异构数据库的数据转换在大型信息系统中的实现

文章介绍了解决异构数据库连接的两种方法：客户端解决方案和服务器端的解决方案。并详细阐述了在大型信息系统中如何利用ＰｏｗｅｒＢｕｉｌｄｅｒ的数据管道来实现异构数据库之间数据的转换。     

异构数据转换系统设计与实现

针对异构数据源分散存储给用户带来的不便,本文利用了ODBC数据转换技术和MD5算法数据校验,设计并实现了一个异构数据转换系统。该系统实现了txt、Excel、SQL数据库三种数据源间的相互转换和数据存储,保证了数据转换的正确性,达到了预期效果。     

异构数据库系统数据转换方法设计与实现

针对传统关系数据库处理海量数据效率低下的问题,提出了一种基于键值数据库Level DB与传统关系数据库My SQL协同存储管理海量数据的方案,以及两种数据库之间数据转换方法。首先对两种数据库特点进行了分析,提出了一种异构数据库系统存储策略,并在此基础上介绍了Level DB到My SQL的数据转移流程以及基于实用性的异构数据转换方法,最后给出了数据转换应用示例展示,结果表明,该方法具备良好的可行性和实用价值。     

数据仓库在异构数据库集成中的应用

信息系统存在大量的异构数据库,如何集成异构数据库、解决信息孤岛现象是一个难题。本文给出了异构数据库的集成方案,提出了从异构数据库抽取和转换数据的新方法,提出了ODBC用于数据抽取过程的思路,提出了数据转换规则集的概念并用于数据转换过程中。利用数据仓库技术来集成异构数据库是一个理想的解决方案。     

基于MDBS架构的教学管理异构数据库集成的应用

随着一些高等院校的合并,教学管理信息系统存中在着异构数据库集成的问题;异构数据库集成技术是目前解决多个不同数据库集成的通用方法,包括数据转换程序、中间件技术和多数据库系统三种。本文在异构数据库的基本概念的基础上,给出了教学管理综合数据库的异构方案,并讨论了对其实施集成时需要考虑的若干问题。     

异构数据库的组合转换及其现实应用

针对现实应用中不同数据库产品之间的异构性所引起的不便,解决异构库中多张表的组合转换和数据过滤等问题,该文阐述了一种异构数据库的组合转换策略。此策略借助Jbuilder开发平台,用Java语言进行实现,应用在上海大学成人教育招生系统中,解决了教委录取数据库与成教管理系统数据库之间的异构问题。     

基于XML的异构数据库间联合使用

分析了目前异构数据库系统的存在问题和XML在解决异构数据库联合使用问题中的优势，并在此基础上提出了一个基于XML的异构数据库间联合使用的设想和实现方案。通过实践着重研究和验证了如何构造系统的XML元数据，以及如何实现基于XML的异构数据库的数据转换和数据透明访问等一系列问题。     

异构数据库数据类型转换模型

近年来,异构数据的转换和集成是企业应用集成（EAI）一个重要部分.对异构数据库之间的数据转换和共享也成为其主要研究方向之一.在参考了其他数据转换模型的基础上,提出了基于XML文件的数据转换模型DCMHD（Data Conversion Model of HeterogeneousDatabase）.通过模型自定义数据类型,数据库和数据库之间的数据转换可以简化为数据库与系统之间的数据转换,显著提高了系统的稳定性和可扩展性;并且采用XML作为传输介质,易于异构数据的传输和共享,最后给出了模型的主要实现.     

异构数据迁移方法研究

企业的信息管理系统更新时,经常会遇到不同数据库系统之间的数据互访和转换的问题,这种异构数据库数据转换和迁移的问题已经成为数据库技术领域重要的研究课题之一。该文根据数据存储特点,讨论了数据迁移的内容和实现方法,并给出迁移质量分析方法,为数据迁移的开发与研究提供指导。     

异构数据库转换策略

文章在研究异构数据库联合使用技术的基础上,从异构数据库信息交换和共享的基本问题出发,讨论了异构数据库转换的关键理论与技术,提出了异构数据库的转换策略,设计了异构数据库转换的实现方法。     

异构数据库的数据交换在现代企业信息系统中的实现

分析异构数据库之间数据共享的关键技术,针对四级烟草销售网络系统,提出了不同数据库之间建立访问,连接和实现表结构的转换,关系的转换以及数据交换的实用方法。     

数据仓库环境下以用户为中心的数据清洗过程模型

数据清洗是数据仓库和数据挖掘中非常重要的一个环节。本文首先分析总结了数据清洗的有关概念，给出了数据清洗中需要解决的质量问题，并总结了解决这些问题的技术和方法。在此基础上提出了以人为中心的数据清洗过程模型。该模型集成了工作流技术、数据集成、数据转换和数据挖掘技术。给出了每个工具箱应该提供的基本功能。     

