数据分离与属性状态特征

给出数据分离与它的属性状态特征生成的基本理论。利用逆P-集合的结构与动态特征,给出数据外分离,数据内分离与数据外-内分离概念,给出数据分离特征,给出数据分离生成的属性状态特征。给出数据补充定理,数据删除定理与数据补充-删除定理。给出数据外分离的属性基数定理,数据内分离的属性基数定理与数据外-内分离的属性基数定理。论文给出的理论结果是数据分离生成的特征。     

基于可信度小波神经网络的多传感器数据融合方法

针对传感器数据的多样性, 提出一种基于小波和神经网络数据融合的改进方法. 首先, 对传感器数据进行预处理; 然后, 用小波和BP神经网络相结合的方法优化数据; 最后, 利用计算传感器可信度对数据进行融合. 传感器数据融合效果对比实验结果表明, 该算法针对数据预处理和数据融合的稳定性和有效性均较好, 融合结果的离散程度优于加权数据融合和Kalman数据融合等方法.     

基于可信度小波神经网络的多传感器数据融合方法

针对传感器数据的多样性, 提出一种基于小波和神经网络数据融合的改进方法. 首先, 对传感器数据进行预处理; 然后, 用小波和BP神经网络相结合的方法优化数据; 最后, 利用计算传感器可信度对数据进行融合. 传感器数据融合效果对比实验结果表明, 该算法针对数据预处理和数据融合的稳定性和有效性均较好, 融合结果的离散程度优于加权数据融合和Kalman数据融合等方法.     

基于关系理念的大数据在高校图书馆中的应用研究

随着大数据时代的到来,大数据在各行业的应用成了时下的热点。大数据存在于我们社会生活的方方面面,新时代的图书馆在大数据的冲击下,也面临着新的改变。本文着眼于大数据的关系理念,对大数据的关键要素进行了分析,包括数据的全体性、数据的混杂性、数据的相关性、数据的创造性和数据的预测性,通过对这几个关键要素的分析和研究,结合图书馆的自身基本情况,提出了大数据在图书馆中的创新应用。     

论大数据给审计工作带来的风险与机遇

大数据时代的来临,使人们面临海量数据,这就给审计工作带来了新的风险与机遇。该文重点分析大数据的相关概念,大数据时代给审计工作带来的具体风险与机遇,并从安全方面,数据的质量问题和大数据给审计工作带来的机遇,以及如何在大数据时代合理科学的运用大数据来推进审计工作提出自己的一些意见。面对大数据时代,要利用大数据技术来推进审计工作改革,就必须正视大数据给审计事件工作带来的挑战与机遇,审计人员可以从保障数据质量,提升分析数据的能力,加强风险管理以及加强人员培训等方面着手,才能真正迎接大数据给审计工作带来的风险,最大化利用大数据带来的机遇。     

基于元数据属性的数据价值分级及加密机制

针对云存储中对所有数据采用统一的加密算法造成数据加密高复杂度的问题,提出了一种基于元数据属性的数据价值分级及加密机制。首先,利用数据对象元数据的属性评定数据对象的数据价值,并对数据进行分级,而后,根据数据的价值级别选择相应的加密算法,给出数据加密的解决方案。通过对实验数据的分析与比较,验证了该机制能够获得更好的加密效果,大大减少了数据加密的时间复杂度。     

一种实现BSS帐务系统数据检测的技术方案

综合应用几种常用数据检测技术,提出一种实现BSS帐务系统数据检测的技术方案。该方案是在BSS帐务系统的日常数据监控中,采用数据排除检测法将每天不合理的数据提取出来即时处理;在月结出帐数据检测中采用数据对比检测法缩小问题数据范围后,用抽样数据检测法检查出异常或错误数据,从而确保BSS帐务系统中数据的准确性和可靠性。     

一种用于云计算的数据容灾分配算法的改进

在云计算环境下进行数据容灾分配,可以提高云计算数据资源调度能力。传统算法采用粒子群数据聚类方法进行数据的容灾分配,数据负载均衡差,同时消耗数据任务调度的吞吐率。提出一种新的数据容灾分配改进算法。首先建立云计算环境下数据容灾分配层次结构模型,计算整个数据资源处理平台的整体响应时间,将云计算下的数据资源容灾分配优化问题转化为数据资源分配响应时间最小化问题;利用多用户QoS开销适应度运算机制和粒子群聚类算法对云计算中数据资源任务进行权衡分配,减少数据权衡调度时间,提高数据容灾备份能力。实验结果表明,采用改进算法可以提高数据容灾分配时数据的召回率和云计算数据任务权衡调度能力,在云计算信息处理中具有较好的应用价值。     

基于NoSQL的电力系统大数据管理

在大数据时代,针对大数据管理的需求,根据大数据的特点和支持大数据管理系统的特定性,电力系统也要在数据存储、数据访问、数据分析等方面进行相适应地管理,针对海量数据,采用NoSQL存储系统支持海量电力信息数据的存储和柔性管理.其中,介绍相关前沿研究和研究挑战,支持电力信息数据的体系结构,基于NoSQL的大数据管理,进而为电力系统未来发展趋势提供分析与预测.     

多传感器数据的处理及融合

针对多传感器数据的多样性, 提出一种改进的数据融合算法. 首先, 利用小波技术消除已收集数据的高斯白噪声并对数据进行压缩; 其次, 对处理后的数据进行分层, 并对系数进行Kalman滤波, 同时利用Mallat快速重建算法重构数据; 最后, 利用最大、 最小贴近度计算传感器数据的信噪比, 并通过信噪比进行数据融合. 基于实际采集的多传感器数据对比实验结果表明, 该数据融合算法在稳定性上优于简单加权数据融合、 小波数据融合和Kalman滤波融合等算法.     

