基于独立成分分析和神经网络的高光谱遥感数据分类

高光谱遥感数据以数据量大、含混度高、地面样本数据少的特点给分类处理带来了困难。将独立成分分析技术与多层前向神经网络相结合, 得到一种新的分类算法。独立成分分析在提取有效光谱特征的同时, 大大降低了数据的维数。神经网络作为分类器, 分类精度显著高于传统的bayes 分类器。通过对220 波段的高光谱数据进行实验, 得到了良好的效果。     

互联网商业模式下大数据脱敏方法的探讨与研究

针对互联网形式下大数据剧增,敏感、隐私数据容易丢失的问题,提出一种大数据脱敏技术方案,构建出包含资源层、数据层、服务层以及应用层的B/S的管理架构,能够在用户进行信息交互时,保护用户的敏感隐私信息,并对大数据脱敏方法进行了介绍,本文设计的方案能够有效地不同数据库中的敏感数据识别出来,并针对营销数据库、人工智能数据库、门...     

利用ADO.NET数据访问技术访问数据库

介绍了如何利用新一代数据访问技术ADO.NET对数据库进行访问,并且以VB.NET为例说明其具体的实现步骤。     

基于挖掘具有时态限制数据语义的实时事务调度算法

在实时数据库中,事务对时态数据对象的访问在很多领域的应用日益广泛。目前实时数据库中的事务调度算法大多仅考虑数据的逻辑一致性,而忽略了满足时态的一致性。论文提出了新的实时数据库中具有时态限制的事务调度算法PSBA(PredictionandSimilarity-BasedAlgorithm)。首先提出了临时数据截止期的概念,以定理的形式证明了低成本地预测算法的可行性,尽可能早地终止或推迟无法满足时态一致性要求的事务的执行,节省了计算资源以供其它事务执行。继而通过挖掘数据语义,利用数据相似性,结合预测算法,进一步提高了调度性能。与目前所知的有效算法比较,该算法在性能指标上(事务失败率、浪费的CPU时间)明显优于这些算法。     

使用文档型数据库MongoDB深度挖掘天气现象数据内在价值

针对天气现象这种非结构化、模式不固定的数据资料,提出了利用文档型数据库系统来存储、查询天气现象数据资料的方案,以期达到深度挖掘利用该资料的目的。本文先分析天气现象数据利用现状、介绍文档型数据库MongoDB的特点,然后通过具体实例来介绍如何存储、检索天气现象数据,并提供了几种数据使用情况的检索方案。     

人工智能赋能的数据管理技术研究

大数据时代,数据规模庞大、数据管理应用场景复杂,传统数据库和数据管理技术面临很大的挑战.人工智能技术因其强大的学习、推理、规划能力,为数据库系统提供了新的发展机遇.人工智能赋能的数据库系统通过对数据分布、查询负载、性能表现等特征进行建模和学习,自动地进行查询负载预测、数据库配置参数调优、数据分区、索引维护、查询优化、查询调度等,以不断提高数据库针对特定硬件、数据和负载的性能.同时,一些机器学习模型可以替代数据库系统中的部分组件,有效减少开销,如学习型索引结构等.分析了人工智能赋能的数据管理新技术的研究进展,总结了现有方法的问题和解决思路,并对未来研究方向进行了展望.     

