导读:本文包含了多维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:多维,数据库,数据仓库,空箱,数据挖掘,数据模型,线虫。
多维数据库论文文献综述
梁旭,王晓霞[1]（2016）在《数据挖掘与基于多维数据库的在线分析系统OLAP浅析》一文中研究指出数据挖掘和OLAP都是在商业智能家族中重要的分析技术.对于能够实现的商业智能的最深层次,在商业智能的解决方案中数据挖掘处于较为重要的位置.随着存储器存储容量的增长,收集的数据变得如此之多,以至对于实际利用中存储的数据开始遭到限制.提炼已有数据中的知识,使数据的内在价值获得提高是数据挖掘的主要目的.数据挖掘与OLAP是相辅相成的,并将会获得进一步分析的能力,彼此之间同时也可以在其特征中得到好处.(本文来源于《河北建筑工程学院学报》期刊2016年01期）
徐巧莉[2]（2016）在《基于易碎水印的多维数据库篡改检测技术》一文中研究指出随着计算机技术的快速发展,来自各个领域的数据量增长越来越快,来自每个行业的数据积累也变得越来越庞大,多维数据库技术应运而生。多维数据库是一类多维矩阵,用户可以在不同维度、不同层次上探索和分析数据,其中数据立方体已经被广泛应用于联机分析处理(OLAP)中,OLAP也是目前市场上使用最为广泛的决策支持技术。然而,随着多维数据库技术的发展,相应的安全攻击和破坏技术也随之增加,电子商业系统中的多维数据库的信息篡改问题是极具破坏性的安全威胁,与之相关的信息安全课题也得到了科研工作人员的积极研究。针对本领域的研究热点,本文提出了一个基于易碎水印的多维数据库信息篡改检测方案。首先,数据库所有者根据私钥将数据信息单元划分为相互独立的分组,再通过Rank算法,建立每个分组的完整性验证信息和该分组中数据信息单元的排列顺序的对应关系,通过调整数据库信息单元的排列顺序,将完整性验证信息巧妙嵌入到已经构建好的多维数据库中。整个易碎水印嵌入的过程中不会产生任何冗余信息,因为不需要修改数据库数据来嵌入水印,所以也不会影响数据库数据的实用性和精确度。该算法对数据库的数据类型没有约束,可以是数值型的也可以是非数值型的数据。而且该算法对用户有很强的不可感知性,数据库所有者可以通过验证水印信息是否受损,来判定载体数据信息是否受到篡改,并通过多维分组交叉定位,将篡改范围定位到一个较小的立方块级别,便于快速查找定位受到攻击的具体数据。本文构建了实际的Oracle多维数据集,并对多维数据库篡改检测算法进行了大量的仿真实验,不仅测试了算法的篡改检测能力,还进行了改变属性值、增加数据单元、删除数据单元等多种攻击实验,从多方面论证了算法性能的稳定性。本文还做了算法的适用性、可行性、优劣性等方面的性能分析,分析了数据类型、数据分组、数据库维数对算法性能的影响。大量的仿真实验结果表明,该算法简单易行,验证信息的嵌入和检测过程花费的时间比较短,性能较稳定,在现实应用中具有较强的实用性。(本文来源于《上海交通大学》期刊2016-01-01）
车书,余颖[3]（2015）在《基于多维数据库的合并报表导出方案研究》一文中研究指出随着商业智能系统的普及,数据仓库技术在企业得到广泛应用,如何将已经构建好模型的合并报表安全高效便捷地呈现给企业管理者,给我们带来新的挑战.本文阐述了基于多维数据库合并报表导出的设计与实现方案,提出了基于XML查询定义导出的新方法,极大地提高了报表导出的效率与安全性.(本文来源于《岭南师范学院学报》期刊2015年06期）
罗航,靳令经,李伟,柳毅刚,蔡琼[4]（2015）在《基于多维数据库的帕金森病线虫模型评价体系构建》一文中研究指出目的本研究旨在利用生物信息学方法构建新型帕金森病线虫模型的评价体系,以期作为评估帕金森病模型疾病进展及抗帕金森药物筛选的新思路。方法构建秀丽线虫帕金森病神经毒素6-OHDA模型及人源性α-synculein过表达模型,于建模成功后1d,3d,5d,7d,9d分别采集各组线虫的形态学指标及行为学指标;于高倍荧光显微镜下采集各组线虫多巴胺能神经元(本文来源于《中华医学会第十八次全国神经病学学术会议论文汇编（下）》期刊2015-09-18）
