MapGIS与MapStar在数据更新中的应用

结合空间数据更新项目,在分析MapStar软件进行数据更新存在不足的基础上,主要探讨了利用MapGIS和Map-Star共同进行数据更新的方法,并论述了在数据更新过程中所遇到的问题以及解决方法.通过实践验证,将两者结合,利用MapGIS处理拓扑关系,MapStar进行数据更新赋值,能提高数据更新的工作效率,加快工程进度.     

基于已发现序列模式的序列聚类研究

文章研究了利用序列模式的挖掘结果对序列数据库进行再发现的问题,提出一种利用已发现序列模式对数据库中的数据序列进行聚类的方法SPSC.该方法利用发现的序列模式定义了数据序列之间相似度函数和数据序列分组的平均值,使得经典聚类方法k-means可以应用于序列型数据,实现了对包含相似模式的数据序列进行聚类;理论分析和实验表明,与已有的序列聚类方法相比,该文所提出的方法不仅可以得到更加优化的聚类,而且效率更高.     

长江河道AutoCAD数据转换为GIS数据的方法

在由CAD数据转入GIS数据库时属性信息的正确获取成为当前研究数据转换的重点.探讨了利用河道地形高程测点数据生成的不规则三角网为CAD中不连续等高线自动赋高程值的方法:首先基于最短距离和最小方向约束进行断线连接;然后利用三角网进行计曲线赋值;再利用计曲线与首曲线的相互位置关系对首曲线进行高程赋值;最后利用等高线上的特征点加密TIN网,并按高程值再次连接等高线.运用该方法实现了等高线高程值的自动赋值,为CAD等高线数据转入GIS系统提供了新的研究思路.试验及工程实践表明,该方法在少量人工质量控制的前提下,实现了高效率的CAD不连续等高线数据向GIS数据的自动转换.     

基于关系马尔可夫模型的枚举型缺失值估计

针对数据质量中数据缺失问题,提出了基于关系马尔可夫模型(RMM)的枚举型缺失值估计方法.该方法充分考虑属性间的关联性,将动态属性选择(DAS)方法与RMM结合,最大限度地利用完整数据的信息,提高了该方法的估计能力;利用RMM计算源状态到目的状态的转移概率,采用MaxPost和ProProp 2种缺失值填充方法,对缺失值进行填充.采用公认数据集,进行了对比实验,验证了该方法的有效性和优越性.     

基于神经网络时间序列预测器的弯管流量计传感器数据验证

传感器数据验证技术具有重要的实用价值.介绍了一种基于神经网络时间序列预测器的传感器数据验证方法,并利用Matlab对弯管流量计的传感器数据验证进行了仿真,结果表明这种方法是切实可行的.     

基于时变AR模型的GPS定位精度研究

定位精度是影响GPS卫星导航系统应用的重要因素之一.对时变参数模型TVAR进行了研究,并将其应用于GPS卫星导航系统的定位精度分析,以达到减小定位误差的目的.该方法针对定位序列的统计特性,利用时间序列分析方法建立预测模型,通过前面一段数据拟合的模型预测后面一段时间的数据趋势.数据实验结果验证了利用时变自回归方法进行GPS数据建模分析的有效性和可行性.     

数据融合技术在GPS数据处理中的应用

直接利用GPS数据分析道路车速存在较大的误差,可以利用数据融合技术来提高数据的可信度与准确度.在对数据融合技术进行简要介绍的基础上,重点阐述数据融合技术如何分析GPS采集的数据,主要采用关联检验方法来对GPS数据进行处理.以上海大众出租汽车公司提供的出租车GPS数据处理为例,讨论了关联检验在GPS数据处理中的应用.     

截断删失数据下泊松分布参数的点估计

利用EM算法和MCMC方法对截断删失数据下泊松分布寿命参数的点估计进行了研究.利用逆变换法和舍选法对缺损数据进行了填充,获得了产品的完全数据,得到了参数的EM迭代公式.对满条件分布进行了抽样,把Gibbs样本的算术平均值作为参数的MCMC估计.随机模拟的估计效果较好,估计值比较稳定,且精度较高.     

基于广义朴素贝叶斯分类器的空值处理方法

给出了基于广义朴素贝叶斯分类器的空值处理方法,该方法利用广义朴素贝叶斯分类器的较强预测能力及灵活的效率选择方式,有效地解决了数据中的空值处理问题.利用模拟数据进行了对比实验,结果显示,其预测准确性明显提高.     

运用基于数据包络分析的交互式预测方法进行财政预测

对基于数据包络分析法的预测方法进行简化,并将数据包络分析法与交互式方法相结合,得到基于数据包络分析的交互式预测方法.基于该方法得出的预测结果,不仅是技术有效的,同时也是规模有效的.最后利用该方法对财政政策的有效预测进行了实证分析.     

