基于AutoCAD.NET的DWG与SHAPEFILE数据转换实现

在测绘工作中,绘图数据一般为DWG格式,而GIS建库项目一般采用Shapefile格式。本文基于AutoCAD.NET,实现了从DWG到Shapefile数据文件的快捷无损转换,在项目生产中具有实际意义与推广价值。     

一种ISPD98电路网表到图的转换算法

介绍了ISPD98电路网表格式和图文件存储格式,然后针对ISPD98电路网表给出了转换到图的算法。该算法解决正确读取ISPD98电路网表文件数据,将其转换为图并存储为指定的图文件存储格式。该算法在Windows平台下用C＋＋进行了实现,并给出了ISPD98电路网表转换后图的特性。     

一种ISPD98电路网表到图的转换算法

介绍了ISPD98电路网表格式和图文件存储格式,然后针对ISPD98电路网表给出了转换到图的算法.该算法解决正确读取ISPD98电路网表文件数据,将其转换为图并存储为指定的图文件存储格式.该算法在Windows啪平台下用C++进行了实现,并给出了ISPD98电路网表转换后图的特性.     

ASP．NET在异构数据源转换中的应用

为了实现异构数据源的统一访问，针对异构数据源转换问题，借助ASP．NET中的数据库访问技术。提出了一种采用ASP．NET技术在互联网上进行异构数据源相互转换的通用模型和实现方法．具有如下特点：属于B／S模式，与用户平台无关，数据可分布处理，对客户端要求较低；最后给出将非DBMS的数据源转换为SQL数据源的实例，说明该方法是可行和有效的．     

基于Oracle Spatial的Shapefile数据存储研究

从介绍传统的空间数据管理方式（即文件管理方式）和其所存在的弊端开始，对Oracle Spatial中空间数据对象-关系模型和OO4O数据库连接机制进行解析，探讨了Shapefile数据在Oracle Spatial（10g版本）中的存取方法，文中阐述了在VC＋＋中读取Shapefile（．shp文件）和调用OO4O进行空间数据存储的技术细节，并有实验的结果展示．     

Java XML与面向Web的智能数据抽取

采用标准Web技术——HTML，XML和Java，开发一种基于Web用Java把Web数据转换为XML的数据挖掘方法．该方法标识数据源并把它映射成XHTML，根据一定的相关关系查找数据内的引用点并进行智能数据抽取，将数据映射成XML．这种数据抽取方法比较简单，通过选择可靠的数据源以及在这些数据源中选取与内容相关但与格式无关的锚点，可以较为方便地建立一个强壮的数据抽取系统．     

基于业务规则的数据处理技术

以整合银行数据为例,提出了数据处理的二级架构形式。指出数据处理的概念模型设计、数据源分析和数据抽取转换的方法策略。以目标数据为依据,针对数据源中存在的冗余数据和语义冲突数据、不完整数据和错误数据以及格式或定义不一致的数据分别给出清洗的业务规则,使用SQL Server的DTS工具予以实现并上线使用。     

面向深度学习的Las格式测井数据转换器设计

深度学习在地质学领域有了越来越多的应用.在测井领域,可以利用深度学习方法更好地进行岩性分析、断层和裂隙识别等.测井数据最常用的数据格式是Las格式,而目前深度学习应用程序包不能直接对Las文件进行读取,因此存在数据间格式转换问题,需要将测井Las文件转化为能直接被程序包读取的数据格式.借助Visual Studio 2012平台,运用C#语言设计开发了一个LastoCSV格式转换软件,该软件能够对Las测井文件进行读取、分析、存储,然后转换为能被深度学习应用程序包直接读取的CSV格式文件,并且可对无效数据进行剔除处理.实验结果表明,该软件能快速准确地对数据进行处理并转换成CSV格式文件.     

利用本体进行Web数据集成

随着数据的大量产生,数据之间的结构和语义冲突问题变得日益严重。通过屏蔽数据源的结构、语义异构性能够有效提高信息交流、处理和反馈的效率,增强系统之间通过协作解决复杂问题的能力。本文基于本体来解决语义异构问题。重点讨论了Web数据的抽取,XML到RDF格式的数据转换,RDF之间的映射,最后给出了集成的模型。     

光盘上各种数据文件的读取技巧

从实用角度介绍了常用格式光盘数据文件的不同读取方法，阐述了几种工具软件读取光盘数据文件的实用技巧，以及光盘安装版软件的移植方法     

空间数据在全关系数据库系统中的管理实现

通过分析Shapefile的格式,设计了在RDBMS上存储和管理空间数据的空间信息表的结构,既保留了所有的空间信息,又保证了空间数据和属性数据在修改时的一致性.实现了对空间数据完全基于关系数据库的可视化编辑,使将空间数据导入关系数据库的管理更有意义.     