李刚,石志军,陈信在[5]（2014）在《基于多维数据库的联机处理技术在装备维修费管理中的应用》一文中研究指出论文以装备维修费分析为应用背景,按照需求分析、概念设计、逻辑建模、系统实现的软件工程过程,对基于多维数据库的联机分析处理(OLAP)技术及其实现方法进行了研究。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2014年08期）
姚琦[6]（2011）在《基于多维数据库的财务数据管理》一文中研究指出随着软件开发的不断发展,各种各样的产品不断涌现。对于使用众多软件的用户来说,遇到了一些比较麻烦的问题,如基础信息不能统一,信息不能共享,设计与实情不符。随着多维数据库的发展,基于多维数据库的财务数据管理将成为一个主流方向。(本文来源于《长春师范学院学报》期刊2011年12期）
陈晨[7]（2010）在《多维数据库在集装箱多式联运中的应用研究》一文中研究指出集装箱多式联运是以集装箱为运输单位,采用多种运输方式,构成连续的、综合的、一体化的运输网络,为客户提供了更为便捷的服务,因此得到了广泛的应用。但是由于集装箱多式联运过程中涉及的数据繁多,情况复杂,给集装箱多式联运的管理带来了一定的困难,在这种情况下,多式联运中的信息化就显的尤为重要。另一方面,多维数据库技术这几年发展迅猛,多维数据库技术已经发展成为较为成熟的技术,在管理决策方面有了很好的应用。文章首先对集装箱多式联运中所涉及的问题,影响的因素进行了分析,然后对多维数据库与相关技术进行了简单的介绍。通过对集装箱多式联运问题的分析,用雪花型架构构建了一个多维数据库的逻辑模型,并且设立了运输成本,货物种类,集装箱箱量,运输方式的选择等多个关键性能指标,并对物理模型进行了简单的设计。从整体上来讲比较符合实际情况。在模型设计完成后,在多维数据库中进行了应用。首先用SQL Server2005中的SSIS工具进行了数据清洗与装载,之后对设计的集装箱多式联运多维数据库进行了多维数据分析,从多个角度来观察数据。最后对多维数据库中的数据进行了数据挖掘,并用Excel 2007进行了前端展示。本文期望通过在集装箱多式联运中应用了数据仓库与数据挖掘技术,能对今后集装箱多式联运中的决策提供一定支持。(本文来源于《大连海事大学》期刊2010-06-01）
林智超,孙蕾[8]（2010）在《多维数据库模式下联机数据分析技术的实施》一文中研究指出随着社会的发展和技术的进步,越来越多的领域和企业组织都需要处理并分析其已有的海量数据和信息。基于目前数据库技术的日趋成熟与相应的数据仓库技术的不断兴起,提出了一个基于多维数据库模式的联机数据分析技术的原型平台解决方案,即侧重于多维数据库存储模式的实现和该存储模式下的联机数据分析功能的设计两方面,完成了该原型平台的设计与实现。文中主要研讨了该原型平台的开发过程中所涉及的重点以及难点技术问题,并最终将该原型平台应用并满足某信息系统的实际联机数据分析的需求,从而验证了该原型平台的相关功能的实用性和有效性。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2010年05期）
徐宏芳[9]（2009）在《一种多维数据库和多维视图模型及其应用》一文中研究指出多维数据模型是数据仓库和OLAP应用普遍采用的一种数据模型,最大的特点是"多维性"。本文中提出了一种多维数据库模型和多维视图模型的形式化定义,特别区分了多维数据库与多维视图的概念,并在最后给出了一个具体的应用。(本文来源于《福建电脑》期刊2009年09期）
徐奇[10]（2009）在《基于多维数据库的集装箱空箱调运优化研究》一文中研究指出集装箱物流以集装箱为载体,以多式联运的形式把海路、铁路、公路、内河水路等多种运输方式有机结合,构成连续、综合性的一体化的货物运输网络,实现了“门到门”运输,为客户提供经济、合理、便捷的运输服务,其优势是显而易见的。然而这种优势的背后所隐藏的弊端却常常被忽视:集装箱作为货物运输的媒介在完成货物运输、给客户带来方便的同时成为空箱,空箱的再利用需要不会产生任何效益的空箱调运。空箱调运成为长期以来困扰航运企业的老大难问题。文章首先对集装箱空箱调运问题研究的背景、现行研究情况作出简单的叙述。