导读:本文包含了仿真数据库论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据库,数据,特征,分布式,算法,子群,关系。
仿真数据库论文文献综述
叶符明,李雯婷[1]（2019）在《内存数据库中图论频繁模式挖掘方法仿真》一文中研究指出为解决当前内存数据库中图论频繁模式挖掘方法存在的运行时间较长、挖掘结果准确率较低及内存利用率较低的问题,提出基于次优树的内存数据库中图论频繁模式挖掘方法。给出频繁子图判定方法,结合FFSM算法,利用图顶点的邻接矩阵进行图论频繁模式候选子图生长,并将候选频繁子图的边与顶点标签存储到对应矩阵中,得到频繁子图次优树;分析图论频繁模式的性质,构建频繁子图削减规则,对所得次优树中的候选频繁子图进行遍历搜索与删减。根据图论频繁模式置信度下限计算结果与频繁项的序,按顺序排列删减优化后的频繁子图,结合频繁模式项目集与支持度对比,完成图论频繁模式挖掘。实验结果表明,相比于现有方法,所提方法挖掘准确率最低为97.22%,比现有方法更高;对于内存空间的利用率明显提高,且耗时更短,工作效率更高。综上所述,所提方法整体更具优势。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
侯晓凌[2]（2019）在《大规模混合数据库分层高效访问仿真研究》一文中研究指出针对传统的大规模混合数据库分层访问方法,普遍存在数据访问丢包率较高、内存耗费较大、访问完成时间较长等问题。提出一种基于遗传算法的混合数据库分层高效访问方法。通过对大规模混合数据库进行分析,利用非对称粒子滤波方法对混合数据库中分层数据进行目标位置估计,实现对混合数据布局,降低混合数据个体对适应度函数的灵敏度,使寻优曲线开始逐渐变平缓,当适应度值进化到最优状态时成为优秀基因,完成混合数据库分层高效访问。实验结果表明,所提出方法数据分层访问丢包率较低、内存耗费较小、完成时间较短。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年08期）
徐承俊[3]（2019）在《大型关系数据库变更轨迹信息快速捕获仿真》一文中研究指出大型关系数据库变更轨迹信息快速捕获,能够提高数据库安全性能。对数据库变更轨迹信息进行捕获时,需要计算出最优个体,对变更信息属性进行度量分析,完成变更轨迹信息捕获。传统方法将应用层中的访问控制层次划分出来,提出新的变更信息捕获方法,但忽略了对变更信息属性进行度量分析,导致捕获结果利用率低,提出基于遗传算法的大型关系数据库变更轨迹信息快速捕获方法。利用势能函数定义变更轨迹信息属性之间相异性的度量测度,据此对信息间距离进行计算,获得变更信息属性度量函数值。基于遗传算法,通过轮赌选择法计算个体选取概率并获取当前最优个体,形成新群体。利用选取概率计算适应度函数,根据适应度函数获取变更信息的属性捕获结果。实验表明,上述方法信息捕获过程中安全性系数高,信息捕获结果有较高利用率。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年07期）
刘红敏[4]（2019）在《混合存储视频数据库中自适应数据挖掘仿真》一文中研究指出针对传统的数据挖掘方法存在挖掘时间过长,实时响应性较差等问题,提出一种混合存储视频数据库中自适应数据挖掘方法。构建混合存储视频数据存储结构和传输信道模型,根据其模型对混合视频数据传输信道进行多普勒扩展来降低混合视频数据挖掘过程中的通信传输衰减损失,通过级联滤波算法对混合视频数据进行滤波处理,根据其滤波处理后的数据中提取出混合视频数据频谱特征;通过K-means方法对提取出的特征进行分类,根据微粒子群优化算法将其分类结果视为微粒,根据自身飞行经验来不断调整其速度,运用某种规则对调整后的最优速度进行更新,根据其结果实现数据挖掘。实验结果证明,所提方法可以有效减少数据挖掘的时间,提高数据挖掘的实时响应性能。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年06期）
