基于领域元模型的PLM-ERP数据集成研究

分析了现有PLM-ERP数据集成方法,提出了一种基于领域元模型的集成PLM-ERP数据的方法.通过领域元模型描述PLM-ERP系统间的元数据映射信息和集成业务规则.领域元模型经过解析和验证后,执行异构数据转换,可以实现PLM-ERP系统交换和共享数据.领域元模型集成方法具有可重用性,减少PLM-ERP数据集成开发工作量,低耦合性、通用性的特点.     

EDWS的元数据管理研究

工程试验产生的数据量大、类型复杂多变且缺乏统一的结构描述,因此要求工程数据仓库具有较高的灵活性和扩展性,参照OMG提出的公共仓库元模型（CWM）标准,分析了元数据的集成管理策略,探讨了以元对象建模技术为支撑的工程数据仓库元数据管理体系和基于XMI标准的元数据语义表达规则,以构建一个能够及时、准确并能安全访问的应用支撑环境,支持对工程数据的全局共享,最后给出了在导弹隐身资料数据仓中的一个应用实例.     

基于元数据的地理模型与GIS的集成

从提高地理信息系统的地理应用分析功能,有效集成现有发展的各类模型和加强地学研究信息共享的角度出发,以元数据为桥梁,提出构建基于模型元数据的开放集成环境的思路。参考ISO有关规范,从9个方面规范并描述了地理应用模型标准文档应该提供的元数据信息。探讨了基于地理模型元数据进行集成的模式和模型元数据在集成中的机理与方法,并给出了相应的原型系统。所提出的基于元数据建立开放的集成环境,改变了集成系统中需要对GIS或者模型二者之一或者都进行改造的思路,具有一定的理论意义和实践指导价值。     

基于元数据的数据仓库并行方法的应用研究

提出一种并行转换元数据管理的软件体系结构,结构基于公共仓库元模型（CWM）规范,以CWM元模型规定元数据集成、交换内容,XML元数据交换提供实时元数据交换和共享机制。采用并行数据转换结构PDTS,即可实现时应分布元数据的动态读取。体系结构有效实现了对元数据互操作和实时分布存取的可行性和有效性。     

面向信息集成的元数据模型的研究和应用

元数据标准是实现数据有效管理、共享、交互的一种重要手段.通过对高校信息化建设的现状和面临的问题进行分析和研究,提出了一个基于元数据标准的信息集成模型.此模型通过使用统一的元数据标准和对元数据的存储管理,屏蔽了各种数据源的异构性,实现了各个应用系统之间数据的共享与交互.     

基于CWM的元数据集成中形式化推理技术的研究

在使用公共仓库元模型（CWM）进行元数据集成的过程中，参与集成的团体的不同经验以及描述数据的不同视角不可避免地带来元数据的冲突和冗余等问题，然而CWM的图形化特点使之缺乏精确的语义，所以如何在其上进行推理以自动发现这些问题至今没有得到很好的解决。本文研究了利用描述逻辑，一个一阶谓词逻辑的可判定子集，形式化CWM元模型和模型并进行推理的方法，将一致性检测分为水平一致性和演化一致性进行分别处理，在处理演化一致性的过程中对CWM元模型进行了扩展，使之支持元数据的版本能力从而能够推理由于演化引起的不一致问题，然后利用推理引擎LOOM对两种情形进行推理检测以发现不一致信息，取得了令人满意的结果，表明本文提出的方法是可行的。     

基于模型驱动元数据集成体系结构研究与设计

元数据及其管理是数据仓库和业务分析领域中的核心部分,也是成功建立信息供应链的关键。元数据管理依赖于软件体系结构来抽取、集成、存储和发布元数据。这样的体系结构通常以元数据存储库为核心。提出了一个基于CWM(CommonWarehouseMetamodel)元模型的元数据集成体系结构,并对体系结构中的相关组件和技术进行了简要介绍。     

大数据环境下基于元模型控制的数据质量保障技术研究

数据集成环节,越来越丰富的异构源数据给集成后数据质量的提升带来了新的挑战和困难。针对传统ETL模型在数据集成后出现的数据冗余、无效、重复、缺失、不一致、错误值及格式出错等数据质量问题,提出了基于元数据模型控制的ETL集成模型,并对数据集成过程中的各种映射规则进行了详细的定义,通过将抽取、转换、加载环节的元模型和映射机制相结合,能够有效地保证集成后数据的数据质量。提出的元模型已经应用到科技资源管理数据集成业务中。通过科技资源管理数据集成实例分析,验证了此数据集成方案能够有效地支撑大数据环境下数据仓库的构建和集成后数据质量的提升。     

大规模卫星遥感数据资源目录技术研究

当前多源异构的遥感数据在共享方面存在着数据组织差异、数据检索效率低等问题。制定规范化的遥感数据资源目录是大规模遥感数据管理和共享的基础。NASA的统一元数据模型UMM提供了权威的数据映射标准。论文首先基于UMM构建遥感元数据集成模型,并统一遥感元数据的接入规范。设计并实现了基于Elasticsearch的海量遥感数据检索技术,有效解决了多源异构情况下遥感数据资源目录检索效率低下的问题。     

统计数据加载模型的研究与实现

通过对统计信息化过程中遇到的问题进行分析,将统计元数据引入统计信息系统,推进统计数据标准化,并提出基于SDMX(统计数据元数据交换)标准的数据加载模型.数据加载模型将源于不同业务系统以及外部共享的数据按照统一的标准加载到统计共享数据库,将不同数据源的数据的集成到一个数据库中.模型基于国际上广泛使用的SDMX标准,方便了我国统计数据与国际统计数据的交换与共享.模型的实现为统计共享数据库的构建提供了数据保障.     

