导读:本文包含了粗关系数据库论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:工程教育认证,OBE,CDIO
粗关系数据库论文文献综述
王晓玲,胡剑凌[1]（2019）在《基于工程教育的“关系数据库”教学改革》一文中研究指出以OBE理念为依据的工程教育认证是新工科建设的一种重要手段。CDIO工程教育模式是实现OBE理念的有效途径,本文将CDIO工程教育模式应用在"关系数据库"课程中进行教学探索,以"员工信息管理系统"项目的设计与实现贯穿教学始终,学生以项目组形式完成信息系统开发,采用多元评价方式。实践表明,教学改革在提高教学质量、培养学生能力方面效果显着。(本文来源于《电气电子教学学报》期刊2019年05期）
王嘉庆,杨卫东,何亦征[2]（2019）在《关系数据库的实体间关系提取方法的研究》一文中研究指出知识图谱需要从大量文本、图像、数据库等信息源中提取知识,而关系数据库是其中一个重要的数据源,存储了大量高质量数据。目前,有许多研究工作集中于从关系数据库到RDF的转换,主要考虑结构信息的转换,较少研究实体间语义关系的发现。提出一种基于随机森林的数据库实体间语义关系发现与转换方法,将关系数据转换为RDF,能够有效地发现数据库中实体之间的隐含语义关系。该方法构建融合数据库模式和数据内容的特征向量,设计并实现基于随机森林的实体间语义关系发现算法;基于发现的语义关系,实现多对多、一对多等实体语义关系的转换。实验结果表明,相对于传统的直接映射算法,该方法有更高的提取质量,减少了最终生成知识图谱中的冗余与错误。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年10期）
黄培[3]（2019）在《基于非关系数据库的文件型大数据存储技术研究》一文中研究指出在云计算技术的发展过程中,文件存储需求也在不断地增长,在此基础上提出了非关系数据库的文件型的大数据存储技术,通过与传统的文件系统以及信息系统进行脱离,最终将文件数据进行混合存储的方式,在各个MongoDB的节点当中存储数据,并且数据的存储空间能够进行自有扩展。该文将非关系数据库作为主要的研究对象,并针对在此基础上形成的文件型大数据存储技术展开了研究。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年23期）
徐承俊[4]（2019）在《大型关系数据库变更轨迹信息快速捕获仿真》一文中研究指出大型关系数据库变更轨迹信息快速捕获,能够提高数据库安全性能。对数据库变更轨迹信息进行捕获时,需要计算出最优个体,对变更信息属性进行度量分析,完成变更轨迹信息捕获。传统方法将应用层中的访问控制层次划分出来,提出新的变更信息捕获方法,但忽略了对变更信息属性进行度量分析,导致捕获结果利用率低,提出基于遗传算法的大型关系数据库变更轨迹信息快速捕获方法。利用势能函数定义变更轨迹信息属性之间相异性的度量测度,据此对信息间距离进行计算,获得变更信息属性度量函数值。基于遗传算法,通过轮赌选择法计算个体选取概率并获取当前最优个体,形成新群体。利用选取概率计算适应度函数,根据适应度函数获取变更信息的属性捕获结果。实验表明,上述方法信息捕获过程中安全性系数高,信息捕获结果有较高利用率。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年07期）
翟霞[5]（2019）在《传统关系数据库与大数据库技术》一文中研究指出本文在阐述传统关系型数据库面临的问题的基础上,针对当前主流的列式数据库、内存数据库、键值数据库和流式数据库进行了研究,并介绍了大数据SQL。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年12期）
王玙,左良利[6]（2019）在《关系数据库支持的不确定时间序列存储》一文中研究指出时间序列作为一种常见的数据表现形式,广泛存在于现实世界的很多应用领域。由于不确定性数据的普遍存在,当前基于对确定性时间序列数据的存储与管理方法已经无法适用于实际需要。首先,传统时序数据库采用分布式环境下存储造成资源浪费。其次,不确定时间序列会造成存储混乱。目前,针对不确定时间序列数据在关系数据库中的存储少有研究成果发表。针对上述问题,文中提出一种基于关系数据库的不确定时间序列存储方法。首先,分析不确定时间序列的特点,提出在数据库中存储不确定时间序列的数据模型。其次,根据关系数据库的特点并结合不确定时序的数据模型,提出了一系列针对该类数据类型的存储规则并统一系统化为存储算法,使得对进行多条不确定时间序列收集时能够自动存储到关系数据库中。最后,设计并开发一个存储原型系统验证了提出的存储方法的可行性。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2019年11期）
