不确定数据流数据库系统的研究

论文摘要

近年来数据流数据库作为数据库领域最为活跃的研究方向已经被公认为处理无限、快速、实时的传感器数据的最佳方案,但是目前大部分数据流数据库都是以精确数据为研究对象。传感器数据流作为数据流的一个重要应用领域,由于各种因素使得传感器数据流具有不确定性,本文主要研究了这种带有不确定性的传感器数据流,即不确定数据流。目的在于从不确定传感器数据流中获得更多有用信息。本文首先在对传感器不确定数据流的数据类型和不确定关系等详细分析的基础上,提出了几种不确定数据流数据库的数据表示模型;其次,针对传感器数据流中具有持续变化特征的属性值提出了概率查询的概念,即使用概率密度函数对动态数据流进行描述,使滑动窗口获得包含概率密度的实时数据流,在滑动窗口上进行概率或概率函数的查询;再次,针对不确定数据流中的噪声数据提出了数据流的预处理方法,并描述了对噪声数据流预处理的同时对不确定数据流元组(或属性值)的可信度进行相应调整的方法;最后介绍了不确定数据流查询语言,并描述了在此基础上初步实现的不确定数据流数据库系统。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 问题描述
• 1.2 相关工作
• 1.3 本文解决的主要问题及创新
• 1.4 本文组织
• 第二章 不确定数据流的数据表示
• 2.1 传感器数据流
• 2.1.1 传感器数据流的不确定性
• 2.1.2 传感器数据
• 2.2 不确定数据流的数据表示
• 2.2.1 相关术语和定义
• 2.2.2 存在性约束条件
• 2.3 不确定数据流的数据表示模型
• 2.3.1 模型的完备性和封闭性
• 2.3.2 数据表示模型
• 2.4 各种模型的表达能力
• 2.5 小结
• 第三章 不确定数据流的概率查询
• 3.1 问题提出
• 3.2 相关定义
• 3.3 概率查询
• 3.3.1 概率查询分类
• 3.3.2 非聚集查询
• 3.3.3 聚集概率查询
• 3.4 不确定性的度量标准
• 3.5 实验情况
• 3.6 小结
• 第四章 不确定数据流的预处理
• 4.1 问题提出
• 4.2 数据流数据预处理
• 4.2.1 孤立点剔除
• 4.2.2 基于时间的数据平滑
• 4.2.3 基于空间的数据平滑
• 4.2.4 矛盾仲裁技术
• 4.2.5 无线射频系统例子
• 4.3 实验情况
• 4.4 小结
• 第五章 不确定数据流数据库系统UCSTREAM 的实现
• 5.1 UCSTREAM 系统概述
• 5.1.1 相关定义
• 5.1.2 数据操作
• 5.1.3 UCSTREAM 中的算子
• 5.1.4 系统的基本参数
• 5.1.5 系统不支持的查询
• 5.2 UCSTREAM 的体系结构
• 5.2.1 用户接口系统的实现
• 5.2.2 计划子系统的实现
• 5.2.3 执行子系统的实现
• 5.3 UCSTREAM 中的关键数据结构及其实现
• 5.3.1 窗口
• 5.3.2 动态属性值概率查询的实现
• 5.4 由LEX 与YACC 实现词法与语法分析
• 5.5 小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文
• 附录：相关程序清单