基于XML的异构地理数据交换的设计与实现

对XML技术和集成策略进行了介绍.针对目前GIS数据集成和共享中出现"GIS应用孤岛"的现状,提出了一个以XML为数据交换模型的地理位置查询系统与GIS之间的数据交换框架,该框架能在考虑共享过程中数据的可靠和效率等问题的基础上,较好地实现地理位置查询系统与GIS之间的实时数据传送和信息共享.     

基于XML的异构地理数据交换的设计与实现

对XML技术和集成策略进行了介绍．针对目前GIS数据集成和共享中出现“GIS应用孤岛”的现状，提出了一个以XML为数据交换模型的地理位置查询系统与GIS之间的数据交换框架，该框架能在考虑共享过程中数据的可靠和效率等问题的基础上，较好地实现地理位置查询系统与GIS之间的实时数据传送和信息共享．     

配电网SCADA系统与GIS系统的集成

GIS系统平台与SCADA系统平台的结合是电力GIS系统在配电网管理中首先要考虑的问题,介绍了配电网SCADA系统与GIS系统集成的主要方式,论述了配电网SCADA和GIS系统集成的模式实现.     

一种新的多媒体文档存储结构

本文根据信息系统中多媒体数据的特点，提出了一种能有效地组织、存储多媒体数据的文档存储结构。该结构在对象链接与嵌入（ＯＬＥ）及二进制大对象ＢＬＯＢｓ技术的支持下，集成各种类型的多媒体数据，并采用宏文档网络分布结构，构造一种以文档为中心的多媒体数据的组织、存储方式，可以有效地提高信息系统中多媒体数据的存储及处理效率。     

GIS、SMS／GPRS的环境监测系统设计与实现

针对环境监测中远程采集数据的实时传输和对监测数据进行管理分析的问题,研究了无线通讯SMS/GPRS的通讯原理以及与GIS无缝集成技术.系统通过SMS/GPRS技术实现了远程监控数据的无线实时传输,结合GIS可视化技术对监控数据进行可视展示,借助GIS窄间分析功能分析污染源影响的地理区域.解决了系统实现的软件体系结构和关键技术.系统适用于环保部门监测数据采集、通讯传输、GIS管理和分析决策.     

基于MapX的水资源配置管理信息系统

为减少水资源配置分布不合理和提高水资源配置管理信息系统的开发管理效率,采用组件式GIS集成开发技术,运用PowerBuilder与MapX控件进行系统开发,同时把GIS矢量数据与RS栅格数据集成应用到系统之中,能大大提高水资源合理优化、配置管理等功能。结果表明,PowerBuilder与MapX控件进行系统集成开发水资源优化配置管理信息系统,不仅开发过程简单、开发速度快,而且还能充分发挥PowerBuilder强大的数据库管理功能,为实现水资源管理的现代化和水资源合理配置提供一种新的解决途径。     

GIS与可视化SDM技术集成问题探讨

随着地理信息获取技术飞速发展，使得当前存储在空间数据库中的空间数据的深度和广度得到了前所未有的发展．为了解决GIS目前面临的“数据爆炸但知识贫乏”的难题，在介绍GIS发展现状等相关问题、空间数据挖掘技术、可视化技术的基础上，分析了GIS中数据挖掘的过程、特点及其相关技术支持，探讨了可视化技术在GIS数据挖掘中的重要作用．对GIS与可视化交互空间数据挖掘集成技术进行了初步的研究，分析阐述了GIS与SDM集成的必要性、集成模式和集成路线，提出了一个以GIS为中心的二者集成的体系结构。     

GIS技术的研究及其在高校规划管理中的应用

在研究校园GIS建设的重要性和必要性的基础上,提出了铁道学院校园GIS的构思.详细介绍了校园GIS的设计与实现,主要包括校园GIS的系统需求分析、系统功能设计、软硬件配置等.重点论述了校园GIS数据库的详细设计与实现,主要包括建库的步骤和原则、空间数据采集、属性数据采集、多媒体数据采集和图形数据分层等.最后分析了校园GIS的性能.     

