开源轻量级GIS组件在气象数据可视化中的应用

本文介绍了GMap.NET、Leaflet两个开源轻量级GIS组件在气象数据可视化中的应用,重点对瓦片地图源的扩展、气象数据预处理与封装、气象数据图层的构建与叠加等主要技术问题进行了探讨,提出了解决思路。     

基于时空聚类的多源异构时序数据集成方法

针对传统多源异构时序数据集成方法执行和抽取时间较长、筛选准确率较低的问题,设计基于时空聚类算法的多源异构时序数据集成方法。协同处理多源异构时序数据,根据协同处理结果与时空集合标定结果构建时空聚类矩阵,以时空聚类矩阵为基础计算多源异构时序数据集成需求,通过时空聚类算法转换数据,以此进行多源异构时序数据集成。实验结果表明,该文方法的多源异构时序数据执行和抽取时间在20 s以内,筛选准确率高于95%,集成效果更好。     

面向气象信息业务的自动化运维设计应用

面对气象信息化建设的多重挑战,气象部门传统单一的运维模式已经严重制约其业务发展。DevOps工具为气象信息系统运维提供一种新的解决方案,文中结合自动化运维框架和目标开发体系设计思路,提出一种面向国省气象行业通用的自动化运维平台设计方法。对配置管理数据库（CMDB）配置项关系构建、自动化运维功能设计、Activiti流程编排可视化等关键技术进行阐述,并采用SaltStack和Django开源技术对自动化运维Web平台进行实现,该平台作为气象综合业务实时监控系统（天镜）自动化运维的核心功能,已在全国气象部门进行推广。应用结果表明,该功能能够增强气象信息运维业务工作实效。     

基于电力大数据的供电服务指挥平台构建技术研究

随着配电网中网架结构日益复杂、一二次设备深度融合与电力数据指数化增长,配电网运检管理、生产调度、安全监控等电力业务应用难度迅速增加。为了适应多源异构电力数据场景下的电力多重业务需求,本文基于通信协议交互融合技术、主动服务管理技术与电力大数据技术,研究了构建统一控制、格式兼容、信息共享的供电服务指挥平台关键技术及其软件、硬件、数据等多维复杂结构,从而实现不同场景的海量数据一体化组织和管理。通过对配电网电力大数据在智能需求响应的实际应用算例,证明了该服务指挥平台在配电网稳定运行管理中的重要作用。     

基于XML和Web Service的数据集成中间件

主要研究多源异构数据集成的方法,其目标是向具有访问异构数据源要求的用户提供一个统一的查询接口,而不必考虑各局部数据源之间的差异。目前,在多种异构数据源集成方法中,中间件法由于其成本低、容易实现,以及局部数据源加入方便灵活,自治性强等优点,已成为数据集成的主要方法。本文采用中间件法,利用XML技术和Web Service,对多源异构数据的集成问题进行了探讨。     

基于数据仓库的高校OLAP系统设计

数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、时变的数据集合,他用于支持决策分析.针对目前所在高校只有基于联机事务处理的管理系统,缺乏对历史数据的有效利用和分析,因此提出基于数据仓库的解决方案,针对高校比较突出的就业、成绩、教师、科研等问题进行组织,设计多维数据模型,实现联机分析处理.     

面向智慧能源的供需平衡数据可视化挖掘方法

为满足能源数据监测和综合分析领域的业务需要,提出面向智慧能源的供需平衡数据可视化挖掘方法。构造数据迁移与分类视图,确定每个供需平衡数据点位置坐标,并采用正交投影可视化技术将数据挖掘算法核心结构展示在视图中(支持用户对其进行相应调整);引入数据挖掘算法,提取数据可视化挖掘结果参数,实现面向智慧能源供需平衡数据的可视化挖掘。实验结果显示:智慧能源供需数据可视化挖掘结果综合评分数值范围为64.70~82.04分,充分说明该方法具备较好的可视化挖掘性能,可应用在多维典型用能场景中。     

