全国山洪灾害防治规划信息系统的设计与实现

分析了山洪灾害防治规划各类数据及各级用户的业务需求,采用基于构件的柔性软件工程的思想,以C/S为主体开发模式,给出了构件化开发的流程,构建了系统的体系结构,开发了全国山洪灾害防治规划信息系统.该系统提出了一种基于树型数据结构的"超"实体多级递归算法,探索了一种智能信息呈现技术,对全国及各省(市、区)山洪灾害防治规划密切相关的各类基本数据、图件及全部规划成果进行了有机管理.     

基于MODIS遥感数据的宏观土地覆盖特征分类方法与精度分析研究

针对宏观土地覆盖遥感分类的现状,充分利用MODIS相对于AVHRR数据具有的多光谱和分辨率优势,提出了利用MODIS数据进行分类特征选择与提取并结合多时相特征进行宏观土地覆盖分类的分类方法,并在中国山东省进行了分类试验,得出以下结论:①不同比例下的训练样本与验证样本影响着总体分类精度;②从MODIS数据中得到的植被指数EVI、白天地表温度Tday、水体指数NDWI、纹理特征局部平稳Homogeneity等可以作为分类特征配合参与到多波段地表反射率Ref1-7遥感影像中,能明显提高分类精度,而土壤亮度指数NDSI则没有贡献;③提取的分类特征对总体分类精度贡献大小为:EVI贡献最大,提高近6个百分点,其次是Homogeneity、NDWI,均提高近4个百分点,而最少的Tday也贡献了近3个百分点;④各分类特征对不同地物类别具有不同的分离度,在提高某些类别的分离性时,有可能降低了其它类别的分离性。试验结果表明:在没有其它非遥感信息的前提下,仅利用MODIS遥感自身信息对宏观土地覆盖分类就可达到较高精度。     

基于多源遥感时空谱特征融合的滑坡灾害检测方法

针对多源遥感图像中滑坡时空谱特征融合利用模式单一、检测识别性能差等问题,提出了一种基于多源遥感时空谱特征融合的滑坡灾害检测方法,以滑坡发生地区灾前灾后多源遥感图像为基础,通过对多波段遥感图像进行光谱空间和尺度空间配准,构建融合时序变化特征、光谱特征和空间形状特征遥感影像数据集,将多维多谱变化信息转化为光谱表征模型.利用支持向量机模型对滑坡目标和背景地物进行识别,在此基础上根据滑坡基础形状模型的轴向长宽比、面积参数和不变矩等典型形状特征指标对滑坡区域进行目标精确分类与识别.实际实验表明,该方法能够达到95%的识别率,优于多种常见滑坡遥感检测方法.     

基于MODIS遥感数据的宏观土地覆盖特征分类方法与精度分析研究

针对宏观土地覆盖遥感分类的现状,充分利用MODIS相对于AVHRR数据具有的多光谱和分辨率优势,提出了利用MODIS数据进行分类特征选择与提取并结合多时相特征进行宏观土地覆盖分类的分类方法,并在中国山东省进行了分类试验,得出以下结论:①不同比例下的训练样本与验证样本影响着总体分类精度;②从MODIS数据中得到的植被指数EVI、白天地表温度Tday、水体指数NDWI、纹理特征局部平稳Homogeneity等可以作为分类特征配合参与到多波段地表反射率Ref1-7遥感影像中,能明显提高分类精度,而土壤亮度指数NDSI则没有贡献;③提取的分类特征对总体分类精度贡献大小为:EVI贡献最大,提高近6个百分点,其次是Homogeneity、NDWI,均提高近4个百分点,而最少的Tday也贡献了近3个百分点;④各分类特征对不同地物类别具有不同的分离度,在提高某些类别的分离性时,有可能降低了其它类别的分离性。试验结果表明:在没有其它非遥感信息的前提下,仅利用MODIS遥感自身信息对宏观土地覆盖分类就可达到较高精度。     

公共卫生信息系统的数据存储与容灾系统的实现

从网络存储技术入手,结合公共卫生信息系统的特点,以天津市卫生防病中心的业务需求、网络现状为基础,通过对数据存储与容灾系统的简要介绍、设计原则及实现方法的论述,介绍了构建公共卫生信息系统的数据存储与容灾系统的一种模式.     

