论基于差分累积函数特征挖掘的数据库层析集成分析论文
论基于差分累积函数特征挖掘的数据库层析集成分析论文
在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。以下是学习啦小编今天为大家精心准备的：论基于差分累积函数特征挖掘的数据库层析集成分析相关论文。内容仅供参考，欢迎阅读!
论基于差分累积函数特征挖掘的数据库层析集成分析全文如下：
引言
飞机在飞行控制中，其姿态数据是一个庞大的数据库信息系统，飞机姿态控制数据库的层析集成算法设计是提高对飞行姿态控制数据库的准确访问能力的基础。通过对飞行姿态控制数据库的指向性特征进行数据挖掘算法设计，提取飞行姿态控制数据库的指向性信息特征信息，是保证飞行控制精度，提高飞机快速瞄准目标和识别打击目标能力的重要基础。
对数据库查询指向性信息特征进行差分累积函数特征挖掘可以提高数据库的层析集成性能，通过数据库层析集成应用在飞机飞行姿态控制数据库控制系统中提高数据指向精度，进而提高导航精度。因此，研究飞行姿态控制数据库的层析集成算法，在飞行控制和数据库访问调度等领域具有重要意义。文献在时间域和访问的攻击特征域提取角度对飞行高度数据库进行层析集成，提高对飞行状态访问数据实现识别和分类能力，由于系统不具备深层次特征分析的能力，所以对抗高分辨噪声干扰能力差。
针对上述问题，本文提出一种基于差分累积函数特征挖掘的飞机姿态控制数据库层析集成算法，通过对飞行姿态特征数据库的构建，设计特征挖掘算法，提高对飞行姿态控制数据库的层析集成能力，为提高飞行控制的精度和性能奠定基础。
1 特征描述和数据库系统模型构建
1.1 飞行姿态控制数据库层析集成的特点
飞行姿态控制数据库层析集成技术将大量的数据分布到多个服务节点进行缓存分析，对数据库查询指向性信息特征进行差分累积函数特征挖掘，通过分层特征分解的方法，提取数据库的层析特征，通过内存管理机制，对所有数据实现统一管理，并且提供统一的对外访问接口。飞行姿态控制数据库层析集成技术具有如下特点：
(1)高性能：飞行状态控制指令面对的是RAM，所以可以实现最高效率的读和写访问控制;
(2)动态扩展性：飞行姿态控制数据库层析集成支持动态的扩展，使用中可以随意的增加或者减少工作节点的数目，提供预测性能，在此基础上，最大限度的提高资源利用率;
飞行姿态控制数据库层析集成系统中，需要面对海量数据的处理，若采用数据的原始格式进行存储和处理，会受制于大数据量的速度限制，降低系统处理性能。所以在飞行姿态控制数据库层析集成系统中，飞行姿态数据传输时，需要对飞行姿态数据进行有效的容量压缩，然后，将飞行姿态数据在飞行控制调度指令系统中进行特征分解，等到数据传输完成后，在本地的分布式缓存节点上进行数据解压缩，解压缩时，需要采用有效的算法保证数据解压缩的正确性。
基于上述流程，进行分层特征信息预处理，实现基于差分累积函数特征挖掘的数据库层析集成算法设计。下一步对数据库查询指向性信息特征进行差分累积函数特征挖掘，可以提高数据库的层析集成性能，通过数据库层析集成应用在飞机飞行姿态控制数据库控制系统中提高数据指向精度，进而提高导航精度。
1.2 数据库查询指向性信息特征模型构建与总体设计
在飞行控制应用中，为了减小飞行姿态控制数据库各个终端节点的数据传输压力，有效提高数据综合处理能力，需要构建飞行姿态控制数据库查询指向性信息特征模型。
为实现对数据库的层析特征挖掘，利用姿态变化数据库的混响慢变包络切片对查询信息的单频调频信号进行能量聚集和噪声抑制的特性分析，得到信号统计特性的模型，由变异因子先验概率p(x0) 产生最优个体染色体粒子群{xi0,i =1,2,……N} ，所有粒子权值为1/N。
