論基于差分累積函數特征挖掘的數據庫層析集成分析論文

論基于差分累積函數特征挖掘的數據庫層析集成分析論文

　　在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。數據庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分，是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。以下是學習啦小編今天為大家精心準備的：論基于差分累積函數特征挖掘的數據庫層析集成分析相關論文。內容僅供參考，歡迎閱讀!

　　論基于差分累積函數特征挖掘的數據庫層析集成分析全文如下：

　　引言

　　飛機在飛行控制中，其姿態數據是一個龐大的數據庫信息系統，飛機姿態控制數據庫的層析集成算法設計是提高對飛行姿態控制數據庫的準確訪問能力的基礎。通過對飛行姿態控制數據庫的指向性特征進行數據挖掘算法設計，提取飛行姿態控制數據庫的指向性信息特征信息，是保證飛行控制精度，提高飛機快速瞄準目標和識別打擊目標能力的重要基礎。

　　對數據庫查詢指向性信息特征進行差分累積函數特征挖掘可以提高數據庫的層析集成性能，通過數據庫層析集成應用在飛機飛行姿態控制數據庫控制系統中提高數據指向精度，進而提高導航精度。因此，研究飛行姿態控制數據庫的層析集成算法，在飛行控制和數據庫訪問調度等領域具有重要意義。文獻在時間域和訪問的攻擊特征域提取角度對飛行高度數據庫進行層析集成，提高對飛行狀態訪問數據實現識別和分類能力，由于系統不具備深層次特征分析的能力，所以對抗高分辨噪聲干擾能力差。

　　針對上述問題，本文提出一種基于差分累積函數特征挖掘的飛機姿態控制數據庫層析集成算法，通過對飛行姿態特征數據庫的構建，設計特征挖掘算法，提高對飛行姿態控制數據庫的層析集成能力，為提高飛行控制的精度和性能奠定基礎。

　　1 特征描述和數據庫系統模型構建

　　1.1 飛行姿態控制數據庫層析集成的特點

　　飛行姿態控制數據庫層析集成技術將大量的數據分布到多個服務節點進行緩存分析，對數據庫查詢指向性信息特征進行差分累積函數特征挖掘，通過分層特征分解的方法，提取數據庫的層析特征，通過內存管理機制，對所有數據實現統一管理，并且提供統一的對外訪問接口。飛行姿態控制數據庫層析集成技術具有如下特點：

　　(1)高性能：飛行狀態控制指令面對的是RAM，所以可以實現最高效率的讀和寫訪問控制;

　　(2)動態擴展性：飛行姿態控制數據庫層析集成支持動態的擴展，使用中可以隨意的增加或者減少工作節點的數目，提供預測性能，在此基礎上，最大限度的提高資源利用率;

　　飛行姿態控制數據庫層析集成系統中，需要面對海量數據的處理，若采用數據的原始格式進行存儲和處理，會受制于大數據量的速度限制，降低系統處理性能。所以在飛行姿態控制數據庫層析集成系統中，飛行姿態數據傳輸時，需要對飛行姿態數據進行有效的容量壓縮，然后，將飛行姿態數據在飛行控制調度指令系統中進行特征分解，等到數據傳輸完成后，在本地的分布式緩存節點上進行數據解壓縮，解壓縮時，需要采用有效的算法保證數據解壓縮的正確性。

　　基于上述流程，進行分層特征信息預處理，實現基于差分累積函數特征挖掘的數據庫層析集成算法設計。下一步對數據庫查詢指向性信息特征進行差分累積函數特征挖掘，可以提高數據庫的層析集成性能，通過數據庫層析集成應用在飛機飛行姿態控制數據庫控制系統中提高數據指向精度，進而提高導航精度。

　　1.2 數據庫查詢指向性信息特征模型構建與總體設計

　　在飛行控制應用中，為了減小飛行姿態控制數據庫各個終端節點的數據傳輸壓力，有效提高數據綜合處理能力，需要構建飛行姿態控制數據庫查詢指向性信息特征模型。

　　為實現對數據庫的層析特征挖掘，利用姿態變化數據庫的混響慢變包絡切片對查詢信息的單頻調頻信號進行能量聚集和噪聲抑制的特性分析，得到信號統計特性的模型，由變異因子先驗概率p(x0) 產生最優個體染色體粒子群{xi0,i =1,2,……N} ，所有粒子權值為1/N。