静态与动态面板数据模型及其应用

面板数据也称时间序列截面数据或混合数据,它是将截面数据和时间序列数据融合在一起的一种新的数据类型.本文介绍了静态面板数据模型与动态面板数据模型的一般形式、常用的参数估计方法以及在计量经济方面的应用.     

语噪分离技术综合算法及其应用

目前，话音记录领域对采集到的音频信号仅仅做到了将静音与非静时分离，而未进一步处理非静音。作者针对这一情况，提出一种综合算法：在静音与非静音分离的 基础上，综合应用语噪识别技术，对前一步分离出来的非静音，进行二次处理，即进行语噪分离和音频信号分类处理。实践证明，该算法切实可行，大大降低了噪声环境下记录系统需要存储的数据量。     

传感数据通信协议及高并发服务的设计与实现——以微环境监测平台为例

为了满足人们对于限定区域监测的需求,解决异构数据的表示、传输以及高并发问题,分析了传统物联网平台在传感数据采集以及传输方面的不足,通过功能模块设计,开发了微环境监测平台。针对平台传感层数据采集工作,设计通信协议,统一数据格式,减少数据传输量和能耗,并制定协议通信流程,利用LoRa技术完成终端到网关之间数据的远程传输;针对平台网络层,设计高并发数据接口实现服务端程序接收并处理数据,最终完成系统的研发和测试。结果表明：设计的通信协议可以完成异构数据格式的统一工作,降低了数据传输量和能耗;验证了数据从终端采集设备到网关,并经过上位机最后到服务器整套传输方案的可行性与可靠性、低延迟性以及高并发数据接口的处理性能。微环境监测平台能够稳定运行,为跨行业物联网应用提供了一套数据采集和传输的解决方案。     

XML数据在关系数据库中存储和检索的研究和实现

论述了关系型数据和XML数据之间的相互转换 ,给出了将XML数据存储在关系数据库和将存储在关系数据库的XML数据恢复为XML形式的算法 .由于实际数据类型的复杂性 ,使用Schema来定义XML文档类型 .试验结果表明算法具有较好的性能 .讨论了将XMLQL查询语句转换为SQL查询语句的设计 ,根据文中XML数据存储在关系型数据库中的算法 ,可以对XMLQL查询语句的语法、语义进行分析以转换为相应形式的SQL语句来在关系数据库中查询被存储的XML数据 ,并返回相应的结果集     

大数据软件产品研发进展及挑战

 大数据技术的蓬勃发展催生了丰富的大数据应用，当今各种大数据产品形成的复杂的生态系统。从数据的存储和分析两个角度概述了大数据产品的核心技术，结合权威评测机构的结果，分析了国内市场上大数据产品的现状。未来中国大数据产品研发在开源社区的参与度、复合型人才培养、产品细分和跨学科协同创新上还需进一步努力。     

数字校园数据中心和主题数据库的研究与实现

研究了数据中心和主题数据库的系统结构和运行机制,提出并实现了一套数据中心的设计方案,以解决数字校园建设面临的数据分散、难以共享等问题,最后结合实例描述了信息系统与主题数据库之间的数据交换过程.     

多媒体的数字嵌入及水印技术

数字水印技术是一种信息隐藏技术，该技术将标识数据添加到载体数据中，在出现所有权纠纷时可以通过提取算法随时检测其中的标识信息来证明所有权，因此，数字水印已经被公认为保护多媒体数据所有权的良策，主要讨论了数字水印的原理及一般算法，给出了数字水印的添加有提取的一般模型。     

C与COBOL两种语言数据文件的分析与比较

在介绍Ｃ与ＣＯＢＯＬ两种语言数据文件数据存储形式的基础上，详细分析了数值型数据的存储形式，指出用Ｃ语言处理ＣＯＢＯＬ数据文件时所存在的问题，并给出了处理方法。该方法可以实现Ｃ语言对ＣＯＢＯＬ数据文件的访问，提高用Ｃ语言开发软件的效率。     

具有数据清理功能的交互式数据迁移及应用

针对众多论文对数据迁移的研究多是泛泛地介绍数据迁移的方法,而没有考虑数据迁移过程中的数据清理问题,提出了一种具有数据清理功能的交互式数据迁移技术.该技术把数据迁移和数据清理紧密地结合在一起,具有开放的规则库和算法库.通过在规则库中定义规则以及从算法库中选择合适的清理算法,不仅能灵活、准确地完成数据的迁移,还能保证数据迁移后新系统的数据质量.该技术被应用于医疗保险信息系统再工程项目,取得很好的效果,从而说明这种数据迁移技术在实践中是可行的.     

信息系统数据迁移方法研究与应用

目的研究当信息系统在数据结构、数据或数据库管理系统改变时数据自动迁移的方法和技术。方法提出一种通用的数据迁移新方法,并设计了通用数据导出格式。结果对于正在开发的信息系统和试运行的信息系统能够在保留现有数据的前提下自如地修改数据结构,对于成型的信息系统可自动生成数据结构和数据的迁移。结论所提出的方法在多个信息系统的开发中被证明是实用和有效的。