CHI文本分类特征选择方法的改进与实现

作为一种有效的数据挖掘方法,文本分类逐渐成为了关注热点。而文本分类过程繁杂,涉及关键技术多种多样,其中,特征选择在文本分类过程中起到了重要作用,而CHI正是一种常用的文本特征选择方法。针对该模型的不足之处,以特征项的词频因素及其正负相关的情况为依据,对CHI模型进行逐步优化,使得特征项频数和正负相关信息得到了有效利用,随后的文本分类实验证明了本文中改进的CHI文本特征选择方法的可行性。     

空间矢量信息渐进传输研究与实现

为解决大量空间矢量数据的传输问题,提出一种空间矢量信息渐进传输解决方法。阐述空间矢量信息渐进传输的基本思想,包括空间矢量信息的综合、选取、概括、简化,设计数据库存储模式。以广东省行政区域图渐进传输的实现,证明该方法在处理大数据量传输时能使用户无网络延时感,且减少占用的网络带宽。     

面向维吾尔文不平衡数据分类的特征选择方法

为解决维吾尔文文本分类中不平衡数据集问题,提出了一种改进的卡方特征选择方法.结合维吾尔文的语言特性对文本进行预处理,降低特征空间维度;运用卡方和逆文档频数相结合的方法进行特征选择,进一步降低特征空间维数;使用朴素贝叶斯分类器进行分类.在维吾尔文不平衡语料库上进行的实验表明,提出的特征选择方法在不平衡数据集中要优于卡方和信息增益特征选择方法.     

基于自适应特征与多级反馈模型的中英文混排文档分割

提出了一种基于自适应特征与多级反馈模型的新颖的字符分割方法,对文字图像质量与中英文混排格式有较好的自适应能力．该方法的主要思想就是将一个分割过程分成很多层,每层都会由一个主要特征来指导字符分割与中英文预分类,然后将分割层的结果反馈至当前分割层或前面的分割层,并指导下一层的分割．该方法将字符分割、中英文预分类和字符识别这三者进行了很好的融合,大大提高了字符分割与识别的正确率．     

基于TCP/IP协议的网络负载均衡软件的设计与实现

随着以太网技术的发展,用户对业务的实效性和QoS的需求也越来越高。要解决这类问题,首先需要面对网络上传输的信息内容与传输链路协调管理的问题。特别是当网络传输大量的不同级别、不同需求的数据,一旦重要数据长时间延时或所需传输链路带宽不足甚至被占用或突然中断,将会造成极大的损失。针对多WAN口接入、网络负载均衡的运用,首先对传输的数据信息分类,然后根据所获取的每个WAN口链路状态数据,对传输的数据按比例进行分段并通过不同的计算机端口发送,最后通过不同的链路进行传输。     

Intensional and extensional integration and abstraction of heterogeneous databases

This paper presents two techniques to integrate and abstract database schemes. The techniques assume the existence of a collection of interscheme properties describing semantic relationships holding among input database scheme objects. The former technique uses interscheme properties to produce an integrated scheme encoding a global, unified view of the whole semantics represented within input schemes. The latter one takes a (integrated) scheme as the input and yields in output an abstracted scheme encoding the same semantics as the input scheme, but represented at an higher, application-dependent abstraction level. In addition, the paper illustrates a possible application of these algorithms to the construction of a data repository. Finally, the paper presents the application of proposed techniques to some database schemes of Italian Central Governmental Offices.     

多维可视化技术综述

当前,面对科学、工程和商业领域中海量的多维信息,用户迫切需要使用有效的可视化工具在知识发现、信息认知及信息决策过程中对其进行理解。首先对多维和多变元的概念进行了界定,给出了二者的适用领域,然后基于多维可视化技术的分类体系,详细阐述了各类技术代表方法的基本原理、适用性及功能作用,最后分析比较了各类技术方法的优缺点,展望了多维可视化技术未来的研究方向及其面临的挑战。     

SDO在装备保障领域系统集成中的应用

针对当前装备保障领域信息系统存在信息孤岛现象严重的问题,分析信息集成在装备保障中的作用,提出基于服务数据对象(SDO)的信息集成实现方式,采用基于SDO的装备保障信息集成提高保障效率。实践表明,服务数据对象编程框架的引入能够有效地降低数据获取业务与数据使用业务的耦合性。     

Towards an integrated Flood Information System: Centralized data access,analysis, and visualization

The Iowa Flood Information System (IFIS) is a web-based platform developed at the Iowa Flood Center (IFC) in order to provide access to flood inundation maps, real-time flood conditions, flood forecasts, flood-related data, information, applications, and interactive visualizations for communities in Iowa. The IFIS provides community-centric watershed and river characteristics, rainfall conditions, and stream-flow data and visualization tools. Interactive interfaces allow access to inundation maps for different stage and return period values as well as to flooding scenarios with contributions from multiple rivers. Real-time and historical data of water levels, gauge heights, hourly and seasonal flood forecasts, and rainfall conditions are made available by integrating data from NEXRAD radars, IFC stream sensors, and USGS and National Weather Service (NWS) stream gauges. The IFIS provides customized flood-related data, information, and visualization for over 1000 communities in Iowa. To help reduce the damage from floods, the IFIS helps communities make better-informed decisions about the occurrence of floods and alerts communities in advance using NWS and IFC forecasts. The integrated and modular design and structure of the IFIS allows easy adaptation of the system in other regional and scientific domains. This paper provides an overview of the design and capabilities of the IFIS that was developed as a platform to provide one-stop access to flood-related information.     

