校园网格数据集成中间件体系结构研究

如何屏蔽校园网中已有数据库资源的分布、异构、自治特性，实现信息资源的全面共享，是校园网格建设必须实现的重点服务内容之一。基于校园网格信息数据的集成共享需求，文中提出了一个扩展校园网格中间件服务的数据集成中间件，给出了校园网格数据集成中间件的关键技术和体系结构，并论述了集成中间件在校园网格体系结构中的作用，以及如何通过与其他网格服务组件的交互来完成应用请求。     

旅游目的地营销系统(DMS)中异构数据集成中间件的设计

分析了旅游目的地营销系统(DMS)的数据库现状,探讨了其数据库资源的特点和旅游者、旅游企业对数据集成的需求.通过对不同数据集成方案的比较分析,采用基于Web Ser-vice异构数据集成中间件技术,设计了DMS的异构数据集成中间件,分析该中间件的设计思路与实现流程.阐述了中间件配置管理、查询构造、查询分解、查询执行和重组等模块的设计.该异构数据集成策略,可以使DMS系统数据库与旅游企业自身数据库连接,以实现旅游信息资源的共享.     

基于代理的网格数据集成中间件

在实际应用环境中,网格数据管理需要集成已有的数据库.以油气勘探开发领域中分布、异构、自治的已有数据库信息源为主要研究对象,采用多代理技术,提出了一种基于网格中间件基础数据管理功能的网格数据集成中间件.详细阐述了中间件核心模块——集成访问代理的结构模型,给出了代理间传递的消息格式,论述了代理间的通信协作方法.     

中间库在异源GIS系统集成中的研究与应用

随着空间数据获取能力的飞速发展,分布式存储管理的空间数据库将成为网络GIS的主要数据源。异构数据库、不同系统间的数据交互问题亟待解决。笔者在分析总结了异源GIS系统集成现状的基础上,引入中间件思想,构建了中间库集成模式,并应用在实际的地理信息系统集成中。     

基于CORBA的数据集成中间件的设计与实现

在研究了国内外异构数据源集成技术的基础上，给出了适合多种异构数据库数据集成的基于CORBA的体系结构、模式集成方法、查询分解算法以及查询优化方法，设计并实现了一个数据集成中间件系统Panorama．Panorama提供了一种研究异构数据集成的实践途径，是一种有效的数据集成工具．     

基于元数据的复杂地学综合数据共享管理

地学数据以长时间、大尺度、大规模为特征，包括空间数据和非空间数据(属性数据)。地学数据无论从其来源或其结构来说，都是非常复杂的，在地学数据的共享中，存在以下的问题。首先，长期以来人们对科学数据问题重要性的认识不足；其二，管理手段十分落后．基于元数据的复杂地学数据共享系统，可以管理不同类型、不同来源和不同格式的数据．实现了对异构数据源的透明访问，系统具有可扩展性和开放性，实现了数据源的自治．共享系统采用4层体系结构，为复杂地学的管理和信息化提供了技术方法。     

基于XML中间件实现异构数据源集成研究

异构数据源的集成能更有效地利用信息资源,实现数据共享。文章介绍了数据集成的基本概念及XML的特点,提出了一种基于XML中间件的异构数据源的集成方法。     

基于XML的异构数据源集成查询中间件的设计和实现

企业ERP建设中形成了许多异构数据源,为了有效使用这些数据有必要进行异构数据源的集成.为此给出了基于XML的异构数据源集成查询的中间件的设计和实现方案.该中间件具有接收查询的功能,还具有对用户查询进行语法分析、生成查询任务树、优化查询、分解查询和组合数据并以XML格式保存信息的功能.     

基于XML的异构数据集成中间件研究

异构数据交换问题已经成为困扰企业内及企业间进行信息交互的一个重要问题.从异构数据集成入手,设计了基于XML的异构数据集成容器中间件,并与某医院数字化档案平台的开发实例相结合,提出了在该系统中实现异构数据集成的思路,为解决企业内及企业间的异构数据交换问题提供了研究基础.     

