信息系统集成与数据集成策略分析

数据集成是信息系统集成的核心,本文分析了信息系统集成的基本概念和数据集成的基本概念,和二者之间的关系,重点介绍了数据集成模型的分类和其中的难点,即数据源异构性及它们之间的转换方法,最后做了前景展望.     

物联网中数据融合的信誉度模型与仿真

随着信息时代的到来,物联网技术拥有极具潜力的市场发展前景,以该技术为核心的第三次信息技术浪潮逐步拉来序幕.其中,无线传感器网络集能量、储存以及计算等能力被制约着,进行信息数据之间的有机整合是技术发展的趋势.物联网在应用中被多种不良信息威胁,对技术的使用造成了不同程度上的安全隐患.为了实现信息数据融合的可靠和真实,需要建立安全数据融合模型(CBDA),并基于信誉度评价之上,最终的模型仿真结果从根本上证明了模型的真实可靠以及有效性.     

基于云计算的流数据集成与服务探讨

目前,大数据的相应管控和运用是云计算基础设施的重点,服务是在云计算环境中实现各种资源和能力交付以及使用模式的主要模式.因为感知设备越来越普遍,系统规模迅速扩大,数据异构复杂度提高,传统数据系统在运作能力,信息处理能力、信息扩张性,信息容错能力等方面的问题凸显.毋庸置疑,云计算技术的快速发展以及慢慢成熟,使其逐渐成为流数据操作和运营的重要基础.鉴于云计算的重点是集中处理和服务从各不相同的设备产生的大规模流数据.本文对上述问题进行简要总结,并浅析了解决类似问题的想法.     

基于多Agent的生物信息数据整合系统-BioAgent1

随着人类基因组计划的实施,生命科学研究已进入后基因组时代.人们基于指数形式增长的核酸、蛋白质序列和结构等数据,开发了数百种不同类型的数据库.由于不同数据库存贮和检索方式的极大差异,给研究者对它们的整合应用造成了一定的难度.本文建立了一个基于多Agent的生物信息数据整合系统-BioAgent,通过信息采集Agent、信息整合Agent、用户Agent的协调,完成数据抽取、数据标准化、数据存储、数据融合、Web显示等工作流程,以实现数据整合的自动化.同时利用BioAgent系统,开发了人类精神分裂症相关基因的突变信息多层次定位数据库.     

XML技术在数据集成与共享中的应用

文中利用XML技术,构建了基于XML的数据集成模型,并根据上述模型,设计并实现了基于XML的数据集成中间件,重点介绍中间件的体系结构、基本原理、构建过程以及组成模块,通过上述中间件的实现,解决校园网不同应用系统中异构数据库之间的数据集成与共享问题,避免了校园网中"信息孤岛"的发生。     

电力企业异构数据集成研究

整合异构数据源是电力企业提升信息化水平的必由之路,为了能够在企业各系统间实现异构数据的挖掘、分析、交互和共享,提出了一个电力企业异构数据集成平台,实现了企业内部异构数据接入格式、数据存储以及相关服务接口标准化的数据共享和交换服务.实际应用表明,该平台实现了各异构平台数据的共享与交互,为电力企业信息化奠定了坚实的基础.     

基于Web Service的异构数据库的集成

分析了现有异构数据源的数据集成的方式,为了保持各数据源的自治性和满足数据查询的实时性,提出使用中间件体系结构的集成方案。介绍Web Service分布式计算模型及其特点,提出了一种基于Web Service技术进行异构数据源集成的方法。通过Web Service能将连接在Internet上的异构数据泺构建成一个虚拟的全局数据库,为用户提供透明统一的接口,从而实现异构数据资源的共享和整合。     

基于集成学习的全云化健康大数据整合系统设计

设计基于集成学习的全云化健康大数据整合系统,实现健康大数据的高效率、高精度整合。管理员操作管理操作层实现系统控制、调控以及应用;大数据分析层通过ELM预测模型的参数单步预测方法获取融合多维参数信息的健康数据预测结果,并采用Bagging集成学习方法融合ELM预测模型获取高精度的强学习模型,实现差异多维全云化健康大数据的有效判读;通过全云化健康大数据整合层中的整合管理器以及整合运行引擎整合健康大数据,并通过调控层将整合后的健康大数据反馈到大数据资源层中,存储到该层中的临时数据库以及元数据库中,同时这些数据库中的数据为应用软件数据库提供数据调度服务。实验结果说明,该系统整合健康大数据的整合量和整合效率高,且具有较高的空间存储容量和并发数据处理性能。     

基于KETTLE的高校多源异构数据集成研究及实践

解决数字化校园建设中的多源异构数据集成问题.利用开源ETL工具KETⅡE,对学生考试信息与上网信息的抽取、转换和加载.ETL模型自动生成了以上网行为事实表为中心表,以学生信息、上网信息、时间3个维度表的数据仓库.利用KETTLE能够快速实现高校多源异构数据集成,形成高质量的分析型数据,为决策支持服务.     

大型智能信息系统的集成数据质量评估方法

为评价和改进大型智能信息系统的运行质量,需要建立准确有效的智能信息系统集成数据质量评估方法.分析智能信息系统集成数据质量的特征,探讨了基于智能信息系统数据质量评估的基本指标,提出基于质量功能展开(QFD)的数据质量测量元的确立方法,构建了集成数据质量的通用化评估模型,并阐述该模型的构造过程和定量计算方法.