多项式数学模型在建筑物沉降观测数据拟合分析中的运用探讨

深基坑工程施工过程中,由于工程风险等级较高,需对工程周边建筑物进行监测,文中建立了观测数据随时间变化的多项式数学模型,并利用EXCEL数据处理软件对观测数据进行了拟合分析,将计算结果与实际观测数据进行对比,分析了误差,进而验证了利用多项式模型对观测数据进行拟合分析与预测的合理性,得出了观测数据随时间变化的数学表达式.     

高校教师数据素养的构成、作用与发展策略

大数据时代的到来不仅为高校教学创新改革的实现提供了一个良好的机遇,同时也有效地促进了高校教师数据素养结构的完善。在当前社会关于大数据研究的基础上,文章就当前高校教师数据素养的构成进行了分析,进一步对大数据环境下高校教师应当具备何种素养进行了探寻。同时,对教师数据素养进行培育的重要作用进行了介绍,以促进人们对教师数据素养培育的重视,促进教师数据素养培育目标的合理制定。最后,详细介绍了大数据环境下高校教师数据素养的发展和培育策略。     

基于Foxpro与SQL Server数据继承问题的设计与实现

论述了不同数据平台间进行数据迁移的设计和实现技术.对于如何把原有数据库的数据迁移到不同数据引擎上进行了探讨,并对基于SQLServer与Foxpro数据库的数据迁移进行了设计和实现.为简单数据库的升级和数据转换提供了一种切实可行的实现方法.     

测试井数据资料的数据清洗技术研究

针对测井和试井资料中存在数据质量的问题,提出了一种基于聚类分析和神经网络预测技术的数据清洗新方法。该方法首先检测测试井数据中存在空缺项的记录数据,对无空缺数据项的记录数据采用模糊聚类分析技术进行数据分类,再对各类数据分别进行蚁群聚类分析和神经网络学习并矫正噪声数据。将该数据清洗方法运用到试井分析中进行检验,取得了良好的效果。为提高测试井数据质量进行正确的解释评价提供了保证。     

基于嵌套滑动窗口的数据流缺失数据填充算法

提出了一种基于嵌套滑动窗口的缺失数据填充算法.考虑到传感器数据流的时效特性,采用嵌套滑动窗口选取空间相关度高且距离最近的数据作为样本数据,之后分两种情况对缺失数据进行填充.算法首先通过皮尔逊相关计算对数据的空间性进行分析,应用嵌套滑动窗口对缺失数据相关的数据进行采样,得到强相关数据,之后采用MKNN算法进行精确填充.通过皮尔逊相关分析和嵌套窗口采样,极大地降低了数据样本大小,提高了缺失数据处理实时性;对于不具有强的空间相关的缺失数据,考虑到短时间内采集数据间强的时间相关性,采用线性相关法对数据进行填充,降低算法复杂度.实验表明,该算法能够实时、精确地对数据流缺失数据进行填充.     

混合动力汽车参数远程监控系统的开发

以混合动力电动汽车为研究对象,进行了车辆运行参数远程采集监控系统的开发。利用下位机通过串口采集模拟CAN格式数据并通过GPRS无线通信模块将数据发送至远端服务器,最后由上位机数据处理软件对原始数据进行数据处理。针对系统的要求和特点,主要对下位机硬件进行了模块选型和整体设计并对上下位机软件进行了设计编写。最后以多台电脑作为模拟车辆数据发射源进行了实验,实现了数据的无线传输,同时对多个数据源进行数据接收,以及对数据的分析处理、回放,并可自行设置数据协议的功能。尤其是数据无线传输和协议设置功能,提高了诊断系统的便利性和通用性。     

基于八叉树的点云数据的组织与可视化

三维激光扫描获取了大量的点云数据,数据的组织直接影响点云数据的操作速度.采用数据库管理点云数据,对点云数据采用八叉树数据模型进行组织,建立空间索引,对点云数据进行分块提取,实现点云数据的检索以及可视化.     

结构化数据清洗技术综述

数据清洗是对脏数据进行检测和纠正的过程,是进行数据分析和管理的基础。该文对经典和新兴的数据清洗技术进行分类和总结,为进一步的研究工作提供方向。形式化定义了数据清洗问题,对数据缺失、数据冗余、数据冲突和数据错误这4种数据噪声的检测技术进行详细阐述。按照数据清洗方式对数据噪声的消除技术进行分类概述,包括基于完整性约束的数据清洗算法、基于规则的数据清洗算法、基于统计的数据清洗算法和人机结合的数据清洗算法。介绍了常用的测评数据集和噪声注入工具,并对未来重点的研究方向进行了探讨和展望。     

基于"3S"的土地督察数据系统构建

本文针对土地督察业务数据繁杂的实际情况,对督察业务涉及的数据进行了分类,包括基础地理数据、土地管理本底数据、专题业务数据、成果数据,并对这些数据进行了预处理研究和数据库设计,提出了土地督察业务数据体系,以达到规范化、标准化督察业务数据的目的.本文的研究对深入了解土地督察业务,科学管理土地督察业务数据,具有一定的现实意义.     

