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PMC: Select Materialized Cells in Data Cubes 被引量:2
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作者 李红松 黄厚宽 《Journal of Computer Science & Technology》 SCIE EI CSCD 2006年第2期297-304,F0003,共9页
QC-Tree is one of the most storage-efficient structures for data cubes in an MOLAP system. Although QC- Tree can achieve a high compression ratio, it is still a fully materialized data cube. In this paper, an improved... QC-Tree is one of the most storage-efficient structures for data cubes in an MOLAP system. Although QC- Tree can achieve a high compression ratio, it is still a fully materialized data cube. In this paper, an improved structure PMC is presented allowing us to materialize only a part of the cells in a QC-Tree to save more storage space. There is a notable difference between our partially materialization algorithm and traditional materialized views selection algorithms. In a traditional algorithm, when a view is selected, all the cells in this view are to be materialized. Otherwise, if a view is not selected, all the cells in this view will not be materialized. This strategy results in the unstable query performance. The presented algorithm, however, selects and materializes data in cell level, and, along with further reduced space and update cost, it can ensure a stable query performance. A series of experiments are conducted on both synthetic and real data sets. The results show that PMC can further reduce storage space occupied by the data cube, and can shorten the time to update the cube. 展开更多
关键词 data warehousing data cube multidimensional database partial materialization
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Partial Cubes and Archimedean Tilings 被引量:1
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作者 Yun-jing PAN Ming-fang XIE Fu-ji ZHANG 《Acta Mathematicae Applicatae Sinica》 SCIE CSCD 2018年第4期782-791,共10页
Some physicists depicted the molecular structure SnCl_2 · 2(H_2O) by a piece of an Archimedean tiling(4.8.8) that is a partial cube. Inspired by this fact, we determine Archimedean tilings whose connected sub... Some physicists depicted the molecular structure SnCl_2 · 2(H_2O) by a piece of an Archimedean tiling(4.8.8) that is a partial cube. Inspired by this fact, we determine Archimedean tilings whose connected subgraphs are all partial cubes. Actually there are only four Archimedean tilings,(4.4.4.4),(6.6.6),(4.8.8) and(4.6.12), which have this property. Furthermore, we obtain analytical expressions for Wiener numbers of some connected subgraphs of(4.8.8) and(4.6.12) tilings. In addition, we also discuss their asymptotic behaviors. 展开更多
关键词 archimedean tiling wiener number partial cube average distance
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预退火温度对Ni-5%W合金立方再结晶织构的影响 被引量:2
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作者 杨梦娟 陈兴品 +1 位作者 孙洪福 李龙飞 《稀有金属》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期609-615,共7页
作为制备高温超导涂层导体的金属镍基带,需要具有良好的立方织构,而轧制变形量和退火温度对金属镍基体立方织构的形成有很大的影响。采用电子背散射衍射(EBSD)技术研究了不同预退火温度对冷轧形变量为89%的Ni-5%W(原子分数)合金立方再... 作为制备高温超导涂层导体的金属镍基带,需要具有良好的立方织构,而轧制变形量和退火温度对金属镍基体立方织构的形成有很大的影响。采用电子背散射衍射(EBSD)技术研究了不同预退火温度对冷轧形变量为89%的Ni-5%W(原子分数)合金立方再结晶织构的影响。样品先在300和670℃预退火1 h,然后经10%小变形量冷轧,最后在900℃退火1 h。结果表明:预处理温度对于立方再结晶织构的形成有重要的影响,经300℃预回复和670℃部分再结晶退火之后的样品在最终退火后都形成了较高含量的立方织构,且预退火温度对立方晶粒的形核、数量和尺寸有重要作用,经部分再结晶退火之后的样品在最终退火后形成的立方织构含量明显高于经预回复的样品。分析认为,预回复和部分再结晶样品经小变形轧制后,使立方取向晶粒回复加快,增加了立方取向晶粒形核的优势,从而促进立方再结晶织构含量的增加。与此同时,由于部分再结晶预退火比预回复退火形成的立方晶核多,再经小变形量轧制后,通过尺寸优势和应变诱导晶界移动机制(SIBM),部分再结晶预退火得到更多的立方晶粒。 展开更多
关键词 部分再结晶 镍合金 立方织构
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基于立方体染色的排课表模型 被引量:4
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作者 李敬文 于自强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第24期281-283,共3页
根据立方体染色思想,建立排课表模型,引入关联锁原理,将排课表约束条件转化为立方体点线面关系,增强该模型的收敛性,从而更好地解决排课问题。分析结果表明,在教师、课程、学生等信息已知的情况下,该模型可给出教学资源消耗的最小值,达... 根据立方体染色思想,建立排课表模型,引入关联锁原理,将排课表约束条件转化为立方体点线面关系,增强该模型的收敛性,从而更好地解决排课问题。分析结果表明,在教师、课程、学生等信息已知的情况下,该模型可给出教学资源消耗的最小值,达到合理利用教学资源的目的。 展开更多
关键词 排课表模型 立方体部分点染色 关联锁
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不完整数据立方的自底向上计算
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作者 吴永英 袁芳 向隆刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第12期108-110,共3页
基于BUC算法,该文提出PBUC算法用于不完整数据立方的自底向上计算。为了充分利用BUC算法的关键优化策略-共享划分,提出一个确定维顺序的新策略。一旦维顺序被确定,除了PBUC忽略不需计算的数据小方之外,PBUC的计算过程与BUC基本一致。
关键词 不完整数据立方 数据库 BUC算法 PBUC算法 排序
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一种计算部分数据立方的算法 被引量:1
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作者 陈长清 程恳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第1期178-180,共3页
预计算一个完整的数据立方可以获得最快的查询响应速度,但是对于一个大规模的数据立方,所需的存储空间非常大,因此通常只能预先计算数据立方中的部分聚集。文章提出了计算部分数据立方的算法PCC(PartialComputationofCube),它的特点是... 预计算一个完整的数据立方可以获得最快的查询响应速度,但是对于一个大规模的数据立方,所需的存储空间非常大,因此通常只能预先计算数据立方中的部分聚集。文章提出了计算部分数据立方的算法PCC(PartialComputationofCube),它的特点是采用自底向上的划分方法,能根据需要计算的聚集确定维的划分路径,并裁减不必要的聚集和划分。实验表明,和利用完整数据立方的计算方法BUC来计算部分数据立方的方法比,PCC算法的效率更高。 展开更多
关键词 部分数据立方 自底向上计算 PCC
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