[1]王晓英.海量冗余数据干扰下数据库中数据优化检索方法[J].华侨大学学报(自然科学版),2016,37(6):758-761.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.201606019]
　WANG Xiaoying.Optimization Method of Retrieving Data inthe Database Under the Interference ofLage Redundant Data[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2016,37(6):758-761.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.201606019]
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海量冗余数据干扰下数据库中数据优化检索方法()
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《华侨大学学报（自然科学版）》[ISSN:1000-5013/CN:35-1079/N]

卷:
第37卷
期数:
2016年第6期
页码:
758-761
栏目:
出版日期:
2016-11-20

文章信息/Info

Title:
Optimization Method of Retrieving Data inthe Database Under the Interference ofLage Redundant Data
文章编号:
1000-5013(2016)06-0758-04
作者:
王晓英
赤峰学院 数学与统计学院, 内蒙古 赤峰 024000
Author(s):
WANG Xiaoying
Institute of Mathematics and Statistics, Chifeng University, Chifeng 024000, China
关键词:
数据检索;  冗余数据;  特征模糊;  模糊集算法;  抗干扰
Keywords:
data retrieval;  redundant data;  fuzzy feature;  fuzzy set algorithm;  anti-interference
分类号:
TP311.5
DOI:
10.11830/ISSN.1000-5013.201606019
文献标志码:
A
摘要:
针对传统方法对数据库中的数据进行检索的过程中,在海量冗余数据干扰时存在无法区分检索数据类别,降低数据检索的效率和精度的问题,提出一种基于特征模糊接近的海量冗余数据干扰下数据库中数据优化检索方法.利用数据模糊集间的接近度表述海量冗余数据干扰下数据库中数据的一致度,结合数据融合技术,对类间数据实现分类处理.利用模糊集算法准确查询分类数据,对分类数据实现二次聚类计算,细分其类边缘,通过加载辨别函数实现数据定位,完成数据检索.实验结果表明:该方法进行数据检索时具有较高的检索效率和精度,且抗干扰能力较强.
Abstract:
In the process of using traditional method to retrieve data in the database, the interference of large redundant data is unable to distinguish when retrieving data category, which reduces the efficiency and accuracy of data retrieval. The paper puts forward an optimization method of retrieving data in the database under the interference of large redundant data based on the characteristics of fussy approaching mass. The method is to use the proximity in the fussy data regions to show the consistency of data in the database under the interference of large redundant data, combine the data fusion technology to classify the indirect data, use fussy set algorithm to query classified data accurately to realise secondary clustering calculation of classified data and segment the edge of class, position the data and complete the data retrieval by loading identification function. The experimental results show that the method for data retrieval has higher retrieval efficiency and accuracy, and strong anti-interference capability.

参考文献/References:

[1] 祝钢.数据库中密文检索优化模型仿真与研究[J].计算机仿真,2014,31(11):336-339.
[2] 刘兴明.采用频域波束分级聚焦的多源数据库幂级检索[J].科技通报,2015,31(10):202-204.
[3] 冯祥斌,陈永红.应用P-Fibonacci加密的模糊自适应水印算法[J].华侨大学学报(自然科学版),2014,35(3):287-292.
[4] 潘晓萌,王维哲.基于虚拟数据加速分布重组的数据库索引技术[J].科技通报,2015,31(8):135-137.
[5] 王小琼,王艳淑.引入多源数据相位谱补偿的数据库索引算法[J].科技通报,2015,31(12):173-175.
[6] 王小英,白灵,孙晓玲,等.弱关联字符型数据的密文检索模型优化仿真[J].计算机仿真,2014,31(2):432-435.
[7] 刘静.数据挖掘技术在教务管理实践中的应用研究[J].电子设计工程,2014,22(24):1-3.
[8] 徐新爱.无人机海量飞行数据快速检索方法研究[J].计算机测量与控制,2014,22(12):4181-4183.
[9] 王艳,刘继华.基于多维索引树编码的数据库分层访问技术研究[J].软件导刊,2016,15(5):173-175.
[10] 孙皓.基于神经网络的上海光源光束故障预警的方法研究[D].上海:中国科学院研究生院(上海应用物理研究所),2016:15-20.
[11] 彭良睿,李学明.一种基于树型结构的P2P系统高维数据检索方法[J].计算机应用研究,2015,32(3):842-845.
[12] 张兴忠,王运生,曾智,等.一种高效过滤提纯音频大数据检索方法[J].计算机研究与发展,2015,52(9):2025-2032.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2016-10-13
通信作者: 王晓英(1979-),女,副教授,主要从事应用数学的研究.E-mail:527514533@qq.com.
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(11402039)
更新日期/Last Update: 2016-11-20