数据挖掘及其在SXWG—EIS中的应用

探讨了数据挖掘技术及其在ＳＸＷＧ－ＥＩＳ中的应用,从实践角度分析了数据挖掘技术的特征和数据仓库的形成,为数据挖掘技术在ＥＩＳ中实际应用提供了思路。     

海洋GIS时空数据组织框架模型研究

通过对现有海洋GIS时空数据组织模型的评述，从海洋基础数据出发，以实用、高效的海洋时空数据的组织管理和应用为目标，提出了海洋GIS时空数据组织框架模型，该框架从原始海洋数据集的定义、海洋GIS时空数据仓库的内涵、时空数据的组织层次、算法的应用层次等多个方面进行了全新的描述和设计，使海洋时空数据的组织过程更加详尽、清晰。     

基于数据仓库技术的目标威胁估计模型

介绍了数据仓库的定义、特征以及相关的关键技术，并结合战场威胁估计的实时性、重要性，定义了模型的数据仓库。在此基础上，构造了基于数据仓库的目标威胁估计模型，并进一步建立了目标威胁估计的星型数据组织模型。运用数据仓库技术进行目标威胁估计，能够提高对空中目标的威胁估计快速生、精确性和预测能力。     

EIS开发中若干基本问题的探讨

从较广泛的角度讨论了ＥＩＳ的开发问题，给出了ＥＩＳ的开发框架，它能帮助ＥＩＳ的研究者和设计者辩明系统的开发环境，理清与ＥＩＳ开发相关的重要因素及其相互关系，明确究工作的重点。     

DIGMAP的数据组织与MAPOBJ控件

介绍了DigMap地理信息系统的空间数据组织，包括空间数据组织的层次、图幅处理单元的数据结构及空间数据与属性数据管理等。在此基础上，介绍了基于这一数据组织模式的GIS控件——MapObj的基本功能及用户接口。最后，并就MapObj的实际应用进行了介绍。     

金融业数据仓库中星型衍生子维度模式

数据仓库建模是构建数据仓库的核心,通常采用维度模型的建模方式.分析了维度模型中星型模式和雪花模式的优缺点,并针对金融业数据仓库特点,以证券业务为例,提出了星型衍生子维度模式概念,阐述了此结构的生成条件、算法和优点,即在典型的星型模式中,对大维度表中基数较小的相对独立的维度属性进行分解,生成子维度表,用代理键将其与父维度表及事实表关联,这有利于数据装入、提高数据仓库综合查询效率及一定程度上减少数据冗余,这对于金融业数据仓库中多主题的数据建模具有实际应用价值.     

多媒体远程教育网中基于超文本结构的数据组织

分析了现有远程教学网络中Ｗｅｂ服务器与数据库连接方式的缺陷，在此基础上提出多媒体远程教育网络中基于超本结构的数据组织方案，并详细设计了相应的虚拟超本数据模型。     

EIS环境下的数据挖掘技术的研究

从数据挖掘的一般性定义入手，给出了ＥＩＳ环境下数据挖掘的概念和过程。并根据ＥＩＳ和数据挖掘各处在的特点，以概念树算法和决策树算法为例，在分析了它们算法原理的基础上，探讨了通过属性值间概念存在的层次关系实现ＥＩＳ数据查询的农级细化；根据信息论原理，以分类学习为基础，通过计算各属性所含信息量大小，得出判断规则，     

EIS信息组织的探讨

以超文本为重点，结合三峡物资管理ＥＩＳ的开发实际，探讨了开发ＥＩＳ的信息组织方式，给出了一般ＥＩＳ信息组织的框架，并借助人工智能中语义网络的概念，对ＥＩＳ环境下的超文本结构进行分析。     

基于Intranet的数据仓库技术

提出了一种新的数据仓库技术，讨论了目前业已建立的数据仓库所存在的局限性，并．在提出建立基于Intranet的数据仓库的重要意义之后，阐明了这种技术体系的结构、优点及发展趋势。     

CIMS中的数据仓库技术

由数据仓库技术发展的起因开始,较全面系统地介绍了数据仓库的概念、特征和数据组织结构,指出了影响数据仓库技术成功的关键性的5个因素,并根据对数据仓库的认识及以往参加CIMS系统设计的实践经验,提出了在CIMS中应用数据仓库技术。     

基于WEB的数据仓库安全模型

文章对基于Web的数据仓库安全隐患进行了深入的分析,在此基础上提出了一种基于Web的数据仓库安全模型。     

一种类地球数据仓库概念模型

数据仓库概念模型的设计是数据仓库设计的重要阶段,它既要正确反映用户的需求,又要使用户易于理解,而且不同于传统事务处理系统概念模式设计。提出了一个类地球模型的数据仓库概念模型,描述了其主要结构,给出了对该模型的评价,并应用到销售事实实例中,体现该模型清晰、多层的表示能力,对不规则的层次关系有一定的灵活性,同时还保留了较大的可扩展性。     

基于本体的数据仓库模型

介绍了本体和数据仓库的概念,探讨了基于本体的数据仓库结构,并举例说明了本体数据仓库的构建过程。     

教育管理数据仓库系统分析

根据教育管理信息的特点, 本文分析了现代教育决策的需求, 提出于教育业务数据库系统之上为辅助教育分析决策建立数据仓库系统的基本构想     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

Data Warehouse for Quality Management Systems

１ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅａｎｄＯｐｅｒａｔｉｏｎａｌＤａｔａＳｔｏｒｅＴｒａｄｉｔｉｏｎａｌｄａｔａｂａｓｅ（ＤＢ）ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｈｉｃｈｉｓｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ－ｄｒｉｖｅｎａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－ｏｒｉｅｎｔｅｄｒｅｍａｉｎｓ...     

数据仓库清洗技术讨论

数据仓库建设过程中最关键的环节是数据集成,本文重点分析了数据清洗需要解决的问题及涉及的主要技术,针对数据库的数据模型与数据仓库模型的区别讨论了利用元数据的映射规则的数据清洗方法.