之后从定性的角度分析集装箱流转过程、空箱调运产生的原因、空箱调运的特点及其核心问题等。基于前述分析,在考虑集装箱运输需求存在不确定性的基础上,建立了以运输系统总收益最大为目标函数的集装箱空箱调运数学模型。问题决策包括系统内调运空箱、系统外租赁空箱及因不得已而放弃或延期承运重箱等叁类问题的时间、地点和数量的决策。采用动态规划与遗传算法相结合,设计适合于求解该问题的实用性算法。通过数值例检验了算法的有效性,并揭示了模型相关参数对集装箱空箱调运策略的影响机制。进而,设计集装箱空箱调运多维数据库,并将其应用于集装箱空箱调运,尝试实现对集装箱调运数据的OLAP多维分析处理,为空箱调运决策提供依据。(本文来源于《大连海事大学》期刊2009-06-01）
多维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：
随着计算机技术的快速发展,来自各个领域的数据量增长越来越快,来自每个行业的数据积累也变得越来越庞大,多维数据库技术应运而生。多维数据库是一类多维矩阵,用户可以在不同维度、不同层次上探索和分析数据,其中数据立方体已经被广泛应用于联机分析处理(OLAP)中,OLAP也是目前市场上使用最为广泛的决策支持技术。然而,随着多维数据库技术的发展,相应的安全攻击和破坏技术也随之增加,电子商业系统中的多维数据库的信息篡改问题是极具破坏性的安全威胁,与之相关的信息安全课题也得到了科研工作人员的积极研究。针对本领域的研究热点,本文提出了一个基于易碎水印的多维数据库信息篡改检测方案。首先,数据库所有者根据私钥将数据信息单元划分为相互独立的分组,再通过Rank算法,建立每个分组的完整性验证信息和该分组中数据信息单元的排列顺序的对应关系,通过调整数据库信息单元的排列顺序,将完整性验证信息巧妙嵌入到已经构建好的多维数据库中。整个易碎水印嵌入的过程中不会产生任何冗余信息,因为不需要修改数据库数据来嵌入水印,所以也不会影响数据库数据的实用性和精确度。该算法对数据库的数据类型没有约束,可以是数值型的也可以是非数值型的数据。而且该算法对用户有很强的不可感知性,数据库所有者可以通过验证水印信息是否受损,来判定载体数据信息是否受到篡改,并通过多维分组交叉定位,将篡改范围定位到一个较小的立方块级别,便于快速查找定位受到攻击的具体数据。本文构建了实际的Oracle多维数据集,并对多维数据库篡改检测算法进行了大量的仿真实验,不仅测试了算法的篡改检测能力,还进行了改变属性值、增加数据单元、删除数据单元等多种攻击实验,从多方面论证了算法性能的稳定性。本文还做了算法的适用性、可行性、优劣性等方面的性能分析,分析了数据类型、数据分组、数据库维数对算法性能的影响。大量的仿真实验结果表明,该算法简单易行,验证信息的嵌入和检测过程花费的时间比较短,性能较稳定,在现实应用中具有较强的实用性。
（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。
多维数据库论文参考文献
[1].梁旭,王晓霞.数据挖掘与基于多维数据库的在线分析系统OLAP浅析[J].河北建筑工程学院学报.2016
[2].徐巧莉.基于易碎水印的多维数据库篡改检测技术[D].上海交通大学.2016
[3].车书,余颖.基于多维数据库的合并报表导出方案研究[J].岭南师范学院学报.2015
[4].罗航,靳令经,李伟,柳毅刚,蔡琼.基于多维数据库的帕金森病线虫模型评价体系构建[C].中华医学会第十八次全国神经病学学术会议论文汇编（下）.2015
[5].李刚,石志军,陈信在.基于多维数据库的联机处理技术在装备维修费管理中的应用[J].舰船电子工程.2014
[6].姚琦.基于多维数据库的财务数据管理[J].长春师范学院学报.2011
[7].陈晨.多维数据库在集装箱多式联运中的应用研究[D].大连海事大学.2010
[8].林智超,孙蕾.多维数据库模式下联机数据分析技术的实施[J].计算机技术与发展.2010
[9].徐宏芳.一种多维数据库和多维视图模型及其应用[J].福建电脑.2009
[10].徐奇.基于多维数据库的集装箱空箱调运优化研究[D].大连海事大学.2009
论文知识图
