不确定性多维传感器数据的有效存储与查询方法

发布时间：2018-07-08 16:16

本文选题：多维传感器 + 数据　；参考：《南京理工大学学报》2014年06期

【摘要】：为解决传统数据库管理技术无法有效管理不确定性数据的问题,该文设计了一种多维数组树(MB树)。MB树是一种基于贝叶斯网络的图数据结构,以贝叶斯网络作为概率图模型解决存储和查询问题。对海量数据建模并响应查询。证明了可预测性和结构关联性。利用真实数据集和合成数据集对MB树的性能进行了测试。验证了具有潜在联合分布的MB树的编码准确度。与相似的图模型比较,采用MB树的查询处理效率平均可提升约3倍。
[Abstract]:In order to solve the problem that traditional database management technology can not manage uncertain data effectively, this paper designs a multidimensional array tree (MB tree). MB tree is a graph data structure based on Bayesian network. Bayesian network is used as probability graph model to solve the problem of storage and query. Modeling massive data and responding to queries. The predictability and structural correlation are proved. The performance of MB tree was tested by real data set and synthetic data set. The coding accuracy of MB tree with potential joint distribution is verified. Compared with similar graph models, the efficiency of query processing using MB tree can be increased by about three times on average.
【作者单位】：江苏警官学院;南京理工大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61170035) 中国博士后科学基金特别资助项目(200902517) 中央高校基本科研业务费专项资金(30920130112006) 江苏省自然科学基金重大专项(BK2011022) 江苏省自然科学基金(BK2011702) 江苏省重点学科建设专项经费(公安技术)
【分类号】：TP311.13;TP333

【参考文献】