基于PDA/GPS/GIS的精确农业空间信息采集方法及其数据应用

为了实现精确农业空间信息采集,作者运用PDA集成GPS设备与GIS软件,组成了DGPS+GIS+PDA的实时差分模式和Pocket GPS+GIS+PDA便携式两种系统。针对两种模式采集的GIS空间数据,分别提出了合理的、程式化的数据转换与处理方法。应用VC和MapX控件自主开发了用于精确农业变量施肥作业的数据处理应用程序,通过此程序能够从采集的数据中方便快捷地获得高精度农田网格图和识别参数。田间实验证明:两种信息采集模式和数据处理方法能够获得符合精确农业精度要求的农田电子地图,并能将其应用于变量施肥、采样导航和产量监测等工作,具有很好的实用性。     

空间数据挖掘与GIS集成研究及应用

如何从复杂的空间数据中提取有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。空间数据挖掘的出现为解决该问题提供了一种新的思路。分析了空间数据挖掘与GIS集戍的必要性与可行性,总结了两者集成模式的3 种形式,提出了一种集成体系结构。该体系结构实现了空间数据挖掘与GIS的完全集成,能够较好地解决空间数据共享以及空间数据可视化问题,从而提高了数据挖掘与知识发现的效率。空间关联规则是空间数据挖掘的一个重要功能,它可以把空间数据库中的数据转化为知识。通过对空间数据信息进行分析,选用数据挖掘中的关联规则算法,实现了该集成结构的工作过程。     

大数据分析的神经网络方法

大数据蕴含巨大的社会、经济、科学价值,已成为学术界与企业界关注的重点。其关键技术可划分为三大层次：数据平台、分析平台和展示平台,其中分析平台是大数据转化为价值的桥梁。一般来说,大数据拥有体量浩大（volume）、多源异构（variety）、生成快速（velocity）、价值稀疏（value）的“4V”特性,扩大了大数据的价值空间,同时也为大数据的分析技术带来巨大挑战。其中三大挑战比较显著,即多源异构大数据、大量非结构化数据存储、大数据价值稀疏且变化快。其三大核心科学问题为大数据的表达、存储和预测问题。由于传统的数据分析方法难以胜任,发展新的大数据分析方法势在必然。人脑是天然的大数据处理引擎。神经网络是一种模拟人脑大数据分析机制的计算方法,是目前大数据分析中最成功的方法。神经网络的研究主要包括：模拟大脑神经网络结构,构建神经网络结构模型;模拟大脑神经网络的记忆机制,发展学习算法。神经网络的研究历史历经波折。近年来,随着当代计算机计算能力的不断提升,基于神经网络的大数据分析方法取得了巨大成功,尤其是在各应用领域,如语音大数据分析、图像大数据分析、医学大数据分析等,引领了人工智能的发展。AlphaGo在人机围棋大战中获胜,引起了广泛关注。“大数据+神经网络”已成为驱动创新、推动社会发展和改变人类生产生活方式的一种重要力量。以大数据和神经网络为线索,回顾大数据的基本概念与关键技术,梳理神经网络研究的基本框架,可以发现它们之间默契切合、互相促进的关系。一方面,神经网络具有强大的特征提取与抽象能力,能够整合多源信息,处理异构数据,捕捉变化动态,是大数据实现价值转化的桥梁。另一方面,体量浩大的大数据为神经网络提供了充足的训练样本,使得训练越来越大规模的神经网络成为可能。尽管“大数据+神经网络”在众多应用领域已经取得了突破,但是,仍然存在需要解决的核心科学问题。面向神经网络的研究中,神经网络的结构尚需进一步研究,神经网络的大小依然缺少理论性的指导,神经网络的学习算法仍然存在一些内在的问题。围绕大数据分析的三大核心科学问题,需要研究如何保证在高维空间中稀疏表达仍可维持数据的一致性,如何实现“只存储知识而不存储原始数据”,如何刻画数据的时空关联以实现大数据的预测。因此,仍然需要对该领域持续投入,加强应用研究和理论研究,尤其应进行跨领域的研究,即与人脑的大数据处理相呼应,结合认知科学、神经科学等相关学科的知识,以解决神经网络和大数据应用中的核心科学问题,推动基于神经网络方法的大数据分析研究。     

GIS空间数据与属性数据的文件组织结构研究

针对传统GIS数据管理方法都是将空间数据与属性数据分隔开来分别进行管理的缺点,提出一种用于将空间数据和属性数据进行统一管理的文件组织方法。文中分别给出空间数据和属性数据的数据结构,然后采用层次性结构化文件系统结合文件索引和数据字典技术来对空间数据和属性数据进行统一管理。该方法能够对各实体信息表示尽量结构化,从而加快大数据量应用的存取速度。     

Instance reduction for supervised learning using input-output clustering method

A method that applies clustering technique to reduce the number of samples of large data sets using input-output clustering is proposed.The proposed method clusters the output data into groups and clusters the input data in accordance with the groups of output data.Then,a set of prototypes are selected from the clustered input data.The inessential data can be ultimately discarded from the data set.The proposed method can reduce the effect from outliers because only the prototypes are used.This method is applied to reduce the data set in regression problems.Two standard synthetic data sets and three standard real-world data sets are used for evaluation.The root-mean-square errors are compared from support vector regression models trained with the original data sets and the corresponding instance-reduced data sets.From the experiments,the proposed method provides good results on the reduction and the reconstruction of the standard synthetic and real-world data sets.The numbers of instances of the synthetic data sets are decreased by 25%-69%.The reduction rates for the real-world data sets of the automobile miles per gallon and the 1990 census in CA are 46% and 57%,respectively.The reduction rate of 96% is very good for the electrocardiogram(ECG) data set because of the redundant and periodic nature of ECG signals.For all of the data sets,the regression results are similar to those from the corresponding original data sets.Therefore,the regression performance of the proposed method is good while only a fraction of the data is needed in the training process.     