GIS应用数据库设计方法

空间信息数据概念模型的建立和业务数据库结构设计是GIS应用数据库建立过程中最主要的两部分工作.能否选择恰当的数据概念模型和数据库结构设计方法是数据库设计能否获得成功的关键所在.通过分析二阶分析模式,一阶分析采用面向对象整体数据模型建立GIS数据库的底层空间数据模型,二阶分析采用语义对象模型设计出实用的数据库结构.并提出了用象形图结合UML的模型表达方式.并以具体实例验证了二阶分析模式及其表达方式的可行性.     

热电厂MES系统数据仓库的设计与应用

为了解决热电厂中实时数据和管理数据难以形成统一数据模式的问题,提出了在数据库的基础上增加时间维来建立分层次的MES系统数据仓库.将MES系统数据仓库分成即时数据层和长期数据层,通过数据仓库与管理层、执行层以及控制层之间的数据驱动更好地为各层管理人员提供了决策所需信息.并以电厂中设备的预报警为主线,给出了电厂MES系统数据仓库的数据模型和概念模型,建立了OLAP分析模型.试验结果表明,MES系统数据仓库在电厂预报警方面有着良好的应用.     

基于特征模型的网络实时协同建模技术

计算机网络实时协同设计实现的关键是协同设计的几何模型在网络环境中实时共享，即实现模型数据的实时传输。原有CAD模型的描述是直接记录三维模型所有组成元素，所记录的数据量太大，不能适应现有Internet网络环境协同设计的要求。本文提出了基于特征模型的网络实时协同设计技术，定义了一种具有通用性的特征模型作为数据交换的中介，以模型的生成元素记录特征模型，模型记录的数据量小，满足了现有网络环境实时传输的要求，并研究了数据的局部操作技术，以实现CAD三维模型的跨平台实时设计和编辑。     

基于企业整体模型的企业营销数据管理建模

分析了企业整体模型的概念,采用以数据为中心、产品为导向的模型构建方法,建立企业数据资源和数据资源处理方法的全局规范,解决"信息孤岛"、数据冗余和数据处理方法优化的问题,通过对营销业务和营销数据的分析,基于企业整体模型,采用语义数据模型化技术,构建了营销数据模型,同时,按照企业整体模型的要求,采用静态数据处理等全局方法构建了营销数据处理方法模型。     

XML模型到关系模型的映射

针对XML数据与关系数据在静态数据转换方面存在的问题,创建一个描述XML的XML model(XML模型).使用XML model和ER模型分别表示XML模式和关系模式,并分析模型间的映射关系,建立XML模式与关系模式的映射框架;给出从XML模式到关系模式的映射算法,应用该算法可以将XML数据转化为关系数据.     

水泵叶轮CAD系统中的数据库与流动分析模块

为提高水泵设计的效率和保证设计结果的合理性 ,建立水力模型数据库 ,对水力模型数据进行管理、修正、扩充和提取 ,作者建立了叶轮设计主模型 ,并对水泵叶轮CAD的数据组织与管理功能进行了分析 ,对模型库数据的提取与交换进行了技术设计 ,建立了叶轮流动特性分析模块 .实验结果表明 :数据库和流动分析模块的建立 ,实现了分析与设计的结合 ,缩短了设计周期 ,减少了开发成本     

一种实时高速数据互连模型

给出了一种基于数据流的实时高速数据互连模型。该模型将模块间互连的地址和控制信号统一为一个与数据同步的信号，使得结构简单，互连接口相似，可以实现数据处理中常用的功能。基于该模型的模块容易扩展，重用性好，特别适用于高速实时处理。最后，通过一个200MSPS高速采集实时存储的例子具体说明了模型的应用。     

一种道路方向的存储数据模型

传统的交通网络数据模型是用结点-弧段模型来表示的。为了有效地计算弧段间的相对方向,把相邻弧段间的夹角引入到结点-弧段模型中,提出了结点-弧段-夹角拓扑关系数据模型。在此基础上建立判断道路间相对走向的数学模型。最后用此模型生成交叉口的指路标志。     

数据仓库及其设计规范化

在严格数据仓库概念基础上,说明了数据仓库与多维数据库之间关系及数据仓库的特性和优势,重点讨论并给出一种规范化的数据仓库设计和粒度模型设计方法,粒度设计在数据仓库建模中十分重要,实质上,它在数据仓库模型设计的一些重要指标间提供了一项交换技术,以保证数据仓库系统结构稳定、存储与访问性能良好,但粒度设计往往凭经验调试完成,根据专家系统技术,提出一种动态粒度划分方法,很好地解决了数据仓库的粒度设计问题。     

井震结合精细储层建模方法与实践

 融合地震资料与井资料分别在横向和纵向上高密度采样的特点,以中国海上某气田B 区块为例,通过井震联合标定,进行精细构造解释,用准确的速度模型搭建了时间域与深度域联系的桥梁;利用地震解释的断层、层位构建储层骨架模型,应用地质统计学协变量方法,以井数据作主变量,地震反演实现统计得到的岩性概率体作为第二变量约束井间插值、外推和模拟,建立砂体展布模型;依靠砂体展布模型约束沉积相建模,在相模型基础上构建物性模型。实践表明,井震结合储层建模研究断层更精确,能够弥补井间信息不足的缺陷,有效降低井间砂体预测的不确定性,提高模型预测精度。