基于XML与中间件的企业数据集成模型设计与实现

由于企业存在的异构数据环境,系统间无法实现信息共享,如何实现这些数据的统一访问,已经成为数据库研究领域中重要的研究方向.利用XML进行数据集成具有很好的扩展性,首先讨论了XML技术在异构数据集成中的应用特性,设计了基于XML中间件系统的集成模型,分析了各组成部分的功能,并对其集成中间件层的关键技术进行了研究与实现.     

基于XML的异构数据集成模型的研究

提出了一种基于XML中间件实现虚拟数据库的集成模型,其中的中间件完成请求执行、数据转换等关键功能。     

基于OPC的实时数据集成系统设计

针对目前数据集成系统中集成能力、可操作性和可扩展能力存在的问题,研究了工业自动化中数据集成的关键技术,提出一个基于OPC和消息中间件的实时数据集成方案,在此基础上进行了集成平台的实现,结果显示该系统能够提高数据集成的质量和效率.     

一种基于XML的异构数据源集成的方法与实现

异构数据源的集成问题是当前数据处理领域内研究的一个热点，它能更有效地利用信息资源、实现数据共享，文章提出了一种基于XML为中间件的异构数据源集成的方法，并予以实现，首先介绍系统整体框架结构的层次模型和每一层的服务功能，然后对其中的关键问题，如模式转换和XML中间件技术做了详细说明，并结合实例进一步说明了模式间的映射算法以及转换器的具体实现。     

基于中间件的异构数据集成方法

数据集成是企业之间或企业内各部门协同合作的需要。它的目标是实现各个异构数据源之间的数据共享,从而有效地利用资源,提高整个应用系统的性能。针对当前企业对异构数据库集成的迫切需求,给出了一个基于XML和Java的异构数据库集成中间件系统解决方案。     

基于XML的异构数据源间数据交换的实现研究

基于Web Service、XML等设计开发了可配置的灵动数据集成中间件,用于不同数据库系统之间的数据迁移,很好地解决了异构系统之间的数据集成问题,该中间件具有的可扩展性和随需应变的能力,可以适应企事业单位不断发展的信息化需要.详细介绍了数据集成中间件的结构和实现功能,并在基于关系型数据库的档案和办公系统的数据集成中应用了该方案,为用户提供可配置的使用方式.     

基于索引路径的深度网页数据抽取改良

介绍了基于索引路径的数据抽取算法的不足,从代码角度和用户需求角度2个方面进行考虑,提出了一种进改良措施,有效地提升了数据抽取的准确率,从而大大减少了数据冗余．由于补充了记录、有效数据等定义,使得抽取出的数据仍然保有其在网页中的结构关系,为之后的语义标注工作带来了极大的方便,为深度网页（Deep Web）数据集成奠定了良好的基础．     

基于数据拆分的数据集成技术研究

分析了数据集成过程中需要将集中存放的数据进行拆分实际问题,提出了基于字段的纵向拆分、基于记录的横向拆分和基于表的双向拆分等3种数据集成方法,实现了数据集成和资源共享,其思想对于数据集成的过程中需要将各自分布的数据合并起来的实际问题也有很大意义。     

高维数据挖掘中的正则化估计新方法

针对高维数据的特点并基于线性回归模型,利用变量选择降维技术,提出了一种新的、有效的变量选择（或称特征提取）的正则化估计方法．新的正则化估计方法主要考虑了数据的噪声（方差）对正则化估计的影响,在寻找估计的正则化路径时能对方差进行有效估计,且基于凸优化问题的KKT条件和坐标算法思想给出了正则化估计算法的实施细节．实验结果表明,该方法能够提高高维数据集进行估计和变量选择的准确性,是高维数据挖掘中新的、有效的特征提取方法．