工资数据校验技术的设计与实现

数据准确性和一致性是工资管理系统的核心要求。针对工资数据可靠性的迫切需要,在分析现有方法的基础上,提出了完整的数据校验功能和实现技术,包括原始数据校验、格式转换和一致性校验等,给出了具体的软件设计流程和实现方法。设计了正则表达式以验证员工编号,设计了数据筛选方法以动态抽取数据子集。在数据文件管理中,实现了数据连接管理和数据格式转换方法。软件测试结果表明,系统能极大地提高工资数据校验的工作效率。     

非结构化表格文档数据抽取与组织模型研究

针对现有文档数据抽取方法无法抽取多值属性且灵活性不高的问题,提出了一种面向非结构化表格文档的数据抽取方法与组织模型.在分析文档结构特征和数据流特征的基础上,定义了数据流生成基本规则,给出了一个基于规则的数据抽取流程,包括逻辑结构抽取、文档预处理、数据抽取和数据组织等主要步骤,设计实现了单值区域与多值区域数据抽取算法;从文档中抽取的数据被组织成适合于MapReduce分析的结构化数据模型,该模型能够为大数据分析提供模型支持.实验结果表明：该抽取方法具有较高的准确率与召回率,数据组织模型也能够有效地支持大数据分析.     

一种不可靠环境中的智能电表数据安全采集方案

智能电表已广泛应用于智能电网的用户侧数据采集,但开放式的采集和运行环境给数据的真实性、传输的可靠性和设备的安全性都带来了挑战,甚至会对智能电网的安全运行带来不利影响.从身份认证、数据完整性角度提出了一种适用于智能电表的安全数据采集方案,能够较好地确保用户侧数据采集真实可靠;同时针对特殊指令设置了二次确认机制,结合入侵检测和深度报文检测手段,避免恶意攻击的发生.     

逆向工程中数据的处理

讨论了逆向工程中几种数据采集的方法以及经采集后的数据如何进行处理.测量中进行数据采集常用随机采集法、网格采集法、Hammersely点法和故障函数法等.数据处理的一个重要工作是对扫描点进行编辑,如补偿点产生、噪声点删除、数据点精化、数据点加密以及坐标转换等.还叙述了一般产品建模技术.     

基于导向滤波的分频高精度相干断层自动提取技术及应用

在诸多断裂刻画的案例中,往往是利用相干体对断裂进行刻画与描述,但是相干体在一定程度上对断裂的识别不够精细准确。因此本文提出了基于导向滤波的分频相干体的断层自动提取技术(Auto Fault Extraction, AFE),并针对特定工区改进了断裂识别的技术流程。首先在原始地震记录的基础上使用频谱分解技术生成多个分频数据体,再对分频数据体进行构造导向滤波,之后采用高精度相干算法对每个分频数据体求取相应的分频相干体,通过对比不同分频相干体选择出刻画工区内断裂带的优势频段,并使用带通滤波技术进行切除,最后在带通滤波的数据体上再次计算相干体数据,并在该相干体数据上做AFE属性提取。应用此技术在实际地震资料断裂刻画中,与常规相干体技术相比,对断裂带的刻画更加精细准确,与地质认识以及实际钻井勘探结果吻合度更高。     

System View of Product Data Management and Its Application

A product data management system for a manufacturing enterprise is to make sure that the proper product data can be communicated to the right people at the right time.This paper describes a system analysis paradigm for data analysis in a product data management(PDM)development.Three aspects of the paradigm,i.e.,function,structure and behavior are rep- resented.The use of the paradigm explains why so many kinds of objects are necessary in a commercial database matrix and what models are available for developing a PDM application.As another result,a lot of models are derived from the analysis of product data system paradigm to model product data and PDM database definitions.     

System View of Product Data Management and Its Application

A product data management system for a manufacturing enterprise is to make sure that the proper product data can be communicated to the right people at the right time. This paper describes a system analysis paradigm for data analysis in a product data management (PDM) development. Three aspects of the paradigm, I.e., function, structure and behavior are represented. The use of the paradigm explains why so many kinds of objects are necessary in a commercial database matrix and what models are available for developing a PDM application. As another result, a lot of models are derived from the analysis of product data system paradigm to model product data and PDM database definitions.