基于XML的数字矿区数据集成系统的研究

阐述了矿区信息化所面临的问题,提出了以空间信息处理系统为核心的矿区数字化系统,其核心部分为基于XML的数据集成模型和数据显示模型。文中着重探讨了数据集成系统的构建和它的体系结构及数据处理流程,阐述了如何融合不同格式的数据以及如何融合空间数据与其它数据。     

一种高性能航迹融合反馈系统的设计与实现

根据数据融合功能层次性,数据融合多集中在测量融合和航迹融合两方面.在具有较高稳定性、可靠性和易实现性的航迹融合系统中,航迹关联和航迹融合是主要研究内容,系统结构设计也围绕这两个核心展开.本文详细介绍了具有评估反馈的多传感器异步航迹融合系统模型,该模型可分为航迹预处理、航迹关联、误差检测、航迹融合几个模块,在此基础上给出了相应算法.仿真结果表明,该系统模型具有较好的航迹关联与航迹融合性能.     

一种新的智慧城市数据共享和融合框架——SCLDF

智慧城市是物联网、云计算、移动网络、大数据等为代表的信息技术与城市化发展相结合的产物.如何有效地实现对智慧城市中海量、异构、多源数据的数据共享和融合是智慧城市必须要解决的核心问题.首先分析了传统数据融合技术的特点,然后阐述了当前可以用来解决智慧城市大数据共享和融合问题的技术.在此基础上提出了一种新的智慧城市数据共享和融合框架——智慧城市数据互联框架(smart city linked data framework),并详细阐述了其总体架构以及架构中每层的作用、关键技术和需要解决的问题,最后详细阐述了数据语义标注标签和数据互联层相关问题.     

数据融合系统的时序有限自动机模型及性能分析方法

数据融合系统的各种算法是当前研究的热点问题,但缺乏有效数学工具对数据融合系统进行描述和分析.本文提出了时序有限自动机,用它建立数据融合系统的形式化模型,并且给出了时序有限自动机模型的可达性分析方法,用于分析数据融合系统的性能和行为.同时,给出了建立时序有限自动机模型和数据融合系统的正确性和实时性分析算法.     

基于PLC与组态软件的隧道监控系统集成

文详细介绍了基于PLC和组态软件的城市公路隧道监控系统.以武汉首义广场地下通道为例,阐述了如何融合一个多厂商且面向应用的性能优秀的系统.重点描述了各设备数据是如何通过PLC、组态软件进行处理、集成的过程,界面集成以及数据库的应用.     

物联网语义关联和决策方法的研究

物联网系统包含大量的感知设备,产生大量孤立和异构的感知数据,形成数据孤岛.如何将不同感知设备产生的数据进行有效的语义关联、构建跨域的数据关联模型、屏蔽数据异构性、实现综合智能决策是物联网研究的关键问题.本文以物联网系统为研究对象,从语义入手,构建以环境—资源—行为为核心的物联网本体模型;基于关联数据方法构建以行为关联模型和资源关联模型为核心的物联网语义关联网络;提出一种基于事件的推理算法实现语义推理,从而更好地实现对物联网系统的智能决策;最后,通过两个智能家居系统的实例验证了本文方法的可行性,通过构建不同方法的查询实例验证了本文方法的优越性.     

无线传感器网络数据融合体系结构综述

从无线传感器网络数据融合的特点和研究现状出发,分析了数据融合与网络协议层之间的联系,并阐述了数据融合在各层中发挥的作用。对数据融合的分类模型进行了较为系统的讨论,并对分层模型的具体细节进行了分析,指明了数据融合在该框架中的层次定位、功能分配及传输形式,为无线传感器网络高效的管理方法和有效的能源利用率提供参考。     

一种高性能航迹融合反馈系统的设计与实现

根据数据融合功能层次性,数据融合多集中在测量融合和航迹融合两方面。在具有较高稳定性、可靠性和易实现性的航迹融合系统中,航迹关联和航迹融合是主要研究内容,系统结构设计也围绕这两个核心展开。本文详细介绍了具有评估反馈的多传感器异步航迹融合系统模型,该模型可分为航迹预处理、航迹关联、误差检测、航迹融合几个模块,在此基础上给出了相应算法。仿真结果表明,该系统模型具有较好的航迹关联与航迹融合性能。     

碎片化家谱数据的融合技术

家谱数据是典型的碎片化数据,具有海量、多源、异构、自治的特点.通过数据融合技术将互联网中零散分布的家谱数据融合成一个全面、准确的家谱数据库,有利于针对家谱数据进行知识挖掘和推理,从而为用户提供姓氏起源、姓氏变迁和姓氏间关联等隐含信息.在大数据知识工程BigKE模型的基础上,提出了一个结合HAO智能模型的碎片化数据融合框架FDF-HAO （fragmented data fusion with human intelligence,artificial intelligence and organizational intelligence）,阐述了架构中每层的作用、关键技术和需要解决的问题,并以家谱数据为例,验证了该数据融合框架的有效性.最后,对碎片化数据融合的前景进行展望.     

数据融合平台在VxWorks下的移植

描述了数据融合平台的功能和结构.详细介绍了基于VxWorks嵌入式开发系统的环境搭建和平台移植的步骤.通过实验,成功实现了数据融合平台中数据处理核心在嵌入式操作系统下的运行,证明了数据融合平台具有良好的可移植性.     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。