2020年地球数据科学与共享热点回眸

 地球数据科学是地球科学与数据科学的结合，是地球科学研究与数据驱动科学发现范式转变的前沿交叉领域。在地球大数据研究快速兴起的背景下，从地球数据大科学计划、科学数据治理和地球科学数据共享等方面回顾了2020年的进展。介绍了深时数字地球大科学计划、地球大数据科学工程，以及全球数据汇聚、数据认证、数据仓储、数据政策、数据标准、数据标识等方面的进展和地球科学数据中心、数据库、数据模型、数据集成和数据出版等实践。展望未来，充分重视科学数据治理的规则，推动地球科学大数据计划发展，加强建立地球科学数据生态，促进地球科学数据领域的各方面合作，仍然是当前的紧迫需求。     

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。     

大数据可视化技术及应用

 随着人类产生数据量的增加，数据可视化需要处理的数据规模、类型及需求都发生了显著变化。在大数据时代，数据可视化面临诸多新的挑战。从大数据本身的特点及其应用需求出发，结合数据可视化的研究现状，介绍了适用于大数据的数据可视化技术；分析在大数据条件下数据可视化所要解决的8个关键问题；讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。     

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.     

(■,F)-数据离散矩形区域在数据辨识中的应用

应用新数学模型P-集合,提出数据传输中三种异常数据的概念:■-异常数据、F-异常数据与(■,F)-异常数据;提出(■,F)-数据离散矩形区域概念;给出丢失-侵入数据发现定理、系统输出数据分离定理、系统输出数据类型辨识定理、(■,F)-异常数据在(■,F)-数据离散矩形区域的定位定理;给出(■,F)-数据离散矩形区域在系统输出数据类型辨识中的应用。丢失-侵入数据发现定理与系统输出数据分离定理是系统输出数据类型辨识的基础,(■,F)-数据离散矩形区域的提出,为系统数据的几何辨识和系统出现异常数据的预警提供了一种新的理论与方法。     

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。     

面向大规模数据的模糊支持向量数据描述

针对支持向量数据描述面临的噪声数据敏感问题和大规模数据分类问题,提出面向大规模数据的模糊支持向量数据描述.该方法引入模糊理论和核心向量机,不仅在构造最小超球体时忽略对分类结果影响较小的数据,而且将支持向量数据描述的适用范围从中小规模数据扩展到大规模数据.人工数据集和标准数据集上的实验表明新算法的有效性.     

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。     

在VF6.0中实现数据的交互

本文主要介绍VF环境中数据与其它软件数据的交互。如何将各种类型的数据转换成VF应用程序中数据,以及将VF中表文件内的数据转换成其它形式的数据。     

农业资源属性数据挖掘研究

针对农业资源属性数据挖掘提出了预处理方法,并在此基础上探讨了对应数据挖掘的3个层次(即由原始数据生成新的数据,由数据产生模型,由数据归纳出知识),为农业资源数据处理提供了一种解决途径。     

键值数据库中弱数据一致性改进技术研究

当前数据库中弱数据一致性维护方法存在读写性能低、集群性能差的问题,为此,提出一种键值数据库中弱数据一致性改进方法。采用数学归纳法建立hash值空间的上下限,利用哈希函数对数据库中的冗余数据进行优化;在此基础之上,通过建立未知弱数据和己知弱数据之间的回归预测模型,同时利用BP网络算法对数据迁移中的缺失数据进行采集,以保证数据的一致性。实验结果显示,与传统方法相比,采用本文方法读写性能更好,且对数据块越大,吞吐量成倍提升。     

书目数据制作社会化趋势分析

简述了书目数据制作社会化的表现形式和发展趋势,探讨了书目数据制作社会化对书目信息共享的影响,指出利用CIP数据将有益于我国书目数据制作整体水平的提高。     

论数据挖掘技术在信息分析中的应用

从通用数据挖掘步骤入手,阐述了数据挖掘技术在各信息分析领域中的应用,结合实例探讨了Web数据的特点及实现Web数据挖掘的有效方法.     

浅谈数据仓库成功实施的关键因素

根据数据仓库实施的方法论,剖析了数据仓库实施过程的关键任务环节,从9个方面探讨了影响数据仓库实施的关键因素,并结合多年的实践经验为数据仓库的成功实施提供了有价值的建议.     

空间数据集成研究--以空间数据仓库的构建为例

随着空间数据复杂性的增加,现有的空间数据库和空间分析工具已经不能提供足够的决策支持,迫切需要建立大量具有历史数据,以及不同尺度的空间数据仓库．在建设空间数据仓库的过程中,数据集成是一个重要的环节,专门针对空问数据的集成更是一项艰巨的工作,本文在研究了现有的空间数据库,空间数据仓库以及空间数据集成的基础上,首先探讨了空间数据仓库模型的建立过程,然后系统提出了面向空间数据仓库数据模型的数据集成的两个主要的方面：不同数据源的空间数据的集成;不同尺度维上的空间数据的集成.     

网络环境下书目数据质量的控制

从网络环境下书目数据质量控制的必要性入手,阐述了书目数据质量控制的内容,并提出了网络环境下做好书目数据质量控制工作应采取的措施.     

钻柱实验模态测试数据处理算法研究

对于变长度钻柱振动的实验模态分析中,在不同激励点所获得的频率响应特性不一样,个别点差异甚至非常大,实验数据存在以下问题:其一,个别测点存在频率缺失的情况;其二,有些测点得到的频率成分会集中在某个小频域范围内波动。针对以上实验模态数据存在的问题,提出了一种数据修正的算法,并编制了相应程序。通过在同一钻柱上调整传感器分布、选用不同材质锤头激励等方法分别做实验,获取了四组模态数据,使用本修正算法处理得到的钻柱固有频率一致性很好。应用有限元方法得到的钻柱的计算模态结果与实验模态结果也十分吻合。实验模态数据修正算法能较好地解决实验中被测对象固有频率的判断与修正问题。     

数据挖掘技术及其所面临的问题

数据库系统、数据仓库和WWW已经成为信息处理系统的主流。海量数据的处理问题使知识发现和数据挖掘 (DataMining)成为目前网络数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一。数据挖掘是一个多学科交叉领域 ,被认为是信息产业 2 1世纪最有前途的学科。本文主要介绍了数据挖掘有关概念及其发展 ,并对数据挖掘面临的相关问题进行了研究与探讨     

数据仓库系统中索引法压缩基量数据技术

本文通过对数据仓库系统模块总体结构进行分析,阐明了基量数据在数据仓库系统中的性能。根据仓库系统中的基量数据不断海量化,提出了通过索引法压缩基量数据,提高数据仓库处理数据的能力。