陶伟[7]（2019）在《关系数据库技术在计算机网络设计中的应用与实现》一文中研究指出伴随着计算机网络技术的快速发展,计算机已经成为人们生活、社会生产重要组成部分。计算机网络设计中,计算机网络技术的应用具有复杂性特点,现代人们可以熟练的操作计算机主要得益于关系数据库技术的应用,为计算机应用创造了便利便利条件。为此,笔者结合实践研究,就关系数据库技术在计算机网络设计中的应用与实现展开分析。(本文来源于《数码世界》期刊2019年06期）
杨宵月,李建伟[8]（2019）在《LncRNA调控人类疾病关系数据库的研究》一文中研究指出人类疾病与长链非编码RNA(LncRNA)的调控功能异常具有密切关系。近年来,出现了许多LncRNA-人类疾病关联数据库,为识别LncRNA调控人类疾病的功能提供了极大便利。本文对多个主流LncRNA调控人类疾病关联数据库作一综述,为该领域的进一步研究提供参考。(本文来源于《医学信息》期刊2019年12期）
闫守军,巩凡,岳翔宇[9]（2019）在《网络设计中关系数据库技术的应用探讨》一文中研究指出本文针对网络设计中关系数据库技术的应用,结合理论实践,在简要阐述关系数据库技术功能的基础上,分析了网络设计对关系数据库技术需求,并提出关系数据库技术在网络设计中的具体应用,希望对我国网络设计事业持续发展有一定的参考和帮助。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年07期）
宋璃[10]（2019）在《运用计算机网络设计 发展关系数据库技术》一文中研究指出随着人类社会的不断进步,计算机网络技术已经走进千家万户,对人们的生活和工作产生了巨大的影响。本文主要分析了计算机网络设计背景下关系数据库技术的发展现状及存在问题,并提出解决问题的对应措施及建议,求教大方。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年07期）
粗关系数据库论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
知识图谱需要从大量文本、图像、数据库等信息源中提取知识,而关系数据库是其中一个重要的数据源,存储了大量高质量数据。目前,有许多研究工作集中于从关系数据库到RDF的转换,主要考虑结构信息的转换,较少研究实体间语义关系的发现。提出一种基于随机森林的数据库实体间语义关系发现与转换方法,将关系数据转换为RDF,能够有效地发现数据库中实体之间的隐含语义关系。该方法构建融合数据库模式和数据内容的特征向量,设计并实现基于随机森林的实体间语义关系发现算法;基于发现的语义关系,实现多对多、一对多等实体语义关系的转换。实验结果表明,相对于传统的直接映射算法,该方法有更高的提取质量,减少了最终生成知识图谱中的冗余与错误。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
粗关系数据库论文参考文献
[1].王晓玲,胡剑凌.基于工程教育的“关系数据库”教学改革[J].电气电子教学学报.2019
[2].王嘉庆,杨卫东,何亦征.关系数据库的实体间关系提取方法的研究[J].计算机应用与软件.2019
[3].黄培.基于非关系数据库的文件型大数据存储技术研究[J].电脑知识与技术.2019
[4].徐承俊.大型关系数据库变更轨迹信息快速捕获仿真[J].计算机仿真.2019
[5].翟霞.传统关系数据库与大数据库技术[J].电子技术与软件工程.2019
[6].王玙,左良利.关系数据库支持的不确定时间序列存储[J].计算机技术与发展.2019
[7].陶伟.关系数据库技术在计算机网络设计中的应用与实现[J].数码世界.2019
[8].杨宵月,李建伟.LncRNA调控人类疾病关系数据库的研究[J].医学信息.2019
[9].闫守军,巩凡,岳翔宇.网络设计中关系数据库技术的应用探讨[J].计算机产品与流通.2019
[10].宋璃.运用计算机网络设计发展关系数据库技术[J].计算机产品与流通.2019