多元地理数据管理技术研究

地理信息系统的迅速发展和广泛应用导致了地理数据多元性的产生,这对地理数据存储和管理技术提出了更高的要求.针对地理数据多元性的特点,提出了地理数据的管理和存储策略,设计了一种基于关系数据库的面向对象地理数据模型,从而实现了对矢量数据、影像数据、像素图数据、DEM数据、多媒体数据等各种数据的统一,灵活管理.     

复杂异构数据的表征学习综述

随着智能时代和大数据时代的到来,各种复杂异构数据不断涌现,成为数据驱动的人工智能方法、机器学习模型的基础。复杂异构数据的表征直接关系着后续模型的学习性能,因此如何有效地表征复杂异构数据成为机器学习的一个重要研究领域。文中首先介绍了数据表征的多种类型,并提出了现有数据表征方法面临的挑战;其次,根据数据类型将数据划分成单一类型数据和复合类型数据,针对单一类型数据,分别介绍了4种典型数据的表征学习发展现状和代表算法,包含离散数据、网络数据、文本数据和图像数据;然后,详细介绍了4种由多个单一数据或数据源复合而成的复杂数据,包含了离散特征与连续特征混合的结构化数据、属性数据与复杂网络复合的属性网络数据、来自不同领域的跨领域数据和由多种数据类型复合的多模态数据,分别介绍了基于上述复杂数据的表征学习现状以及最新的表征学习模型;最后,对复杂异构数据表征学习的发展趋势进行了探讨。     

软件开发活动数据的数据质量问题

问题追踪系统和版本控制系统等软件开发支持工具已被广泛应用于开源和商业软件的开发中,产生了大量的数据,即软件开发活动数据.软件开发活动数据被广泛应用于科学研究和开发实践,为智能化开发提供支持.然而数据质量对相关的研究和实践有重大影响,却还没有得到足够的重视.为了能够更好地警示数据使用者潜在的数据质量问题,通过文献调研和访谈,并基于自有经验对数据进行分析,总结出了9种数据质量问题,覆盖了数据产生、数据收集和数据使用这3个不同的阶段.进一步地,提出了相应的方法以帮助发现和解决数据问题.发现问题是指加强对数据上下文的理解和通过统计分析及数据可视化发现潜在的数据质量问题,解决问题是指利用冗余数据或者挖掘用户行为模式进行修正.     

一种基于发布/订阅机制的数据集成方法

数据集成包括数据的抽取、转换、加载三个过程。针对当前大多数据集成工具适应性差、源数据端和目的数据端的耦合度太紧和数据不易自动更新的问题,基于发布/订阅机制的消息代理模式提出了一种新型的数据集成体系结构,把数据集成划分为源数据处理(抽取转换)和目的数据处理(过滤加载)两个过程,不仅实现了数据的可靠异步传输,而且降低了源数据端和目的数据端的耦合度,增加了数据集成的灵活性,并使数据的抽取转换和过滤加载独立、并行执行。实验结果也证明了提出的数据集成方法有效地提高了数据集成的效率。     

科学数据出版现状及其体系框架

科学数据出版是深化数据共享的重要手段,能够激励数据生产者发布和共享数据,又能保护数据的知识产权。回顾了国内外科学数据出版现状,从数据中心和传统出版系统两个角度,提出和完善了科学数据出版体系架构。提出数据出版涉及数据提交、同行审议、数据发布和永久存储、数据引用和影响评价5个基本环节,应由出版系统、数据中心和第三方数据评价机构协同实施。重点讨论了科学数据出版面临的关键问题:数据授权、数字资源唯一标识符、数据集成和数据稿源问题。倡议建立我国的科学数据出版体系,科学数据中心在开展数据收集和共享的同时,加强与学术期刊的合作,成为数据出版的永久存储机构;学术期刊积极开展机制创新,推动学术论文相关数据的公开发布;积极开展数据知识产权保护,倡导对科学数据的引用;加强科学数据的影响评价研究,让数据成果成为普遍认同的科研产出成果,激励科学家主动参与科学数据共享。     

