西城区不动产登记预约和信息发布系统建设

从不动产登记现状出发,为满足北京市西城区智慧服务大厅的建设需求,依托微信平台和信息化大屏,采用超文本标记语言的最新修订版本5.0(HyperText Markup Language 5.0,HTML5)、"互联网+"、网闸等主流技术,搭建了"北京西城不动产登记"微信公众号、大厅信息发布管理系统,并对大厅现有的自助预约、自助取号、叫号等系统进行升级改造.系统的建成和应用简化了大厅办事流程,提供了多元化与便民化服务,助力了北京市营商环境的改善与优化.     

基于空间自相关的支持向量机空间聚类研究

经济统计信息多包含多维度的属性,在研究数据内在结构时,需要采用降维方法将多维信息转换到三维以内的空间以实现多维信息可视化和聚类。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,但SVM是一种监督分类方法,需要已知样本集来训练分类过程。由于高维经济统计数据中往往缺少已知聚类中心,从其他方法的聚类结果选择小样本集作为聚类中心具有很大的主观性;空间自相关分析能揭示出高空间聚集区域和随机离散区域,并能分析出各区域的空间聚集模式,这为已知小样本的选择提供了可行的方法。该文以四川2007年统计年鉴的经济数据为例,通过主成分分析法和非线性映射法进行聚类,将各类中心和空间自相关分析揭示的高空间聚集目标作为已知样本集导入SVM,得到的结论是:采集于主成分分析法和非线性映射法的两个不同已知样本集的SVM分类结果之间的差异较大,已知样本集的选择具有很大主观性;空间自相关分析结果能大量减少特征样本集的数目,这不仅简化了SVM算法分类过程,并且结果也能准确反映四川发展实际情况。     

基于L系统的地震裂隙模拟研究

分形技术根据物体的局部自相似特征,突破了以往只能生成较规则图形的局限性,能够利用较少的描述性语句构造出复杂的非规则图形,如树木,河流和地震裂隙等。地震断层的破裂结构具有复杂性与随机性,然而在破裂过程中,总体形态蕴涵着分形的性质,该文研究基于L系统的三维结构建模方法,用以模拟地震断层的破裂。本文通过对地震数据的采集,从整体几何结构出发,并考虑地震断层破裂的规律和岩石的各向异性,提出基于几何可观察性的三维地震断层破裂的L系统构造模型,最后基于OpenGL图形库,实现裂隙的三维可视化仿真。     

DEMETER卫星数据格式解析与数据入库效率研究

该文旨在解译DEMETER卫星载荷的二进制数据格式,并实现海量电磁数据导入ORACLE数据库的入库技术,为高效分析卫星数据和研究地震-电磁效应奠定基础.考虑到海量数据入库耗时太长,因此基于入库效率提出了3种不同的数据入库方法,并采用C和OO4O(Oracle Objects for OLE)接口编程实现.从入库耗时和后续科学分析的便利性对3种入库方法的效率进行比较和分析,采用最优方案建立了Demeter卫星数据库,为后期基于Oracle的高效数据读取和分析提供了技术依据.     

基于区块链技术的数据共享模式应用——以北京市不动产登记为例

本文以北京市不动产登记领域为例,针对跨部门间数据共享无法完全互信,导致共享数据存在使用率低、推广应用难的问题,提出了一种基于区块链技术的数据安全可信共享应用新模式,并建立不动产登记区块链平台,为北京市不动产登记跨部门数据共享安全可信地使用,提供了一种切实可行的解决方案。     

空间多维经济统计数据的降维方法——以四川省经济统计数据为例

经济统计信息往往包含多维属性,需要采用降维方法将多维信息转换到三维以内的空间来实现多维信息可视化,这有助于研究其内在空间分布规律。在评价线性方法 (PCA)、非线性方法 (NLM和SOFM),以及监督分类方法 (SVM)等四种降维方法的基础上,以2007年四川省区县尺度为研究单元,运用不同分类方法针对区县社会经济发展现状进行聚类(分类)处理,并对成果的差异性展开了深入讨论,主要结论如下:PCA虽然能在整体上揭示经济发展趋势,但结果与实际情况差异较大;NLM能很好地展现出四川经济发展的区域态势和核心区域,准确反映了四川经济发展现状;SOFM的分类结果与发展现状较吻合,但局部地区存在一定的错分情况,且不能进行类内目标的比较;SVM是监督分类,需要已知样本来训练分类过程,在样本的选择上存在较大的主观性,且最优参数的搜索过程较为复杂。本文对几种降维方法的比较,并在经济统计领域中的应用,可以为相关的空间多维信息降维研究提供参考。     

用OO4O实现GeoRaster的数据存储管理

Oracle Spatial是Oracle数据库中管理空间数据的模块,其中Oracle Spatial10g提供的Geo-Raster对象为管理海量的栅格影像数据提供了较完整的数据模型和数据管理、操作的方法。介绍GeoRaster对象对影像数据的存储与管理的数据模型和组织方式,并对其具体实现方式进行分析,最后使用OO4O技术实现Oracle GeoRaster遥感影像数据的存储和查询。