Direct integration of microarrays for selecting informative genes and phenotype classification

The ability to provide thousands of gene expression values simultaneously makes microarray data very useful for phenotype classification. A major constraint in phenotype classification is that the number of genes greatly exceeds the number of samples. We overcame this constraint in two ways; we increased the number of samples by integrating independently generated microarrays that had been designed with the same biological objectives, and reduced the number of genes involved in the classification by selecting a small set of informative genes. We were able to maximally use the abundant microarray data that is being stockpiled by thousands of different research groups while improving classification accuracy. Our goal is to implement a feature (gene) selection method that can be applicable to integrated microarrays as well as to build a highly accurate classifier that permits straightforward biological interpretation. In this paper, we propose a two-stage approach. Firstly, we performed a direct integration of individual microarrays by transforming an expression value into a rank value within a sample and identified informative genes by calculating the number of swaps to reach a perfectly split sequence. Secondly, we built a classifier which is a parameter-free ensemble method using only the pre-selected informative genes. By using our classifier that was derived from large, integrated microarray sample datasets, we achieved high accuracy, sensitivity, and specificity in the classification of an independent test dataset.     

空间数据挖掘技术方法及应用

着重阐述了通用的空间数据挖掘体系结构,空间数据的关联特性,几种主要的空间数据挖掘方法。最后对一实例进行了应用分析。     

Incremental maintenance of object-oriented data warehouses

Incremental maintenance of data warehouses has attracted a lot of research attention for the past few years. Nevertheless, most of the previous work is confined to the relational setting. Recently, object-oriented data warehouses have been regarded as a better means to integrate data from modern heterogeneous data sources. However, existing approaches to incremental maintenance of data warehouses do not directly apply to object-oriented data warehouses. In this paper, therefore, we propose an approach to incremental maintenance of object-oriented data warehouses. We focus on two primary issues specifically. First, we identify six categories of potential updates to an object-oriented view and propose an algorithm to find potential updates from the definition of the view. Second, we propose an incremental view maintenance algorithm for maintaining object-oriented data warehouses. We have implemented a prototype system for incremental maintenance of object-oriented data warehouses. Performance evaluation has been conducted, which indicates that our approach is correct and efficient.     

基于数据可视化的隔离开关运检辅助决策

为解决目前电网企业对于已积累的海量设备运行数据与缺陷数据的利用仍停留在设备消缺管理和简单的统计分析层面,而无法高效、准确、智能地挖掘电网企业设备缺陷文本中的重要信息,从而指导企业优化设备选型与运维检修策略制定的问题。本文选取隔离开关设备为例,以国家电网公司设备(资产)运维精益管理系统中1987-2016年共30年的台账数据及2007-2016年共10年的缺陷数据为基础,首先通过缺失值填补和数据正则化对基础数据进行数据治理,然后借助百度ECharts平台的可视化工具进行数据可视化分析,同时构建缺陷指数模型,从缺陷时间分布、缺陷类型和缺陷设备型号等方面深入挖掘了数据潜在规律和联系,最后根据分析结果对隔离开关设备选型与运维检修方面存在的问题提出合理建议及解决措施,为提高隔离开关设备管理水平提供了新思路。     

Memory of Distributed Computer Systems: Distinctive Features of Their Architectural-Structural Organization and Use

Distinctive features of architectural-structural organization and use of memory networks are considered with the aim of choosing an optimal configuration in designing distributed computer systems.     

面向城市基础设施智慧管养的大数据智能融合方法

针对运维大数据维度高、形式多样化和变化迅速等特性,为提高数据融合效率以及平台的数据统计和决策分析性能,降低抽取-转换-加载（ETL）执行时间开销和数据中心负担,面向智慧管养需求提出一种多层次任务调度（MTS）ETL框架（MTS-ETL）。首先,将数据仓库分为数据临时区、数据仓储区、数据分类区和数据分析区,并根据所分区域将完整的ETL过程划分为4个层次的ETL任务调度环节,同时设计了多频率ETL运行调度以及顺序和非顺序两种ETL工作模式;接着,基于MTS-ETL框架的非顺序工作模式进行数据融合的概念建模、逻辑建模和物理建模;最后,利用Pentaho Data Integration设计ETL转换模块和工作模块以实现数据融合方法。在交通流量数据融合实验中,该方法融合136754条数据的时间仅为28.4s;在千量级的数据融合实验中比传统ETL方法的总平均执行时间降低了6.51%;报表分析结果表明其在融合400万条数据时依然能保证ETL过程的可靠性。所提方法能够有效融合运维大数据,提高平台统计分析性能,并维持ETL执行时间开销在较低水平。