基于异构数据融合的数据库智能集成方法

目前研究的数据库智能集成方法存在的集成精度低、集成时间长、数据失效率高、集成效果差等问题,该文研究了一种基于异构数据融合的数据库智能集成方法。采用权重平均法、D-S证据理论法和投票表决法实现复杂的异构数据融合,对来自不同数据源的多方数据进行协同处理,减少数据库数据的冗余现象,综合互补数据信息,明确数据间的关联性,便于提取协同信息。并通过建立公共模型、明确查询处理器的查询分配,确立数据库的关系模式,便于数据库的管理,同时制定详细的数据查询流程,以快速且准确地响应用户查询需求,完善数据库的集成功能,并促进异构数据融合技术的进一步发展和应用。实验结果表明,基于异构数据融合的数据库智能集成方法能够有效提高集成精度,缩短集成时间,降低数据失效率。     

一种基于STL(标准模板库)的三维数据可视化容器设计

在三维数据的可视化程序设计中,运用基于ANSI/ISO C 模板和面向对象技术,构造出一个能实现三维数据可视化的容器,规整了一些用于数据可视化的常用算法,实现了数据体的随机访问。此外用户接口呈现为一个标准模板库(STL)的接口,从而获得标准模板库的算法和迭代器的能力。因此,该容器是一个可重用、人性化、可扩展、可定制的组件。