数据世系管理技术研究综述

世系描述了数据产生、并随时间推移而演变的整个过程,它的应用领域很广,包括数据质量评价、数据核查、数据恢复和数据引用等.数据世系大致可分为不同数据源之间的数据演化过程和同一数据源内部的数据演化过程,即模式级和实例级数据演化过程.文中以模式级和实例级数据世系的表示、查询为主线综述数据世系的研究进展.模式级世系部分主要介绍了查询重写和模式映射的世系追踪技术,实例级世系部分则从关系型数据、XML数据、流数据三方面总结了新近的研究进展.文中还综述了跟踪不确定性数据及其演化过程的研究进展.最后,列举了数据世系管理的应用,并讨论了世系分析研究面临的挑战及未来的研究方向.     

数据科学：从数字世界到数智世界

随着大数据的持续发展,数据已经成为国家的重大战略资源,对社会影响日益明显。为了更深入地挖掘和研究大数据背后所蕴藏的基本科学问题,新的研究领域——数据科学被提出。本文从大数据的发展历程出发,介绍了数据科学的兴起和内涵;分析了大数据和数据科学的研究现状,以及数据在各行业中的应用;简述了为探索数据科学本身的内涵和规律而建设的大数据试验场;讨论了数据科学的关键问题,以及在研究数据时应具有的新思维和新观念,以推动数据科学的发展,促进现实世界向数字世界的转型,最终实现社会生活的真正智能化。     

面向数据托管环境下的数据库数据的安全策略

数据托管由于维护成本低,越来越多的中小企业选择了数据托管服务。数据是企业宝贵财富,在共用同一台主机的情况下,必须要保证企业数据的安全。数据安全包括数据的传输安全、存储安全和保密安全,该文讨论了数据托管环境下保证数据库数据的安全问题及其应对策略,采用了两阶段子密钥加密算法对数据进行加密,并分析了其可用性和安全性,同时指出了实现的方法,有效地解决了数据托管环境中数据库的数据安全问题,进一步加强了数据库数据的安全性。     

关于商业银行大数据应用的思考和探析

本文对商业银行大数据应用进行定义,剖析了大数据对银行业的深远影响,分析了银行大数据治理和大数据应用的现状,并深入研究了银行开展和实施大数据应用的方法和内容及要点,对各商业银行开展大数据治理和大数据应用具有一定的参考价值。     

基于数据属性描述的数据过滤方法

本文研究了已有的各种基于Web的信息系统数据过滤方法,评价了它们的优缺点和适用范围,并实现了一种基于数据属性描述的数据过滤新方法。通过合理配置数据过滤程序,提高数据过滤的效率。该数据过滤方法实现了数据过滤的灵活定制和软件复用,减少了开发人员的重复工作。     

视频内容分析技术

概述了基于内容的视频检索的方法和工作过程,研究的重点是突变镜头探测(基于像素的方法、模板匹配法、基于直方图的方法、基于视频特征的方法),渐变镜头探测(双重比较法、基于模型的方法、基于压缩域的方法),关键帧提取的关键技术(基于颜色特征的方法,基于镜头边界的方法、基于镜头的方法、基于运动分析的方法等),在综合分析了各类方法的工作机理和优缺点的基础上,提出了一个优化的视频内容分析检索框架.     

组件扩展方式下MIS数据的安全访问技术

Web方式下访问数据库服务器有三种方式：基于服务器端的扩展、基于客户端的扩展和基于组件的扩展。而组件扩展模型是实现三层客户／服务器模型应用系统的最新方案。本文讨论组件扩展方式下的数据安全访问技术。     

基于深度学习的场景识别方法综述

随着深度学习的快速发展,基于深度学习的场景识别方法逐渐取代传统的基于手工特征的场景识别方法,成为未来研究的主要方向。针对基于深度学习的场景识别方法,对基本思想进行了总结,将其大体分为以下四类：深度学习与视觉词袋结合场景识别法、基于显著部分的场景识别法、多层特征融合场景识别法、融合知识表示的场景识别法,分析了各个方法的特点及局限性,并对识别效果进行了比较,最后对未来研究方向进行展望。     

