DOA矩阵方法及其性能分析

针对位于远场的多径相干窄带信号源,利用3个均匀直线阵提出了一种高分辨2-DDOA估计方法DOA矩阵方法·该方法利用DOA矩阵的同一特征向量估计2-DDOA,因此自动实现2-DDOA的配对,它能够解决具有角度兼并的入射波束问题·从理论上给出了DOA矩阵方法的估计误差,并通过Matlab软件进行仿真试验,比较了均方根误差、理论误差和克拉美-罗界(CRB)三者的关系·仿真结果表明该方法具有很高的分辨率和较小的估计误差,适用于复杂的多径传播环境·     

ScopeWork中用户型任务的处理方法

给出了ScopeWork系统的体系结构,讨论了在这个体系结构中处理用户型任务所涉及的一些问题,最后给出了用户型任务的定义方法及调度方案·用户型任务是工作流管理系统中的一类重要应用,对其处理的好坏直接关系到工作流管理系统的运行效率·ScopeWork是正在研制的支持CIMS复杂应用的工作流管理系统的原型系统,该系统不仅讨论了对事务型工作流的处理问题,同时也讨论了对非事务型工作流的处理问题     

事务级入侵容忍数据库的控制和修复策略

在研究了UMBC的事务级入侵容忍的多阶段损害控制模型的基础上,提出了一个改进的多阶段损害控制模型,在初始化控制阶段设计了更新记录日志,有效避免了恶意事务对其进行破坏.解控阶段放弃对事务进行实例化,采用受控数据的过量控制策略,避免破坏扩散发生,同时减少了恢复延迟.对于两个解控阶段采用并发执行的策略,进一步提高了执行速度.实验结果表明,提出的算法在修复时间、修复准确率等方面大有提高.     

虚拟企业环境中支持完整性约束的主动规则

探讨了分布式环境下信息集成系统的完整性约束种类,并引入主动规则用于支持分布式对象间的完整性约束,研究不同的约束种类与主动规则的映射关系·最后,提出了ViaScope系统中支持企业信息完整性约束的规则定义语言和调度结构·基于主动规则的企业信息集成策略,将传统的模式集成和分布式对象调度相结合,支持企业用户在线定义不同的企业逻辑,为虚拟企业的信息管理提供了高度的灵活性、可重用性和实用性·     

一种基于关联性度量的决策树分类方法

在介绍了一些典型的决策树分类算法的基础上,论述了所开发的面向先进制造企业的综合数据挖掘系统ScopeMiner中的决策树分类算法,该算法集中了ID3、C45和MedGen等典型算法的思想,并进行了改进·在建立决策树过程中采用关联性度量的计算来确定划分条件属性的顺序,通过阈值设定和处理简化了决策树的剪枝和优化过程,准确性高,分类速度快·系统已在某大型企业质量控制中得到了应用,取得了一定的经济和社会效益·文章详述了算法的执行过程、应用于冶金企业中的实例以及正确性证明和时间复杂性分析·     

高密度RFID事件流上的复杂事件检测

由于高密度事件流具有实时性和海量性特点,应用已有的复杂事件检测技术处理时,存在时间效率不高、占用内存空间较大等不足.针对这些问题,提出了一种基于哈希链表结构的复杂事件检测算法.该算法设计有效的哈希映射分类来保存中间结果,加快了匹配过程,同时,提出高效的更新机制及时删除内存中过期的数据.针对常见的事件流的乱序现象,对原有自动机处理机制进行了改进.实验和分析证明,复杂事件流检测方法具有理论上的可行性和操作上的高效性与正确性.     

交互式数据探索框架的特征自适应技术

交互式数据探索是一组多样的发现式应用程序的关键技术,着重于交互、探索和发现;在许多场景和领域中广泛应用.以海量的学术文献数据探索为背景,对交互式数据探索的特征自适应技术进行研究.首先,提出一种适用于面向学术文献数据探索的特征自适应交互式数据探索框架FA-IDE(feature-adaptive interactive data exploration),在每次迭代过程中动态地调整特征子集,以满足用户兴趣多样性的需求.其次,针对该框架,提出特征子集的均匀度BFS(balance of feature subsets)评价准则,并给出了基于BFS的序列前向特征选择算法.再次,针对相关样本发现问题,提出划分等级建立方法,根据决策树模型对用户兴趣区域划分后,提出基于相似度的结果集排序策略.实验结果表明,所提出方法可有效提高用户探索效率和最终结果的准确性.     

面向组近邻的Top-k空间偏好查询

空间偏好查询是当前空间查询研究中的一类热点问题,而现有的空间偏好查询不能有效支持面向组用户的位置服务应用.为此,提出一类新型空间偏好查询——面向组近邻的Top-k空间偏好查询(Topk spatial preference query for group nearest neighbor).该查询通过查找特征对象的λ子集组近邻最终为用户返回评分值最高的前k个λ子集.为了高效执行这一查询,给出了两种查询算法:TSPQ-G及TSPQ-G*.其中TSPQ-G*在TSPQ-G的基础上,通过空间剪枝及高效的特征对象索引树遍历策略大幅减少I/O代价,进而有效提高了该查询的执行效率.实验采用多个数据集验证了所提算法在不同参数设置下的有效性.     

一种数据流上基于截止期的多查询过载预测模型

为保证数据流上查询处理的实时性要求,定义了截止期作为连续查询的实时性约束,提出了一种数据流上基于截止期的多查询过载预测模型.模型预测的过载点给出了能够保证数据流系统内所有查询满足各自截止期的临界情况.在多查询环境下,通过找到某一查询作为截止期瓶颈,使得该查询处理结束后剩余查询的处理能力正好大于系统的输入流速,从而计算出过载点.仿真实验结果证明,该模型预测出的过载点能够保证所有查询满足各自的截止期,并且预测算法具有良好的准确性和计算复杂性.     

一个支持复杂应用的工作流模型

针对ＣＩＭＳ等复杂应用中的工作流,在工作流元模型的基础上,提出了工作流管理系统ＳｃｏｐｅＷｏｒｋ的工作流模型,有效地描述了复杂应用中的各种工作流·此外主要讨论了该模型的任务结构和任务之间的跃迁结构·