检索结果-南通市图书馆

住宅与房地产（中） 2011年第6期 67-68页

作者：许涛

2011年5月中国房地产指数系统百城住宅价格指数

关键词：数据流房地产指数价格指数

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数据流技术在电网自动化中的应用研究

电网技术 2011年第8期35卷 6-11页

作者：赵加奎杨国凤沐连顺樊涛杨宁王司博中国电力科学研究院北京市海淀区100192 宁夏电力公司宁夏回族自治区银川市750001

对近年来信息技术领域提出的数据流技术在电网自动化中的应用进行了充分探讨,目的是利用信息技术来尽可能地提高电网的自动化水平。给出了包含传感与量测、实时数据分析处理和在线决策3个环节的用于实现电网自动化的闭环过程,阐述了用... 详细信息

对近年来信息技术领域提出的数据流技术在电网自动化中的应用进行了充分探讨,目的是利用信息技术来尽可能地提高电网的自动化水平。给出了包含传感与量测、实时数据分析处理和在线决策3个环节的用于实现电网自动化的闭环过程,阐述了用数据流技术和数据流系统实现其中的实时数据分析处理环节的具体方法。对智能电网环境下便于提高智能电网自动化水平的实时数据处理架构进行了展望。

关键词：智能电网数据流数据流系统持续查询告警

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数据流滑动窗口连接的卸载策略研究

计算机研究与发展 2011年第1期48卷 103-109页

作者：韩东红公丕臻肖川周锐医学影像计算教育部重点实验室(东北大学) 沈阳110004 东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

随着数据流应用系统的快速发展,数据流管理系统对数据库技术提出了巨大挑战.针对数据流上的滑动窗口连接操作,提出一些新的卸载技术,使得系统在过载的情况下卸载连接结果少的元组,从而最大化输出结果.双窗口模型和辅助窗口统计信息的建... 详细信息

随着数据流应用系统的快速发展,数据流管理系统对数据库技术提出了巨大挑战.针对数据流上的滑动窗口连接操作,提出一些新的卸载技术,使得系统在过载的情况下卸载连接结果少的元组,从而最大化输出结果.双窗口模型和辅助窗口统计信息的建立保证了预估连接结果的可靠性,同时应用线段树使卸载的判断更加高效.当流速过快、系统处理能力无法与之同步时,通过前端卸载和后端卸载的配合使用达到理想的语义卸载,得到最大子集的连接结果.实验验证该卸载策略的性能好于现有其他方法.

关键词：数据流滑动窗口连接卸载技术语义卸载线段树

数据流Java并行程序设计模型的设计、实现及运行时优化

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软件学报 2008年第9期19卷 2181-2190页

作者：刘弢范彬吴承勇张兆庆中国科学院计算技术研究所计算机系统结构重点实验室

提出了一种具有数据流特征的Java并行程序设计模型,并针对该模型提出了一种基于运行时信息反馈的自适应优化算法,使得运行时系统可以利用数据流程序所暴露出的数据并行性,加速程序的运行.此外,在该模型中加入了数据流多态的概念,扩展了... 详细信息

提出了一种具有数据流特征的Java并行程序设计模型,并针对该模型提出了一种基于运行时信息反馈的自适应优化算法,使得运行时系统可以利用数据流程序所暴露出的数据并行性,加速程序的运行.此外,在该模型中加入了数据流多态的概念,扩展了该模型的面向对象特性.在一个实际的开放源码Java虚拟机中实现了上述程序设计模型及优化方法.在实际多核多线程机器上的实验结果表明,所提出的程序设计模型及优化能够充分利用硬件的并行处理能力,显著地提高了程序的性能.

关键词：数据流并行程序设计模型可管理运行时环境运行时优化

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数据流中频繁闭项集的近似挖掘算法

电子学报 2007年第5期35卷 900-905页

作者：刘旭毛国君孙岳刘椿年北京工业大学计算机学院北京市多媒体与智能软件重点实验室北京100022

在数据流中挖掘频繁项集得到了广泛的研究,传统的研究方法大多关注于在数据流中挖掘全部频繁项集.由于挖掘全部频繁项集存在数据和模式冗余问题,所以对算法的时间和空间效率都具有更大的挑战性.因此,近年来人们开始关注在数据流中挖掘... 详细信息

在数据流中挖掘频繁项集得到了广泛的研究,传统的研究方法大多关注于在数据流中挖掘全部频繁项集.由于挖掘全部频繁项集存在数据和模式冗余问题,所以对算法的时间和空间效率都具有更大的挑战性.因此,近年来人们开始关注在数据流中挖掘频繁闭项集,其中一个典型的工作就是Moment算法.本文提出了一种数据流中频繁闭项集的近似挖掘算法A-Moment.它采用衰减窗口机制、近似计数估计方法和分布式更新信息策略来解决Moment算法中过度依赖于窗口和执行效率低等问题.实验表明,该算法在保证挖掘精度的前提下,可以比Moment获得更好的效率.

