不确定性数据管理技术研究综述

随着数据采集和处理技术的进步,人们对数据的不确定性的认识也逐步深入,在诸如经济、军事、物流、金融、电信等领域的具体应用中,数据的不确定性普遍存在,不确定性数据的表现形式多种多样,它们可以以关系型数据、半结构化数据、流数据或移动对象数据等形式出现,目前,根据应用特点与数据形式差异,研究者已经提出了多种针对不确定数据的数据模型,这些不确定性数据模型的核心思想都源自于可能世界模型,可能世界模型从一个或多个不确定的数据源演化出诸多确定的数据库实例,称为可能世界实例,而且所有实例的概率之和等于1.尽管可以首先分别为各个实例计算查询结果,然后合并中间结果以生成最终查询结果,但由于可能世界实例的数量远大于不确定性数据库的规模,这种方法并不可行,因此,必须运用排序、剪枝等肩发式技术设计新型算法,以提高效率.文中介绍了不确定性数据管理技术的概念、特点与挑战,综述了数据模型、数据预处理与集成、存储与索引、查询处理等方面的工作.  

土地覆盖遥感专题信息的分层提取方法及其应用

重点讨论了土地覆盖遥感专题信息的分层提取方法，即根据各类目标的不同特征，采取相应的信息提取方法，分别建立专题信息层，最后把各专题层合并得到整体分类图；在此方案实施过程中，对各类目标开展了野外遥感调查和特征系统分析，并对样本区进行了ＧＰＳ定位，以获取空间辅助信息，提高提取精度；分层提取方法充分考虑到各类目标的不同特点，从而避免了通常分类方法中，单纯利用光谱特征所造成的地物混分现象  

单点登录在数字化校园中的应用

教育信息化是当今世界教育发展的一个趋势,数字化校园建设是教育信息化程度的具体体现.现在不少高校都在进行数字化校园的建设,而数字化校园系统设计需要解决的最基础问题是单点登录.介绍了单点登录的认证机制,分析了单点登录的实现模式,最后结合实践,介绍了单点登录在数字化校园中的应用.  

基于LSSVM的混沌时间序列的多步预测

结合相空间重构理论和统计学习理论，实现混沌时间序列的多步预测．采用擞熵率法求得最优嵌入维数和时延参数，重构系统相空间，用最小二乘支持向量机建立渑沌时间序列的多步预测模型，并与径向基函数网络预测模型比较．结果表明，所建立的模型能够捕捉到原混沌系统的动力学特征．前者的归一化均方根预测误差远小于径向基函数网络预测模型的预测误差，泛化能力较强．其预测效果较好．  

植被指数在城市绿地信息提取中的比较研究

利用植被指数从TM影像中提取植被,从技术与经济成本方面综合考虑,是一个比较好的手段。但在城市绿地信息提取中,由于城市下垫面的特殊性和植被指数的繁多,究竟哪些植被指数最适合于城市绿地,还仍然是一个急待解决的难点问题。通过以上海中心城区为研究靶区,利用单因子方差分析与多重比较对植被指数在城市绿地信息提取中的优劣进行比较研究,得到如下结论:①TM影像经过植被指数计算处理后,植被信息确实得到了增强,但不同的植被指数也有所差别。如果以区分植被与非植被之间差异程度做标准,那么植被指数提取植被由优到劣则依次是GEM I、RDV I、NDV I、GNDV I、RV I、TNDV I、DV I、EV I和TGDV I。②植被指数基本能从TM影像提取植被,但把植被再细分的效果不是太好。总体来看,除EV I和TGDV I以外,植被指数能较好的区分草地与农田;而树林与农田及草地与树林的区分则因不同的植被指数有所差异。区分草地与树林较好的是EV I,区分草地与农田较好的是GEM I,区分树林与农田较好的是TNDV I。③植被指数不但细分植被的效果不是太理想,而且也不能很好的细分非植被地物。总体来说,所有的植被指数都很难把建筑物与道路区别开,尤其TGDV I、DV I和EV I更是如此。不过NDV I、GNDV I、TNDV I和GEM I能很好地把水体从TM影像中提取出来,其余的植被指数则只能区分植被与非植被,不能再进一步的区分非植被地物。  

上海城市热场与植被覆盖的关系研究

以TM和ETM 遥感数据,反演了自20世纪80年代以来的6个特定年份的上海市地表温度,并以此来分析上海城市热岛扩展的时空演变格局,结果表明:上海城市热岛范围不断扩大,强度不断增加,分布格局逐渐由集中分布呈现片状破碎化分布;上海市建成区的扩展是导致城市热岛范围扩大、强度加大的最直接,也是最根本的原因之一。相关分析和回归分析的结果表明:植被覆盖与地表温度具有明显的负相关关系,植被分布面积的增加对城市热岛强度的降低具有非常积极的作用。  

基于数学形态学的边缘检测算法研究及应用

为了更好地提取图像边缘信息并且抑制噪声,根据Canny评价边缘检测性能优劣的三个指标的启示和多结构元思想,对一般数学形态学边缘检测进行两点改进:一是利用复合数学形态学滤波器对图像滤波,二是利用多结构元思想构造多结构元抗噪型数学形态学边缘检测器。同时总结了利用改进的数学形态学边缘检测算法进行边缘检测的步骤。实验结果表明,该方法可以保留更多的边缘信息,一定程度上解决了信噪比和单边缘响应两个性能指标之间的矛盾。最后将其运用到气密性测试中,得到一种新的气密性测试方法。  

模型驱动架构中模型构造与集成策略

模型驱动式开发是以模型构造、模型转换和精化为核心的.对象管理组织OMG选择将统一建模语言UML作为标准建模语言,并将其作为模型驱动架构MDA的支持平台.但UML模型缺乏严格的语义,不同视角和不同开发阶段的模型很难集成,所以目前MDA中各种模型之间是脱节的.基于统一程序设计理论UTP,将对象精化演算系统rCOS与UML结合起来,提高了UML模型的精确性与模型转换能力.建立模型驱动式开发中不同层次、不同视角的相关模型并将它们集成起来,建立了一个统一的模型系统.  

基于本体化知识模型的知识库构建模式研究

在研究了知识模型及知识库相关理论和技术的基础上,结合本体论,提出了一种基于本体的知识模型,并从领域知识、推理/方法知识和任务知识三个角度给出了本体化知识模型基于BNF范式的表达式;基于所建立的本体化知识模型,在对知识进行可拓性分析的基础上,提出了一种知识库结构模式,对于知识模型与知识库的匹配问题进行了讨论,并在理论研究的基础上,给出了利用SQLServer数据库系统建立的知识库示例。  

基于网络的远程教学

本文讨论了网络的远程教学的技术背景以及所需的技术资源，同时也讨论了进行网络的远程教学时在教学上应加以注意的方面。就远程教学所涉及的技术因素，人员因素及教学设计方法等问题进行了探讨。