内存数据管理技术在族谱信息系统中的应用

设计并实现了具有数据录入、数据服务、数据输出功能的族谱信息系统.族谱信息系统采用了分布式结构,在每个分布数据节点引入内存数据管理技术,采用列存储模型,自动初始化热点数据,并根据用户请求组织数据建立索引,同时利用事务日志对每个分布数据节点的内外存进行数据同步,对中心数据节点和分布数据节点进行数据同步.     

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。     

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.     

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XML的异构数据源间数据交换的实现

基于Web Service,XML设计开发了可配置的灵活数据交换集成中间件,阐述了数据集成中间件的关键难点部分的设计,如确定数据源、数据源数据和XML数据之间的映射、Select和Insert等命令的语法检查、转换规则的建立等．所开发的中间件在档案和办公系统的数据集成中得到了应用,很好地完成了对异构数据源数据的数据检索、交换、迁移以及数据更新的任务．     

动态数据距离与动态数据几何辨识-恢复

应用P-集合,提出动态数据偏离度概念与动态数据距离的概念。动态数据偏离度包括内-动态数据偏离度、外-动态数据偏离度与内-外动态数据偏离度;动态数据距离包括内-动态数据距离、外-动态数据距离与内-外动态数据距离。应用动态数据偏离度与动态数据距离,得到动态数据的辨识与恢复定理,给出信息系统动态稳定数据的几何辨识准则,并给出应用。动态数据距离使得信息系统动态数据辨识与恢复直观化,是研究信息系统数据变化的一个几何工具。     

平行数据模型的设定和估计

截面数据是选择同一时间上不同区域的数据作为样本观测值 ,而时间序列数据是选择同一区域在不同时间上的数据作为样本观测值 ,二者在实际应用中都有一定的局限性。平行数据结合了截面数据和时间序列数据的优点 ,基于平行数据的模型能解决只利用截面数据或者只利用时间序列数据所不能解决的问题 ,文章对平行数据模型的设定和估计问题进行了研究 ,结合实际对福建省地级市居民消费函数建立了平行数据模型     

数据显断层与数据隐断层的研究与应用

建立能够和谐平衡各个信息系统之间数据断层的机制是实现管理决策变革最关键的3大基础之一,也是智能决策支持系统研究领域的重点内容之一.随着互联网+时代的到来,各式各样的数据资源不断积累,数据断层现象在多个领域表现得愈加明显.通过对数据断层理论体系的进一步研究与实践,着重分析微观层面的数据断层现象,一方面用显断层概念描述各系统之间以及系统内部存在的较为明显的断层现象,另一方面用隐断层概念描述各系统之间以及系统内部存在的非明显的断层现象,并在数据显断层中引入缝隙的概念来描述主题无关数据对象,采用数据聚合的技术手段来降低缝隙数据的断层属性,同时在隐断层中引入"有效密度"来形象地描绘数据分布情况,通过数据熔合来减少无效数据占用的空间.最后以上海"动感101"音乐电台的移动客户端应用日志数据为例,分析了电台数据中所存在的数据显断层和数据隐断层现象.     

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。     

开源大数据框架在海洋信息处理中的应用

 随着中国海洋观测技术和数据收集手段的发展,海洋观测数据量日益庞大、数据复杂程度逐渐增多,传统的数据存储方式和处理方法无法有效地对海洋数据进行管理和分析,同时,数据的区域化和分布化成为海洋数据统一管理的一个障碍,对海洋数据挖掘造成一定困难。本文从大数据生命周期的维度,介绍了主流开源大数据框架在海洋大数据获取、存储、处理、智能分析、安全保护和治理方面的技术原理和应用。     

海量冗余数据干扰下数据库中数据优化检索方法

针对传统方法对数据库中的数据进行检索的过程中,在海量冗余数据干扰时存在无法区分检索数据类别,降低数据检索的效率和精度的问题,提出一种基于特征模糊接近的海量冗余数据干扰下数据库中数据优化检索方法.利用数据模糊集间的接近度表述海量冗余数据干扰下数据库中数据的一致度,结合数据融合技术,对类间数据实现分类处理.利用模糊集算法准确查询分类数据,对分类数据实现二次聚类计算,细分其类边缘,通过加载辨别函数实现数据定位,完成数据检索.实验结果表明:该方法进行数据检索时具有较高的检索效率和精度,且抗干扰能力较强.