关键词：数据挖掘数据流频繁闭项集

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数据流频繁模式挖掘研究进展

自动化学报 2006年第4期32卷 594-602页

作者：潘云鹤王金龙徐从富浙江大学人工智能研究所杭州310027

现实世界和工程实践产生了大量的数据流,这种数据不同于传统的静态数据,对其进行有效处理和挖掘遇到了极大的挑战．如何使用有限存储空间进行快速和近似的频繁模式挖掘是数据流挖掘的基本问题,具有非常重要的研究价值和实践意义,已经引... 详细信息

现实世界和工程实践产生了大量的数据流,这种数据不同于传统的静态数据,对其进行有效处理和挖掘遇到了极大的挑战．如何使用有限存储空间进行快速和近似的频繁模式挖掘是数据流挖掘的基本问题,具有非常重要的研究价值和实践意义,已经引起了国内外研究者的广泛关注．本文深入分析数据流中的频繁模式挖掘,对其特点和算法进行较为全面的总结和分类论述,并讨论了存在的主要问题和未来的研究方向．

关键词：数据挖掘数据流频繁模式近似算法

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数据流挖掘分类技术综述

计算机研究与发展 2007年第11期44卷 1809-1815页

作者：王涛李舟军颜跃进陈火旺国防科学技术大学计算机学院长沙410073 北京航空航天大学计算机学院北京100083

数据流挖掘作为从连续不断的数据流中挖掘有用信息的技术,近年来正成为数据挖掘领域的研究热点,并有着广泛的应用前景.数据流具有数据持续到达、到达速度快、数据规模巨大等特点,因此需要新颖的算法来解决这些问题.而数据流挖掘的分类... 详细信息

数据流挖掘作为从连续不断的数据流中挖掘有用信息的技术,近年来正成为数据挖掘领域的研究热点,并有着广泛的应用前景.数据流具有数据持续到达、到达速度快、数据规模巨大等特点,因此需要新颖的算法来解决这些问题.而数据流挖掘的分类技术更是当前的研究热点.综述了当前国际上关于数据流挖掘分类算法的研究现状,并从数据平稳分布和带概念漂移两个方面对这些方法进行了系统的介绍与分析,最后对数据流挖掘分类技术当前所面临的问题和发展趋势进行了总结和展望.

关键词：数据流挖掘分类稳态分布概念漂移

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数据流历史数据的存储与聚集查询处理算法

软件学报 2005年第12期16卷 2089-2098页

作者：张冬冬李建中王伟平郭龙江哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

目前数据流的研究成果主要集中在分析处理存储于内存中的最近一段时间内的数据流数据,忽略了对数据流历史数据的分析处理与存储管理.提出了一种数据流历史数据的存储管理及聚集查询处理方法,通过对历史数据实施多层递阶抽样存储,并在内... 详细信息

目前数据流的研究成果主要集中在分析处理存储于内存中的最近一段时间内的数据流数据,忽略了对数据流历史数据的分析处理与存储管理.提出了一种数据流历史数据的存储管理及聚集查询处理方法,通过对历史数据实施多层递阶抽样存储,并在内存中建立存储数据流历史数据聚集值的HDS-Tree索引,实现对无限数据流历史数据的存储管理,有效地支持各种聚集查询.同时,还给出了基于HDS-Tree的聚集查询算法的时间复杂性分析和查询误差分析.理论分析与实验结果表明,该方法可以有效地用于数据流历史数据的存储与分析.目前数据流的研究成果主要集中在分析处理存储于内存中的最近一段时间内的数据流数据,忽略了对数据流历史数据的分析处理与存储管理.提出了一种数据流历史数据的存储管理及聚集查询处理方法,通过对历史数据实施多层递阶抽样存储,并在内存中建立存储数据流历史数据聚集值的HDS-Tree索引,实现对无限数据流历史数据的存储管理,有效地支持各种聚集查询.同时,还给出了基于HDS-Tree的聚集查询算法的时间复杂性分析和查询误差分析.理论分析与实验结果表明,该方法可以有效地用于数据流历史数据的存储与分析.

关键词：数据流历史数据聚集算法 HDS—Tree

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数据流中异常模式的提取与趋势监测

计算机研究与发展 2004年第10期41卷 1754-1759页

作者：宋国杰唐世渭杨冬青王腾蛟北京大学信息科学技术学院北京100871

研究的重点是数据流环境中异常模式的提取与趋势监测主要贡献包括 :①提出了一个进行异常模式发现的度量框架———强度比率 ,为异常模式挖掘提供了度量标准 ;②在基于异常模式求取的基础上 ,提出了利用回归分析方法———最小二乘法... 详细信息

研究的重点是数据流环境中异常模式的提取与趋势监测主要贡献包括 :①提出了一个进行异常模式发现的度量框架———强度比率 ,为异常模式挖掘提供了度量标准 ;②在基于异常模式求取的基础上 ,提出了利用回归分析方法———最小二乘法进行异常模式趋势监测实验结果表明 ,提出的异常模式度量和求取算法是合理的 ,提出的趋势监测方法是有效的。

关键词：数据流模式挖掘异常模式趋势监测数据流分析

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数据流频繁闭集的在线挖掘

北京航空航天大学学报 2008年第8期34卷 969-972页

作者：刘春郑征蔡开元张师超北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

基于算法Lossy Counting,提出了数据流频繁闭集的在线挖掘算法LC_Closed(Lossy Counting_Closed).设计了基于前缀树的频繁闭集压缩存储结构CI-forest(Closed Itemsets-forest),利用该数据结构可以快速的插入和查询闭集模式,且在处理新... 详细信息

基于算法Lossy Counting,提出了数据流频繁闭集的在线挖掘算法LC_Closed(Lossy Counting_Closed).设计了基于前缀树的频繁闭集压缩存储结构CI-forest(Closed Itemsets-forest),利用该数据结构可以快速的插入和查询闭集模式,且在处理新的事务数据时能够快速定位相关的历史闭集模式.该算法采用在线的处理方式,提高了算法的实时性.实验的结果证明该算法是有效的.

关键词：数据挖掘数据流频繁闭集在线