一种基于云计算技术的军事信息系统体系架构

云计算技术在商用领域已经取得了巨大的成功,但在军事领域还处于探索之中,尚没有合适的体系架构提出。文中在研究现有军事信息系统体系架构及军事信息系统发展趋势的基础上,提出了一种基于云计算技术伪军事信息系统体系架构。该架构将面向服务架构（SOA）与云计算技术相结合,具有强大的数据共享能力,同时具备高性能、高可靠性、高维护性、高可扩展性等,可以为未来军事信息系统提供高性能信息处理能力以及高效的信息集成和共享能力。     

基于Cross-DeepFM的军事训练推荐模型

为了将推荐系统应用到军事训练领域,充分发挥军事训练大数据在个性化训练方面的价值,提出了一种基于深度学习的混合推荐模型Cross-DeepFM。首先采集和预处理真实军事训练数据,构建出自定义军事训练数据集;然后将深度残差神经网络、深度交叉网络和因子分解机相结合,设计了Cross-DeepFM模型结构并对模型细节进行分析;最后在自定义军事训练数据集上进行了实验与分析比较。实验结果表明,该模型与主流推荐模型相比具有更高的准确度,可有效完成军事训练个性化推荐任务。     

基于Hibernate的异构数据共享的研究

本文阐明基于网络的异构数据集成和共享方案的基本思想,并介绍了Hibernate、Castor、XML等相关技术,在此基础上给出了基于Hibernate的异构数据集成的模型和应用实例。该数据共享方法简便可行、可操作性强,在一定程度上减少了代码的编写,提高了数据集成与共享的效率,为进一步的数据分析提供了一定的技术支持。     

军事训练考核数据仓库模型设计与实现

分析了传统军事训练考核系统中数据处理方法的不足，提出了基于联机分析处理技术的军事训练考核数据仓库模型设计方案，介绍了其概念模型、逻辑模型、物理模型的设计方法。以Visual Basic语言和Microsoft Analysis Service为基础阐述了该模型的实现方法。     

基于GML的多源异构空间数据集成研究

深入分析了数据格式转换、直接数据访问和数据互操作3种数据集成模式,描述了一个基于GML数据互操作模式的、多源异构空间数据集成模型,并分析了模型的运行机制和关键技术.该模型通过使用相应的GML转换接口把分布式异构空间数据源转化为统一的GML格式文档,通过集成引擎和相应的集成规则对异构空间数据进行有效的集成,实现数据共享的目的.     

基于卷积神经网络的飞机液压系统故障诊断

现代飞机系统的复杂度和集成度均大幅提升,使得其故障诊断存在难度高和准确率低等特点。采用一维卷积神经网络方法对军用飞机液压系统的故障诊断问题进行了研究,构建了满足多传感器数据分析要求的卷积神经网络模型。考虑到神经网络的输入来自不同的传感器数据序列,各数据序列之间的空间关系不明显,因此,即使网络输入是二维形式,而实际的卷积操作均在一维上进行。通过解决某飞机液压系统的故障诊断问题,证明将标准化后的多传感器数据序列及对应故障模式作为训练样本对卷积神经网络模型进行训练时,采用满足训练要求的网络对飞机液压系统进行故障诊断时具有较高的准确率。     

军队卫生职鉴Web信息系统的实现

文章介绍的是一个军队卫生专业职业技能鉴定信息平台的研究开发思路,系统设计基于Web技术,以军队卫生专业职业技能鉴定业务工作为中心,沟通培训、题库、考试、考务、信息发布、鉴定档案、质量管理等日常工作,实现了目标明确、功能完备、数据共享的集成管理系统,实现了军队卫生专业职鉴主要环节与过程控制的网络化。     

领域科学数据云资源聚合模型

数据中心作为领域科学数据资源的核心设施,正在变得过于复杂、昂贵和低效.大规模领域应用和用户数量的增长,给数据中心的连接性、稳定性和安全性带来严峻的挑战.关于数据中心的资源整合、自动部署以及资源集中化管理正在受到当前学术界和企业界的广泛关注.以实现领域数据中心资源聚合、共享以及统一管理为目的,通过构建领域科学数据云,将多个数据中心连接成一种虚拟的数据网络,以便为领域数据访问、数据集成和数据管理提供环境和服务支持.着重研究了数据云代理模型、异构源共享模型以及资源消息模型.这些模型对于提高数据中心可扩展性和容错性、降低数据中心资源整合成本以及实现从传统数据中心向云化数据中心过渡起到非常关键的作用.最后,将领域科学数据云资源聚合模型引入到油气井科研数据共享服务平台的开发、部署、运行及监控管理中.实践表明,领域科学数据云模型是切实可行的,对于推动领域数据集成、共享、管理研究具有重要的参考意义和应用价值.     

基于Hadoop的数据共享模型研究

云计算技术基于这样一种思想——将大量计算资源组织起来进行统一调度,形成一个计算资源池,向用户提供按需计算的服务。数据共享技术可以在集成各种资源时,在系统各组成部分间共享数据,提高系统的协作能力。该文研究了数据共享的关键技术,并深入分析当前主要的数据共享模型,和HBase数据共享模型。     

异构数据源集成实现的研究

本文针对目前企业内因异构数据源所带来的信息共享问题,讨论了数据的系统异构、模式异构与来源异构三种表现,阐明了数据整合和集成的目的和意义,说明了常见的数据集成方式,提出了数据源的数据仓库集成、中间件集成、XML数据模型集成等方案,说明了这三种方式进行数据整合和集成的具体步骤与内容。该方法已经应用到具体系统开发中。