入侵检测系统中,提出了基于数据融合的分布式入侵检测系统设计方案,描述了分布式检测和决策融合的结构设计,讨论了数据融合决策问题的数学模型,运用理论推理论证了融合决策处理的可靠性。分析比对实验表明,该系统降低了入侵检测系统的虚警率,提高了检测率。     

WA-IDS： A Distributed Intrusion Detection System Based on Data Mining

Aiming at the shortcomings in intrusion detection systems (IDSs) used in commercial and research fields, we propose the MAIDS system, a distributed intrusion detection system based on data mining. In this model, misuse intrusion detection system (MIDS) and anomaly intrusion detcction system (AIDS) are combined. Data mining is applicd to raise detection performance, and distributed mechanism is employed to increase the scalability and efficiency. Host- and network based mining algorithms employ an improved Bayesian decision theorem that suits for real security environment to minimize the risks incurred by false decisions. We describe the overall architeeture of thc MA-IDS system, and discusss pecific design and implementation issue.     

基于HLA的多传感器舰船导航分布式仿真平台

根据基于高层体系结构的多传感器舰船导航分布式仿真平台的设计需求,在联邦对象模型的基础上,使用VR-Link的API工具开发系统联邦和联邦成员．基于VR-Link设计并实现联邦成员间的通信和仿真进程控制方法．基于VC＋＋设计多传感器舰船导航设备,将多传感器数据采集、信息显示、存储及数据处理集成在一起,具有友好的人机界面,方便进行维护和实现功能扩充．     

基于邻域粗糙集的连续值分布式数据属性约简

为了去除系统中的冗余属性,保持系统的分类能力,研究了连续值分布式数据的属性约简.给出了连续值分布式决策信息系统中邻域粗糙集的定义,讨论了分布式连续值决策信息系统中正域计算的可分解性.以保持分布式决策信息系统的正域不变为前提,探讨了分布式决策信息系统中属性的可约性,提出了分布式连续值决策信息系统的属性约简算法.为了验证该算法的有效性,在7份数据集上进行了3组实验.实验使用提出的算法对分布式数据进行属性约简,进而采用加权集成的方式进行分类测试.实验结果表明,该算法能够有效去除连续值分布式数据中的冗余属性,使得约简后的连续值分布式数据的集成分类能力与约简前相差不大.甚至更高.     

并行分布式增强现实场景仿真系统的构建

针对空间舱内机器人遥操作对仿真信息反馈速度以及用户视野方面的要求,提出了一种并行分布式的增强场景构建体系结构.系统基于静态增强现实技术,通过同步控制机制和网络数据传输,采用多组相机协同拍摄场景图像,多个处理节点并行地进行三维注册和虚实图像融合处理,拼接得到的宽视场角融合图像经过220度多投影面大型环幕立体显示系统输出显示.实验结果证明本系统具有实时、宽视场、高沉浸感和扩展灵活的特点.     

基于XML业务无关的分布式数据库数据同步策略

提出了一种新的基于XML—标准的分布式数据库同步策赂．该策赂首先构造基于XML—标准的数据描述文件和业务数据库逻辑结构描述文件的接口层作为隔离层．利用该接口层的描述性来合理分割业务的逻辑结构为单一的数据原子包，作为传输的基本单位，以满足不可靠网络连接下的数据同步操作要求；并利用接口的隔离性达到业务层与同步机制层具体实现的无关性，使该策略具有很高的通用性，能够满足复杂业务下的数据同步操作的要求；并进一步利用该接口层的业务数据和数据库逻辑结构的描述性特征来严密维护数据库的一致性，     

分布式数据挖掘综述

随着网络技术、通信技术等的不断突破,互联网、移动网、广电网等多种类现代网络及其衍生业务迅速扩张,形成泛在于网络空间的分布式计算环境。为了最大化这些数据的价值,需要利用数据挖掘技术发现其中隐藏的模式或规则,用以指导和辅助生产或运营中的管理决策行为,以提高决策水平及决策收益。然而,受到普遍存在的异构性、私有性和平台兼容性等限制,兼因行业竞争和法律约束等因素(如个人或企业的数据隐私保护问题等),互联于网络的数据源难于进行集中式挖掘,分布式数据挖掘(DDM)技术应运而生。介绍了DDM的定义与框架、适用场景和研究挑战。根据文中给出的DDM高层架构,最终结果的质量与局部数据源的类型、可用性、局部结果的质量及整合方法等密切相关。DDM的实施未必都以站点间纯粹独立挖掘的方式进行,此外,对于数据集中,系统分布式站点多的情况,也可采用DDM。当前,DDM研究领域的挑战主要有:异构与同构挖掘、动态环境下的数据多变性、通信开销、知识整合和语义异构等。当前的DDM系统被分为4类:1)基于Multi-Agent的系统,利用Agent的自治性实现局部挖掘以保护数据私有性;利用Agent的主动性减少用户参与以提高挖掘自动化水平;利用Agent的协作性实现多算法协同挖掘等;2)基于网格的系统,利用网格在资源共享、开放服务和协同工作等方面的优势,提高挖掘的可靠性和协同性;3)基于元学习的系统,通过元学习优化挖掘算法的选择与组合,并对已获知识进行多次学习以提高结果质量;4)基于CDM(collective data mining)框架的系统,将待学习的函数表示为一组基函数的分布式存在,允许各数据源选择不同的学习算法,并以全局结果正确为前提减少网络通信量。进而,对当前DDM研究存在的共性问题进行了归纳:1)结果质量问题,不考虑各个站点数据源间的内在语义联系,各站点独立挖掘本地数据,与其他站点间无语义层面的数据交互或融合,形成纯粹的"分割式"挖掘,最终导致全局结果质量受损;2)挖掘效率问题,如何调度资源以平衡挖掘负载、减少协作挖掘中的通信开销问题。针对结果质量问题,探讨本体与数据挖掘的结合。作为语义网的基础,本体能为对象语义距离度量提供有效支持。当前,在利用本体描述挖掘任务的领域背景方面,利用本体描述DM过程本身方面,都已经有研究人员进行了探索性工作:针对关联规则挖掘中需要从海量规则中遴选有效规则的问题,提出了交互式的、用于删减冗余规则的挖掘后处理方法;针对在给定知识发现过程的输入和输出类型前提下,知识发现工作流的自动构造问题,提出了解决方法。通过阐述可知,为了提升分布式挖掘过程中局部结果和最终结果的质量,策略之一就是将DDM理论和本体理论作融合,以数据源间语义距离的度量为突破口,建立语义距离度量的复合量化体系,通过构建和求解新型DDM模型来实现目标。