摘要：针对形式语言研究的国内外现状,对形式系统规约描述语言的数学模型进行了初步探讨,建立了一种形式语言的代数模型,依据软件重用的思想及转换语义的方法提出了语言重用的概念,根据软件工程分层设计原则构建了形式语言族模型.该模型在不同层次上描述复杂形式系统软件规约的抽象表达程度,适于复杂形式系统的开发与测试.此外,文中应用范畴理论深入分析语言族模型中各语言模型之间的内在联系,以提供一个便利、高效的形式语言模型的理论框架.

摘要：研究高效的分布式数据库完整性技术以准确评估完整性检查的预期代价,现在仍是一个难以解决的问题.为此,文中提出了一个新的完整性检查策略,设计了分别采取局部预测试策略和支持测试策略的两种完整性测试生成算法,并使用人工智能的降维技术建立代价评估模型,为完整性检查代价估算提供一个量化比对的依据.文中还通过分布式数据库实验对完整性测试、数据获取量、网络数据传送量和参与计算的网络站点数进行了验证,结果表明,文中提出的策略、算法有效降低了分布式数据库的完整性检查代价,所建立的代价评估模型能对代价进行准确评估.

摘要：随着软件系统复杂度的持续增长,如何保证大型复杂软件系统的健壮性与正确性逐渐成为一个热点问题,不确定性语义计算的研究是解决这一问题的关键.本文提出了一种不确定性语义计算模型,并应用模型对示例小语言设计了四种不同的形式语义,通过四种形式语义等价性的证明论证了模型的正确性与灵活性.

摘要：为提高缓存敏感CSB+-树索引的操作效率,在图形处理器(GPU)上研究CSB+-树的并行构建和查询性能.通过分析索引树内部节点的每一键与对应叶子节点的映射关系,提出了一种一次性并行构建CSB+-树所有内部节点键值的无锁并行算法,以最大并行度来快速构建索引树.该算法通过设计GPU平台上支持CSB+-树的索引数据任意伸缩的动态数组来解决GPU上不能动态分配显存空间的问题,通过在索引内部节点的边界增加填充位来减少线程块的线程分支数,从而提高CSB+-树的查询效率.实验结果表明,文中所提算法的运行时间比基于单个节点和基于树层的并行算法分别提高了31.0和1.4倍.

摘要：针对数据模型复杂语义建模的应用需求,以及目前数据模型范畴论建模方法理论研究与工程实践方面存在的不足,建立了一种素描数据模型。该模型在模型范畴的形式化框架内,用与特定数据库建模语言无关的范畴论对数据库状态的一致性转换进行了形式化描述,扩展了传统ER模型的表示与处理功能。基于素描对图形化建模规范的支持,设计了ER模型向素描数据模型转换的算法,以精确的语义联系保证模型转换的语义完整性,并通过实验与对比分析了素描数据模型与算法的优势,为数据模型的范畴论建模方法研究提供便利、高效的形式化理论框架。

摘要：归纳数据类型是类型论研究的重要分支,传统的数理逻辑或代数方法侧重于描述归纳数据类型的有限语法构造,在语义性质与归纳规则的分析与设计方面存在一定的不足。基于范畴论的方法,在集合范畴的框架内给出谓词的形式化定义,分析谓词范畴与代数范畴的构成与性质,并探讨集合范畴上自函子到谓词范畴上自函子的提升,最后利用伴随函子及其伴随性质深入分析了归纳数据类型具有普适意义的归纳规则。

摘要：分析了数据库课程的教学特点,针对应用型本科院校数据库课程教学现状,从教学设计、教学目标、教学理念、实践教学与教学模式等方面探讨了应用型本科院校数据库课程的教学改革措施。实践证明:在师资队伍、人才质量、教学环境、教材建设及产学研合作方面,数据库课程的教学改革取得了良好的效果。

摘要：视图为数据库操作提供一定程度上的逻辑独立性,但视图支持的这一功能依赖于数据库视图更新问题的解决.针对数据库视图更新问题的研究现状,提出一种基于Opfibrations的数据库视图更新方法,在模型范畴内将视图定义映射提升为数据库视图更新函子并分析了泛转换存在的条件,对数据库视图更新函子的Opfibrations分裂性质进行了形式化证明,设计了数据库视图更新函子的Grothendieck构造方法,为数据库视图更新问题的有效解决提供了统一的基于Opfibrations方法的数学框架.

摘要：数据模型是共享系统设计与开发的核心与基础,范畴论对研究共享系统数据模型的建模方法具有独特的优势,为语义计算与程序逻辑的精确描述提供坚实数学基础,同时也具有广阔的应用前景.对共享系统数据模型的范畴论基础、基于范畴论的共享系统数据模型的研究现状及当前面临的主要问题等方面的主要和最新研究成果进行简要地介绍,以引起国内相关研究领域学者对基于范畴论的共享系统数据模型的关注.

摘要：探讨了决策支持系统在管理信息系统发展过程中的重要地位,依据现代企业管理的决策支持需求,研究并设计了决策信息模型的基本结构,重点研究了模型的数据挖掘技术.阐述了具体的数据挖掘算法,并应用算法解决了某企业员工考勤部门匹配问题,挖掘出潜在的信息模式,为模型的知识获取子系统提供了知识准备,加快了推理机的推理进程,最后指出了算法的逐步求精性和算法的普遍性.