　　用T_PCA算法對飛行姿態控制數據庫中的緩存數據進行有效壓縮，對飛行控制數據進行最大包絡時延估計，得到估計值為：

　　Posi(B)=-Σi =1mpi ×log2 pi (1)

　　上式中，pi 表示某個數據塊的訪問次數，這里，引入熱度垂直索引熱度來衡量飛行姿態數據塊的邊界偏移，對給定指令的控制訪問熱點損失增益表示為：

　　GainA(B)=Σj =v |B | j|B| ×Info(Bj ) (2)

　　根據上述模型構建，將飛行姿態控制數據庫的數據信息系統資源信息分為彈性資源、資源可用性、自適應性、多承租、數據管理、數據安全與隱私保護等6個方面，對每個參量進行控制分析，提高對飛行控制的精度。

　　2 差分累積函數特征挖掘與飛行姿態

　　控制數據庫的層析集成實現通過上述模型和信息預處理，對對數據庫查詢指向性信息特征進行差分累積函數特征挖掘，可以提高數據庫的層析集成性能，通過數據庫層析集成并應用在飛機飛行姿態控制數據庫控制系統中，提高數據指向精度，進而提高導航精度。本文提出一種基于差分累積函數特征挖掘的飛機姿態控制數據庫層析集成算法，通過對飛行姿態控制數據庫進行分層差分累積函數特征挖掘，實現對數據庫的層析集成處理，假設飛行姿態數據根據內容劃分成可變長度的數據塊，進行垂直分層，得到備份集中，飛行控制設備散列索引Ii 是一個3*1的索引表矢量，aTk是一個3*1的系數向量，qi 和bk 是各自備份軟件標量，飛行控制操作指令的優化垂直分層過程描述為下列迭代式表述：

　　ak =(Σk +εU)-1( 1|w|Σi ∈wkIi pi -uk pˉk) (3)

　　bk =pˉk -aTkuk (4)

　　qi = 1|w|(Σi ∈wkak Ii +bk)=aˉTi Ii +bˉi (5)

　　上式中，ak 表示系統的跟蹤誤差，bˉi 表示控制系統的維數，Ii 表示數據庫層析集成的階數，bk 表示微分幾何線性化解耦一階矩，ε 為狀態常數。最后，基于上述分層特征挖掘結果，將每個粒子的當前適應度值與其自身的個體最優值進行比較，如果優于個體最優值，則修改此粒子的當前最優位置pbest為粒子當前位置;如果其當前適應度值還優于種群的全局最優值，則修改整個種群的全局最優位置gbest為粒子當前位置。根據式(4)更新每個粒子的當前位置。如果已經達到預設進化代數，輸出粒子群搜索得到的最優解所對應的解卷積濾波器系數β ，進而根據式(5)計算得到飛機姿態控制數據庫的查詢指令解卷積信號y ，得到最優飛機姿態控制數據庫的層析集成結果。

　　3 仿真實驗

　　為和驗證本文設計的飛機飛行姿態控制數據庫系統的層析集成性能，并指導飛行控制精度，進行仿真實驗。在飛行控制實驗平臺設計中，試驗平臺為通用PC機，間隔為10-5 ，飛行控制的角度范圍為5.5°~10.5° ，飛行姿態控制數據庫中，分別在飛行控制指令碼元1/3和2/3處進行抽樣，構建基于差分累積函數特征挖掘的控制數據庫層析集成系統，首先提取數據庫系統的差分累積函數特征，得到飛機飛行姿態控制數據庫的層析集成數據結果如圖2所示，從圖可見，采用本文算法，能準確對數據庫查詢指向性信息特征進行差分累積函數特征挖掘，可以提高數據庫的層析集成性能，通過數據庫層析集成應用在飛機飛行姿態控制數據庫控制系統中提高數據指向精度，進而提高導航精度，控制品質得到改善，采用1000次蒙特卡洛實驗分析控制性能，得到本算法對姿態控制數據庫進行層析集成后，對飛行姿態的控制精度提高25.86%。

　　4 結論

　　本文提出一種基于差分累積函數特征挖掘的飛機姿態控制數據庫層析集成算法，實驗分析得出，本文算法準確對數據庫查詢指向性信息特征進行差分累積函數特征挖掘，可以提高數據庫的層析集成性能，通過數據庫層析集成應用在飛機飛行姿態控制數據庫控制系統中提高數據指向精度，控制品質得到改善，飛行姿態的控制精度提高25.86%，CPU利用率最高，實時性和魯棒性較好。