基于虚拟现实技术的激光传感器数据多维可视化方法

传统的基于WebVR的激光传感器数据多维可视化方法,基于几何模型的激光传感器数据多维可视化方法与基于三维GIS空间的激光传感器数据多维可视化方法均存在数据处理速度慢的问题,为此设计一种基于虚拟现实技术的激光传感器数据多维可视化方法。采集激光传感器数据,对数据预处理,利用八叉树方法对数据空间进行划分,并定义传递函数,目的是为了获得三维数据场的数据属性,建立三维对象渲染模型,根据虚拟现实技术中的点、线、面等构建模型,以此完成激光传感器数据多维可视化处理。实验对比结果表明此次设计的基于虚拟现实技术的激光传感器数据多维可视化方法比传统的三种方法处理速度快,能够快速地传递激光传感器数据信息。     

用电信息采集系统中多源异构通信协议设计

数据采集终端中上下行数据通信遵循的通信协议不同,导致主站接收数据与电能表采集数据的质量不同,也无法保证产品的复用性。现有的面向对象协议对终端不同功能模块数据统一通信的支持还不完善,导致终端的数据采集耗时较长。因此需要设计一种支持多源异构数据的通信协议,保证终端的各功能模块能够快速、统一的进行数据通信,有效提高数据采集效率。对现有的面向对象通信DLT698.45协议进行扩展,在各个功能模块中增加了相应的属性和方法,实现对不同功能模块中多源异构数据通信的支持。实验测试中使用多源异构通信协议的终端在功能和性能上明显优于面向对象通信协议,将多源异构协议应用到终端产品中可以增强终端的各项功能支持,同时显著提高数据采集效率。     

一种基于深度学习的多源异构数据融合方法

在大数据背景下,结合深度学习,讨论了多源异构影像数据融合问题,在数据融合的基本架构基础上,构思了一种泛化性强的多源异构影像数据融合的深度学习模型,将深度学习技术运用到多源异构数据信息提取与挖掘。     

基于云环境下海洋环境监测大数据处理平台的研究

云计算是IT行业发展的新阶段。它是并行计算,网格计算,分布式计算和网络技术发展的结果。大数据技术的应用,实现了多源异构海洋环境监测数据的集成,对海洋环境监测数据的发展非常有意义。并且可以共享,以避免出现信息孤岛。能够为数据分析和挖掘提供所需的数据。这项研究有利于解决海量海洋环境监测数据管理问题,满足海洋环境研究人员对大数据的需求,并进一步探讨大数据技术在海洋环境监测中的可能应用场景。最后,讨论了云环境下海洋环境监测大数据处理平台的架构,以实现以数据为依据的决策,提高海洋环境管理水平。     

面向多源遥感图像的自适应目标检测

近年来,目标检测已经在含有大量标注的数据上展现出了良好的效果,但当真实测试数据与标注数据存在域间差异时,往往会导致训练好的目标检测模型性能降低。由于相比于自然图像,多源遥感图像在成像方式和分辨率等方面存在特有的差异,而传统的方法需要将多源图像数据重新标注,这将消耗大量人力和时间,因此在遥感图像上实现自适应目标检测面临特有的挑战。针对以上问题,本文提出了一种面向多源遥感图像的自适应目标检测算法,在图像级别和语义级别上对网络进行对抗训练。此外,通过结合超分辨网络,进一步缩小了图像级别的差异,实现了自适应目标检测。本文在两个多源遥感数据集上进行实验,结果表明本文方法有效提升了目标域上的检测效果。      

多域一体化作战下的多源异类信息融合研究概述

针对多域一体化作战下的多源异类信息融合面对的新挑战、发展的新趋势及待突破的关键技术进行综述.首先从多源异类信息融合的架构、信息的差异性、处理过程及参数的适应性等方面出发分析了多域一体化作战下多源异类信息融合面对的挑战;其次针对以上挑战总结了多源异类信息融合耦合化、多源化、智能化和一体化的发展趋势;最后结合以上发展趋势梳理出了四项多源异类信息融合的关键技术.     