网络安全渗透测试研究

渗透测试是当前正在发展的一种新的测试方式。文章首先对渗透测试做了简单介绍，分别分析了渗透测试和黑客行为，以及与功能测试的区别，并对渗透测试的实现过程进行研究，绘制出较完善的执行过程流程图，着重对渗透测试前期准备工作进行详细论述。     

基于两阶段领导的多目标粒子群优化算法

提出一种基于两阶段领导的多目标粒子群算法(P-AMOPSO).该算法包含4个改进策略:基于强支配排序与拥挤距离排序相结合的构造外部集策略,基于两阶段的领导粒子选择策略,基于高斯分布及均匀分布相结合的变异策略,基于邻域认知的个体极值更新策略.通过几个典型的多目标测试函数对P-AMOPSO算法的性能进行测试,并与多目标优化算法进行对比.结果表明,P-AMOPSO算法具有较好的搜索性能.     

GNSS欺骗式干扰检测综述

近年来,随着卫星导航系统在军事监测、精细农业、交通监控、资源勘探、灾害评估等领域的广泛应用,提高卫星导航系统的安全性和鲁棒性成为研究的热点。介绍了卫星导航欺骗式干扰的原理与分类,根据卫星信号从生成到最终实现定位导航这一过程和基于统计学层面将当前的欺骗式干扰检测技术分成基于导航数据信息、基于空间处理、基于射频前端处理、基于基带数字信号处理、基于定位导航运算结果和基于机器学习等六大类,并对每类采用的检测方法进行性能对比,从实时检测和综合检测两个方面对未来的欺骗式干扰检测进行展望。     

基于虚拟仪器的PHS自动测试系统设计

设计并实现了基于虚拟仪器的PHS手机自动化测试系统;该系统采用基于PXI总线的在线测试技术、基于Web Service的分布式测试技术、基于Visual Studio.Net的集成化测试技术、基于统计过程控制和数据挖掘的智能化测试技术,完成了PHS手机生产线上的关键测试工位和测试项目的自动化测试,实现了与生产管理系统的企业应用集成和远程维护功能,提出了基于虚拟仪器的自动化测试方案,给出了自动化测试系统功能模块和进一步扩展的系统框架,满足了PHS手机大规模量产的需要.     

计算机体系结构的统一模型

提出了一种计算机体系结构的统一模型,将基于数据流计算与基于构令流计算的体系结构统一到基于指令流计算的体系结构上来,命名为Unified-ISA模型.使基于数据流计算的ASIC电路与基于构令流计算的RC Device电路的设计,统一为基于指令流计算的SIMD PE阵列上的程序设计.     

基于孪生网络的跟踪算法综述

目标跟踪算法共分为两大类,一类是基于相关滤波的跟踪算法,另一类是基于深度学习的跟踪算法。基于相关滤波的跟踪算法的特点是跟踪速度快,跟踪的精度较低。基于深度学习的跟踪算法的特点是精度较高,但跟踪速度较低。随着研究的深入,深度学习中基于孪生网络的跟踪算法很好地平衡了跟踪速度和精度,既保持了基于深度学习的跟踪算法的优点,又大幅度提高了跟踪速度。首先介绍了基于孪生网络的跟踪算法的工作原理,然后根据基于孪生网络的跟踪算法的发展顺序,分别阐述了不同孪生网路跟踪算法的方法,最后对基于孪生网络的跟踪算法做了总结与展望。     

基于DS证据理论的电网故障诊断系统的研究

针对基于单一判据的电网故障诊断系统存在较高误判率的问题,提出了一种基于DS证据理论的多判据融合决策的电网故障诊断系统的设计方案。该方案采用基于量值区分的门限法、基于电流差动的门限法、基于功率方向的门限法三种判据方法对同一段故障录波数据进行判别,应用DS证据理论融合判别结果,从而可准确判断故障类型和故障位置。实例分析表明,该方案可有效提高电网故障诊断的准确率。