空间数据挖掘中的尺度转换研究

论述了尺度及尺度转换的概念。总结了地球科学领域尺度转换的一般理论、方法。提出了空间数据挖掘中的尺度转换问题,并探讨了其解决途径。     

ASTER多光谱影像与资源二号全色影像融合研究

随着遥感获取数据手段的日益增多,遥感影像的融合技术备受关注。针对ASTER多光谱影像光谱信息丰富、分辨率小,资源二号全色影像分辨率高、纹理信息丰富的特点,以安徽省马鞍山市当涂县的ASTER多光谱影像与资源二号全色影像为例,分别采用基于主成分分析、小波变换以及主成分分析与小波变换相结合的3种融合方法进行融合实验,并对融合后的影像进行对比,探讨 ASTER多光谱影像与资源二号全色影像融合的方法和效果。结果表明:采用主成分分析与小波变换相结合的方法对两幅影像融合的效果最好,极大地改善了两种单一方法的缺点,提高了原始影像的目视效果和光谱信息,从而为区域研究提供了更精确的数据资料。     

一种基于最小哈希的二值特征匹配方法

特征匹配是图像识别中一个基本研究问题。常用的匹配方式一般是基于贪婪算法的线性扫描方式,但只适用于低维数据。当数据维数超过一定程度时,这些匹配方法的时间效率将会急剧下降,甚至不强于强力线性扫描方法。本文提出一种基于最小哈希的二值特征匹配方法。通过最小哈希函数映射变换操作,将原始特征集合分成多个子集合,并将一个在超大集合下内查找相邻元素的问题转化为在一个很小的集合内查找相邻元素的问题,计算量有所下降。使用Jaccard距离度量的最小哈希函数能最大限度地保证原始数据中相似的向量对在哈希变换后依然相似。实验表明这种匹配方法应用在二值特征上时,可以获得比KD-Tree更好的匹配效果。      

An R package for assessment of statistical downscaling methods for hydrological climate change impact studies

Due to inherent bias the climate model simulated precipitation and temperature cannot be used to drive a hydrological model without pre-processing – statistical downscaling. This often consists of reducing the bias in the climate model simulations (bias correction) and/or transformation of the observed data in order to match the projected changes (delta change). The validation of the statistical downscaling methods is typically limited to the scale for which the transformation was calibrated and the driving variables (precipitation and temperature) of the hydrological model. The paper introduces an R package ”musica” which provides ready to use tools for routine validation of statistical downscaling methods at multiple time scales as well as several advanced methods for statistical downscaling. The musica package is used to validate simulated runoff. It is shown that using conventional methods for downscaling of precipitation and temperature often leads to substantial biases in simulated runoff at all time scales.     

数据增强对深度伪造检测模型的影响研究

针对高压缩率图片检测的准确度不高的问题,解决此类问题的一种有效方法是使用数据增强策略,进而提高对高压缩率图片检测的准确度。围绕数据增强对深度伪造检测模型的影响展开研究,检测网络使用XceptionNet,选取14种基于遮挡类和光学变化的数据增强方法进行分析,之后使用Grad-CAM进行了可视化分析,增强模型的可解释性。实验结果表明,这4种遮挡式方法均有一定效果的提升,而基于光学变换的数据增强方法中,对比度和亮度变换可以提升模型的检测性能。相比于增加网络模型结构等操作,数据增强方法简单有效,可以有效地提升模型在经后处理操作图像上的检测准确度,但数据增强操作并不能有效地增强检测模型的泛化性,因此,针对泛化性的研究仍任重而道远。     

输变电设备运维知识图谱的构建及应用

针对电网公司在开展输变电设备运维检修过程中存在的非结构化文本数据难以利用、全口径数据难以深度融合、数据应用手段仍处于简单统计状态等难题,本文研究设计了基于知识图谱的输变电设备运维知识问答系统的总体框架,以打破传统信息获取方式的局限性。首先,从多源输变电设备数据中提取出实体、关系、属性等元素,涵盖的数据既有结构化也有非结构化的数据。在此过程中,使用不同的技术和方法来提取这些元素。其次,利用图形数据库Neo4j将这些元素组合在一起,构建一个完整的输电变电设备运维知识图谱,从而将不同类型和业务数据整合并形成一个连贯统一的知识网络。最后,基于Neo4j +Python平台搭建输变电设备运维知识问答系统,为运维人员提供一种新的方法。     

医疗体检数据预处理方法研究

原始体检数据存在信息模糊、有噪声、不完整和冗余的问题,无法直接用于疾病的风险评估与预测。由于体检数据在结构和格式等方面的不足,不适合采用传统的数据预处理方法。为了充分挖掘体检数据中有价值的信息,从多角度提出了针对体检数据的预处理方法：通过基于压缩方法的数据归约,降低了体检数据预处理的时间及空间复杂度;通过基于分词和权值的字段匹配算法,完成了体检数据的清洗,解决了体检数据不一致的问题;通过基于线性函数的数据变换,实现了历年体检数据的一致性和连续性。实验结果表明,基于分词和权值的字段匹配算法,相对于传统算法具有更高的准确性。