海量超声数据体可视化研究

近年来,随着科学数据的快速增长,海量数据的可视化分析成了急需解决的难题.越来越多的处理海量数据的方法向着并行、分布式处理的方向发展.本文提出了一种混合的框架来处理海量的超声数据,该框架通过整合多种硬件环境和计算资源来处理海量数据;所有的数据都存放在一个基于高速网络环境的数据共享中心,具有高性能显卡的前端工作站将耗时的处理任务分配到网络中的计算结点,而自身处理显示和交互的操作;同时基于OpenCL和OpenMP实现了可视化算法在GPU和CPU上的并行计算;核外算法应用在本框架中来处理海量的体数据.实验结果表明,本文提出的框架不仅可以处理海量数据,而且具有较高的交互性能.     

Model and application of cyberspace information system

For the visualization of cyberspace is still using the traditional geographic information system,which makes it difficult to truly express the characteristics and laws of cyberspace,a multi-scale,multi-dimensional and multi-view cyberspace information system model was proposed to take the cyberspace information system as a concept parallel to the geographic information system,that was,the geographic information system supported visualization based on the geographic coordinate system,and the cyberspace information system supported visualization based on the coordinate system of cyberspace itself.Then,the basic concepts of cyberspace information system were defined to provide a theoretical foundation for later research,and the key technologies,part of exploratory research work including the coordinate system,scale,multi-dimensional expression model and application cases were expounded.According to the prototype developed,the cyberspace information system is more convenient for the display and processing of cyberspace affairs.     

多源异构数据融合的城市私家车流量预测研究

通过有效地捕获城市私家车出行的时空特征,提出一种多源异构数据融合的私家车流量预测模型。首先,融合私家车轨迹和城市区域数据表征城市私家车的出行分布;其次,通过多视角时空图建模私家车出行和城市区域之间的动态关联,设计了多图卷积-注意力网络以提取车流量演变的时空特征;最后,进一步融合时空特征与天气等外部特征,联合预测私家车流量。在长沙市和深圳市采集的真实数据上进行验证,实验结果表明,与现有的模型相比,所提模型的均方根误差约降低了11.3%~20.3%,平均绝对百分误差约降低了10.8%~36.1%。     

基于域与样例平衡的多源迁移学习方法

针对如何有效使用多源域的决策知识去预测目标域样例标签的问题，提出一种平衡域与样例信息的多源迁移学习算法.为实现上述目的，本文提出了一种基于域与样例平衡的多源迁移学习方法（Multi-source Transfer Learning by Balancing both Domains and Instances，MTL-BDI）.该方法的基本思想是将域层面和样例层面的双加权平衡项嵌入到迁移学习的原始目标函数中，然后利用交替优化技术对提出的目标函数进行有效求解.在文本和图像数据集上的大量实验表明，该方法在分类精度方面确实优于现有的多源迁移学习方法MCC-SVM（Multiple Convex Combination of SVM）、A-SVM（Adaptive SVM）、Multi-KMM（Multiple Kernel Mean Matching）和DAM（Domain Adaptation Machine）.     

基于证据源和组合规则双修正的证据合成

针对冲突证据合成时传统证据合成和单一修正改进方法存在的问题,提出了新的证据源预处理和组合规则双修正的证据合成方法.利用夹角余弦理论,计算证据向量距离后转化得到权重系数,依据权重系数对证据进行重新概率分配,完成证据源修正;之后用修正的动态合成规则,进行修正证据的合成;同时提出了算法分析模型.实例结果验证了算法在证据合成时具有最优结果、较强通用性和稳定性,可应用于信息融合、不确定信息决策等领域.