程光德[5]（2019）在《数据库中分布式大数据关键特征防篡改仿真》一文中研究指出为了保证数据库中数据价值与数据安全,防止数据及其特征被恶意篡改,针对现有数据特征防篡改方法中存在的防篡改攻击时间较短,加密与解密过程耗时较长等问题,提出基于加密验证的数据库中分布式大数据关键特征防篡改方法。根据分布式数据特征子集差异度与单项特征类间差异度计算结果,设定分布式大数据特征评判准则。结合基于稀疏分数的数据特征提取方法,与范数最小化方法完成分布式大数据关键特征提取。植入监控代码获取关键特征的实时状态,通过特征函数控制流的完整性来检验数据特征的完整性,并选择适当的密钥生成函数对数据特征进行加密,利用解密验证实现数据关键特征防篡改保护。实验结果表明,相比于实验对比方法,所提方法的防篡改攻击时间明显增加,同时加密与解密的时间成本更低。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年06期）
高慧,贵彩虹[6]（2019）在《基于WEB技术的协同数据库分布交互仿真研究》一文中研究指出当前协同数据库分布交互相关方法存在用户访问满意度低和数据同步性能差的问题,提出基于WEB技术的协同数据库分布交互方法。以WEB技术在数据交互中应用分析为依据,构建WEB技术下协同数据库分布交互框架。数据库交互框架中的表示层主要负责将交互响应结果提交给用户。业务逻辑层主要责任为处理客户端提交的请求及联系服务层,完成业务逻辑层运算;服务层主要负责业务逻辑层的数据供给。分别分析交互过程中数据库信息分类、WEB适配器和数据同步更新等关键技术,为数据库分布交互提供技术支撑。依据交互框架和关键技术,给出数据库交互流程:初始化交互界面,数据库发布对外提供网络服务信息。用户提交交互申请并认证用户身份;用户检索所需资源,应用服务器绑定用户请求并获取接口信息,将用户所需信息数据传输至服务接口。用户接收交互结果,完成一次数据库分布交互。实验结果表明,上述方法实现后用户满意度高、数据同步更新性能强,具有实用性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年06期）
尚晓丽,包向辉,马春华,尤菲菲[7]（2019）在《移动应用数据库中隐蔽数据高效定位方法仿真》一文中研究指出为了增强移动应用数据库的数据信息完整性,提升数据利用价值,需要对数据库中的隐蔽数据进行挖掘与定位。针对现有数据定位方法中存在的定位结果误差较大、耗时较长等问题,提出一种基于数据流的移动应用数据库中隐蔽数据高效定位方法。根据移动应用数据库隐蔽数据密度分析结果,利用增量子空间数据挖掘算法计算数据流之间的相关度以及数据流遍历节点的相关系数,依据计算结果获取数据库中的隐蔽数据;采用数据融合异构异质定位方法,将得到的隐蔽数据信息转换到相同的区域内进行信息融合,结合蜂窝融合定位算法,实现移动应用数据库中隐蔽数据高效定位。实验结果表明,所提数据定位方法的定位误差与定位耗时明显低于实验对比方法,验证了所提方法的鲁棒性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年06期）
赵金婵[8]（2019）在《仿真堆仪控工程管理数据库的设计与开发》一文中研究指出反应堆仪控系统由各类测量仪表及控制系统构成,对核电厂各种基本测量参数信息进行监测和集成显示,实现反应堆包括故障和非正常工况下安全可靠的运行。是反应堆的“中枢神经系统”。仪控系统从信号产生到最终的显示和控制经历了各种硬件传输处理和软件功能设计,其中软件信号与硬件的关系贯穿仪控工程实施的各个阶段。各阶段的工程管理都以相关的文件和数据为基础,这些复杂的数据之间由于仪控系统本身的技术特点存在关联性。传统方式中多以各类文件的形式进行分析和整理。在实际应用中文件种类多、数据量大,会造成查阅不便、效率低下。本文从反应堆仪控系统在全寿期内数据相关性的特点入手,分析了在仪控系统的工程管理中建立数据库进行项目管理的必要性,并按照软件开发的流程从进行了仪控工程管理数据库系统的设计与开发。借鉴其他反应堆相关的数据库系统研究的经验,本文的研究工作以TMSR-SF0(钍基熔盐堆核能系统-缩比仿真堆)项目为依托展开。主要开展了以下几方面的研究:1)分析了仪控系统的结构,从项目工程管理的角度出发,结合仪控系统软硬件信息紧密关联的特点,从五个方面探讨了反应堆仪控系统工程管理的需求,设计了相应的功能管理模块;2)通过不同方式采集和获取了部分工程数据,设计并建立了数据库的概念模型和逻辑结构,应用MySQL进行数据库的设计;3)应用B/S的架构模式,在Apache+PHP+MySql开发环境下进行了数据管理系统的设计与开发。通过部署和测试,系统实现了工程管理中的用户管理、基础数据管理、软硬件信息查询、故障管理及文件管理的功能。验证了该系统解决了繁琐的处理关键数据时查阅大量文件的问题,提高了工程管理人员的工作效率,降低了失误,保证了工程质量。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院上海应用物理研究所)》期刊2019-06-01）