Linking Objects of Different Spatial Data Sets by Integration and Aggregation

In order to solve spatial analysis problems, nowadays a huge amount of digital data sets can be accessed: cadastral, topographic, geologic, and environmental data, in addition to all kinds of other types of thematic information. In order to fully exploit and combine the advantages of each data set, they have to be integrated. This integration has to be established at an object level leading to a multiple representation scheme. Depending on the type of data sets involved, it can be achieved using different techniques.Such a linking has many benefits. First, it helps to limit redundancies and inconsistencies. Furthermore, it helps to take advantage of the characteristics of more than one data set and therefore greatly supports complex analysis processes. Also, it opens the way to integrated data and knowledge processing using whatever information and processes are available in a comprehensive manner. This is an issue currently addressed under the heading of interoperability.Linking has basically two aspects: on the one hand, the links characterize the correspondence between individual objects in two representations. On the other hand, the links also can carry information about the differences between the data sets and therefore have a procedural component, allowing the generation of a new data set based on given information (i.e., database generalization).In the paper three approaches for the linking of objects in different spatial data sets are described. The first defines the linking as a matching problem and aims at finding a correspondence between two data sets of similar scale. The two other approaches focus on the derivation of one representation from the other one, leading to an automatic generation of new digital data sets of lower resolution. All the approaches rely on methodologies and techniques from artificial intelligence, namely knowledge representation and processing, search procedures, and machine learning.     

用VB实现外部数据库的调用开发AutoCAD

简要介绍了Visual Basic,Access和Auto lisp分别在编程、数据库管理以及绘图方面所具有的特点。针对AutoCAD在解决专业性较强问题上存在的不足,研究了以AmoCAD2004为平台利用VB6．0调用外部数据库实现参数化绘图的方法和关键技术。以参数化绘制一系列半径不同的圆为例,给出了将VB与VBA结合对AutoCAD2004进行二次开发、实现特定专业领域功能的过程。通过实例验证了该方法技术上的可行性,对于欲利用VB对AutoCAD进行二次开发的工程技术人员具有很好的借鉴作用。     

用DB—Library forC函数访问SQL Server数据库

给出了用DB－library函数访问SQLServer数据库的方法,并给出实例。     

在PB9.0和Oracle 9i中实现多媒体数据操作的方法

阐述了多媒体数据库的实现方式，提出了在Oracle中或在PB 9．0中充分利用Oracle的包和PB的支持，LOB数据类型函数能很方便地实现多媒体数据操作。分别提出了Oracle的方法和PB对LOB数据类型存取的方法，并应用在了医疗保险软件中，效果反映良好。     

盈亏修正法图象边缘检测

边缘检测是数字图象处理中一种重要的处理手段,目前普遍采用的方法是且高斯函数或者Ｂ－样条对原始图象进行预平滑,然后求其一阶导数的极值点或拉普变换的零交叉作为边缘特征点,但是在其原始图象与平滑图象的之间的残余误差中可能存在一些边缘特征信息,为了尽可能提取残余误差中存在的边缘特征点,因此利用Ｂ－样条平滑公式,建立了一种盈亏修正图象边缘检测新方法,其原理是,首先对原始 明数据进行盈亏修正,使得原始 明与平     

夜间灯光数据估算中国省域碳排放与国际碳数据库分配的碳排放比较

快速准确获取省域碳排放数据是实时制定差异化碳减排政策的前提。基于DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据,采用统计数据比较法提取1997～2017年中国大陆各省域（不包括西藏）建成区的夜间灯光总值（用TDN表示）,并利用1997～2014年各省域的TDN值与同期核算的碳排放量建立各省域碳排放预测模型。然后,以2015～2017年的TDN值为自变量估算中国各省域的碳排放量;同时,利用熵值法和碳排放分配模型将四大国际权威数据库（IEA、EIA、EDGAR和CEADs）发布的中国碳排放量分配至各省;最后,将估算结果与四大典型碳数据库分配的省域碳排放值进行比较。研究表明：估算的省域碳排放量与分配的省域碳排放量大体一致,平均绝对百分比误差（MAPE）为6.45%～9.12%,并且基于夜间灯光数据估算的省域碳排放量与IEA和EIA数据库分配的碳排放量更为接近;各省域估算的碳排放量与分配的碳排放量均落在1∶1线附近;单个省域的MAPE值变化在0.68%～14.85%,且多数省域的MAPE值均在10.0%以内。上述结果证明,基于夜间灯光数据通过提取TDN值估算省域碳排放量具有可行性和准确性。