广西电子地图系统设计及应用

在WebGIS平台的基础上,采用B/S结构与C/S结构相结合的模式,设计与实现广西电子地图系统.该系统由地图管理浏览、基本查询、统计分析、公交线路查询、地图下载转发、数据备份与恢复和手机短信7个模块组成,包括广西14个地级市的电子地图,每个城市数据涵概18个行业分类,共包含30000多个行政机关、企事业等单位地理数据,能够表现实体位置、道路、公交、水系、平地等内容,信息数据包括文字、图片、视频等,实现了空间信息与非空间信息的数据的集成发布.系统具有覆盖面广、操作灵活、运行稳定、响应迅速、安全易用和信息丰富等特点.     

大数据云存储下海量数据传输完整度控制技术

为确保大数据云存储下海量数据传输的完整度,提出了一种基于属性特征匹配和关联规则的海量数据传 输完整度控制方法。构建海量数据的属性特征高维重组模型,得到关键信息的特征分布状况,据此设计海量数 据的关键信息存储分布结构模型,采用关联规则方法进行海量数据的关键信息特征挖掘提取,利用关键信息进 行海量数据的特征分析和数据聚类处理,采用属性特征匹配方法设计海量数据关键信息存储节点后,利用模糊 减法聚类对关键信息存储节点进行聚类处理,在海量数据传输中,以数据关键信息存储节点传输的完整度实现 海量数据的传输完整度控制。仿真结果表明,采用该方法进行海量数据传输完整度控制,能提高云存储下的空 间利用效率,数据传输完整度高。     

区间集概念格属性约简的组成与结构

区间集是解决部分已知概念、近似不可定义或复杂概念的研究工具。概念格是机器学习、数据挖掘、知识发现和信息检索等领域的一种很有效的数据分析工具。区间集概念格是这两种方法的结合,是对于部分已知概念或不可定义概念信息系统进行机器学习、数据挖掘、知识发现和信息检索的一种有效的数据分析工具。区间集属性约简是揭示区间集概念格本质特征的一种方法。本文揭示了区间集属性约简的组成与结构:两个区间集相对必要属性不能在同一个区间集属性约简中出现;区间集约简与任何一个区间集相对必要属性等价类的交都不空;核心属性和每个区间集相对必要属性等价类中取一个属性组成的集合一定是区间集属性约简。     

偏序结构环形图：一种大数据偏序结构可视化新方法

偏序结构图因其良好的知识可视化特性已在知识发现、数据挖掘等领域得以广泛应用.但在对大数据所形成的超大形式背景进行研究和分析时,偏序结构树形图存在的一些不足,使大数据可视化效果欠佳,不利于对大数据进行数据挖掘和知识发现.本文对偏序结构树形图进行改进,提出了可用于大数据分析的偏序结构环形图.对实例形式背景绘制出偏序结构环形图,并与其偏序结构树形图比较.实验结果表明,该方法清晰、直观,可视化效果较好,能更有效地呈现出大形式背景中的重要信息,可以应用在大数据的数据挖掘和知识发现中.     

复杂产品设计结构模型的节点属性层次研究

分析了复杂产品协同设计过程中的设计信息层次结构与表达方法.根据复杂产品设计时数据量大、多学科优化设计的特点,提出了二级树产品结构模型框架,用于描述复杂产品设计信息层次结构.基于学科分类,将属性节点扩展为属性树,有利于对各类信息的分类存取与管理.提出了两层树状结构的节点属性树.阐述了学科数据层的基本内容,分析了学科数据层与学科协同层的关系映射;提出了二级树结构模型的数据存储结构与节点数据的统一表示方法.实例分析表明,该结构模型有利于实现各学科信息分类管理,能够有效利用学科信息资源,提高复杂产品设计效率.     

属性约简在空间电力负荷预测中的应用

空间电力负荷预测是一个将总量负荷预测分配到供电小区的过程,涉及空间信息量多,影响其未来小区使用的因素也多,这就需要大量的存储空间和较长的运算时间.粗糙集是一种新型的数据分析方法,属性约简是其主要算法,它不需提供问题所需处理的数据集合之外的任何辅助信息.因此采用粗糙集(Rough Set)区分矩阵法对空间电力负荷预测中可能影响小区用地决策的相关属性进行约简,去除冗余属性,得出决定小区用地类型的决策规则,取得了较好的效果,提高了整个负荷预测效率.     

基于属性信息和结构特性的网络节点重要度研究

现有的节点重要度排序方法大多只针对网络的拓扑结构进行研究,忽视了网络节点自身所包含的属性信息.然而这些属性信息至关重要,却广泛存在不完备性,这些不完备属性信息与节点的重要性密切相关.针对这一问题,提出一种基于优势粗糙集理论和TOPSIS方法的网络节点重要度分析方法,融合网络结构特性和节点属性信息,克服了单一从拓扑结构分析的局限.最后,将本文所提出的方法应用于微博社交网络中的用户重要度评价,并与其他方法进行比较,结果表明,该方法的排序结果对节点在属性信息和结构特性的重要性进行了较好的综合,能全面地体现出各节点的重要程度.