徐志远[9]（2019）在《基于高光谱影像数据库的海洋地质叁维可视化测试仿真》一文中研究指出为了测试高光谱影像数据库程序的性能,需要能够快速地生成一组具有较大规模的海洋地质叁维可视化测试数据用于作为测试的输入数据。提出一种高光谱影像数据库的海洋地质叁维可视化测试仿真方法。该方法通过对海洋地质测试定义以及海洋地质输入的约束条件,以准确地生成海洋地质叁维可视化测试输出结果。与其他方法相比具有更好的生成效率,从而更加适合支持高光谱影像数据库的海洋地质叁维可视化测试测试。实验结果表明,基于提出的海洋观测数据叁维可视化方法能较直观的再现复杂的海洋环境,从而为海洋科研工作者揭示抽象数据变化规律以及理解、分析各种复杂海洋现象,提供强有力的辅助工具。(本文来源于《国外电子测量技术》期刊2019年05期）
梁勇,WANG,Chao[10]（2019）在《关系数据库中分布式大数据集成冲突消解仿真》一文中研究指出针对当前方法在进行冲突消解时存在消解耗时较长、消解成功率较低的问题,提出一种基于BP神经网络的关系数据库分布式大数据集成冲突消解方法,利用相似度度量方法提取关系数据库中分布式大数据集成过程数据属性特征在语义上的冲突特征,包括字符类型属性值的数据、数值类型属性值的数据、布尔类型属性值的数据,还有区间值类型属性值的数据四种;在相似度计算基础上,实现不同属性值类型数据的冲突特征提取,将这些冲突特征输入到训练好的BP神经网络模型中,判断关系数据库中分布式大数据集成过程是否存在冲突,并对存在的冲突进行消解。仿真对比测试结果证明,所提方法能够实现关系数据库中分布式大数据集成过程的冲突消解,而且具有耗时低、成功率高的优点。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年05期）
仿真数据库论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对传统的大规模混合数据库分层访问方法,普遍存在数据访问丢包率较高、内存耗费较大、访问完成时间较长等问题。提出一种基于遗传算法的混合数据库分层高效访问方法。通过对大规模混合数据库进行分析,利用非对称粒子滤波方法对混合数据库中分层数据进行目标位置估计,实现对混合数据布局,降低混合数据个体对适应度函数的灵敏度,使寻优曲线开始逐渐变平缓,当适应度值进化到最优状态时成为优秀基因,完成混合数据库分层高效访问。实验结果表明,所提出方法数据分层访问丢包率较低、内存耗费较小、完成时间较短。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
仿真数据库论文参考文献
[1].叶符明,李雯婷.内存数据库中图论频繁模式挖掘方法仿真[J].计算机仿真.2019
[2].侯晓凌.大规模混合数据库分层高效访问仿真研究[J].计算机仿真.2019
[3].徐承俊.大型关系数据库变更轨迹信息快速捕获仿真[J].计算机仿真.2019
[4].刘红敏.混合存储视频数据库中自适应数据挖掘仿真[J].计算机仿真.2019
[5].程光德.数据库中分布式大数据关键特征防篡改仿真[J].计算机仿真.2019
[6].高慧,贵彩虹.基于WEB技术的协同数据库分布交互仿真研究[J].计算机仿真.2019
[7].尚晓丽,包向辉,马春华,尤菲菲.移动应用数据库中隐蔽数据高效定位方法仿真[J].计算机仿真.2019
[8].赵金婵.仿真堆仪控工程管理数据库的设计与开发[D].中国科学院大学(中国科学院上海应用物理研究所).2019
[9].徐志远.基于高光谱影像数据库的海洋地质叁维可视化测试仿真[J].国外电子测量技术.2019
[10].梁勇,WANG,Chao.关系数据库中分布式大数据集成冲突消解仿真[J].计算机仿真.2019
论文知识图