用T_PCA算法对飞行姿态控制数据库中的缓存数据进行有效压缩，对飞行控制数据进行最大包络时延估计，得到估计值为：
Posi(B)=-Σi =1mpi ×log2 pi (1)
上式中，pi 表示某个数据块的访问次数，这里，引入热度垂直索引热度来衡量飞行姿态数据块的边界偏移，对给定指令的控制访问热点损失增益表示为：
GainA(B)=Σj =v |B | j|B| ×Info(Bj ) (2)
根据上述模型构建，将飞行姿态控制数据库的数据信息系统资源信息分为弹性资源、资源可用性、自适应性、多承租、数据管理、数据安全与隐私保护等6个方面，对每个参量进行控制分析，提高对飞行控制的精度。
2 差分累积函数特征挖掘与飞行姿态
控制数据库的层析集成实现通过上述模型和信息预处理，对对数据库查询指向性信息特征进行差分累积函数特征挖掘，可以提高数据库的层析集成性能，通过数据库层析集成并应用在飞机飞行姿态控制数据库控制系统中，提高数据指向精度，进而提高导航精度。本文提出一种基于差分累积函数特征挖掘的飞机姿态控制数据库层析集成算法，通过对飞行姿态控制数据库进行分层差分累积函数特征挖掘，实现对数据库的层析集成处理，假设飞行姿态数据根据内容划分成可变长度的数据块，进行垂直分层，得到备份集中，飞行控制设备散列索引Ii 是一个3*1的索引表矢量，aTk是一个3*1的系数向量，qi 和bk 是各自备份软件标量，飞行控制操作指令的优化垂直分层过程描述为下列迭代式表述：
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 表示系统的跟踪误差，bˉi 表示控制系统的维数，Ii 表示数据库层析集成的阶数，bk 表示微分几何线性化解耦一阶矩，ε 为状态常数。最后，基于上述分层特征挖掘结果，将每个粒子的当前适应度值与其自身的个体最优值进行比较，如果优于个体最优值，则修改此粒子的当前最优位置pbest为粒子当前位置;如果其当前适应度值还优于种群的全局最优值，则修改整个种群的全局最优位置gbest为粒子当前位置。根据式(4)更新每个粒子的当前位置。如果已经达到预设进化代数，输出粒子群搜索得到的最优解所对应的解卷积滤波器系数β ，进而根据式(5)计算得到飞机姿态控制数据库的查询指令解卷积信号y ，得到最优飞机姿态控制数据库的层析集成结果。
3 仿真实验
为和验证本文设计的飞机飞行姿态控制数据库系统的层析集成性能，并指导飞行控制精度，进行仿真实验。在飞行控制实验平台设计中，试验平台为通用PC机，间隔为10-5 ，飞行控制的角度范围为5.5°~10.5° ，飞行姿态控制数据库中，分别在飞行控制指令码元1/3和2/3处进行抽样，构建基于差分累积函数特征挖掘的控制数据库层析集成系统，首先提取数据库系统的差分累积函数特征，得到飞机飞行姿态控制数据库的层析集成数据结果如图2所示，从图可见，采用本文算法，能准确对数据库查询指向性信息特征进行差分累积函数特征挖掘，可以提高数据库的层析集成性能，通过数据库层析集成应用在飞机飞行姿态控制数据库控制系统中提高数据指向精度，进而提高导航精度，控制品质得到改善，采用1000次蒙特卡洛实验分析控制性能，得到本算法对姿态控制数据库进行层析集成后，对飞行姿态的控制精度提高25.86%。
4 结论
本文提出一种基于差分累积函数特征挖掘的飞机姿态控制数据库层析集成算法，实验分析得出，本文算法准确对数据库查询指向性信息特征进行差分累积函数特征挖掘，可以提高数据库的层析集成性能，通过数据库层析集成应用在飞机飞行姿态控制数据库控制系统中提高数据指向精度，控制品质得到改善，飞行姿态的控制精度提高25.86%，CPU利用率最高，实时性和鲁棒性较好。