基于数据元的数据集成技术研究

针对当前数据集成方法只能精确到属性级映射的缺陷,提出了基于数据元的数据集成方法。用数据元语义树对实体属性概念的内涵进行语义描述,使实体属性的语义能被计算机理解。然后通过语义计算实现精确到实例级的语义映射,从而完成数据集成。     

基于XML的异构数据集成研究

为了实现高校中的异构数据的互操作和全局操作,必须对不同数据源进行集成.XML(eXtensible Markup Language)技术作为表示数据语义信息的标准,正迅速发展成为应用程序间共享信息和交换数据的通用标准.提出了一种基于XML的数据集成模型,并对该模型的结构和集成方法进行了讨论.     

基于SOA的整车企业技术数据集成研究

针对整车企业信息化程度越来越高,但是信息孤岛现象也越来越严重的问题,提出了基于SOA(Service Oriented Architecture)的整车企业跨系统技术数据查询和实时报表的系统设计和实施框架,通过技术方案、用例、类图等详细分析了系统的构架和实施策略.案例研究表明,该系统具有很强的可操作性.     

基于语义网技术的生物学数据集成研究

目前生物学研究十分依赖生物数据的有效性和可靠性.为了构建新的生物知识,来自不同数据源的生物数据必须集成.本文首先介绍了主要的语义网技术及其在生物学数据集成中的应用.接着分析了由于生物学数据的特殊性,语义网技术在生物学数据集成中也面临了一些挑战.最后指出了语义网技术在生物学数据集成方面研究的方向.     

基于语义网技术的生物学数据集成研究

目前生物学研究十分依赖生物数据的有效性和可靠性。为了构建新的生物知识，来自不同数据源的生物数据必须集成。本文首先介绍了主要的语义网技术及其在生物学数据集成中的应用。接着分析了由于生物学数据的特殊性，语义网技术在生物学数据集成中也面临了一些挑战。最后指出了语义网技术在生物学数据集成方面研究的方向。     

基于CORBA的数据集成技术及应用

分析了采用CORBA解决信息系统中复杂的、分布的、异构的多媒体数据集成问题。讨论了常规的结构化数据的交换、转换、共享与集成，论述了CORBA与异种数据源集成技术的主要内容和实现策略。     

高校异构数据集成模式技术研究

随着数字化时代的来临,数字化校园已经迫在眉睫,然而校园数据形式多样,如何将这些异构的数据集成起来,是数字化校园所要解决的首要问题。本文通过数据集成国内外现状;数据异构性的主要表现、集成难点;分析了目前异构数据集成的一般框架,提出了一种基于XML的异构数据集成方案。     

基于XML的异构数据集成研究

随着企业规模的不断扩大,企业信息系统的规模也随之扩大,由于实施数据管理系统的阶段性、技术性以及其它因素的影响,以致于即使在一个单独企业,每个部门或单位就是一个数据源,每个数据源都可能是异构的,它们构成了企业的异构数据源。     

浅谈数据集成相关技术

随着信息化的普及、推广及建设,更多的信息系统投入使用,一方面提高了工作效率、带来了经济社会效益,但另一方面因为信息系统独立、数据源分布异构等原因形成了越来越多的"信息孤岛"现象,为了解决"信息孤岛"问题,数据集成成为一种重要的解决方法。数据集成技术目前已成为社会研究和讨论的热点领域,数据集成的好与坏直接影响信息化建设速度。该文首先阐述了数据集成的产生及作用,其次介绍了一种通用的数据集成模型框架,基于此模型框架从数据质量的角度对ETL(Extraction数据抽取、Transformation数据转换、Loading数据加载)及数据清洗等关键技术进行了研究和介绍,对数据集成的普及和推广有指导意义。     

基于构件的多源异构数据集成技术研究

为解决异构数据源共享问题,研究了基于中介器/包装器（Mediator/Wrapper）的多源异构数据的集成方法,提出了基于构件的多源异构数据集成体系结构,可以将异构数据源的查询以构件的方式实现。充分利用网构构件的自适应性,通过模块的自主组合来屏蔽底层数据源的差异,使用户可以无缝而且灵活地访问多源异构数据,有效地解决了多源异构数据共享等问题。     

基于数据仓库的4G地学空间数据集成技术研究

针对多源、 海量、 异构分布的4G地学空间数据集成难题, 在分析联邦数据库、 中间件集成、 数据仓库等常用数据集成方法优劣的基础上, 提出基于数据仓库与中间件的地学数据集成管理模式; 以JB地区2005年度矿区及所属矿山的10种矿产作为数据源, 构建基于SQL(Structured Query Language) Server的面向服务的体系结构进行验证。结果表明, 该模式既能满足4G地学空间数据异构分布、 网络化传输的特点, 又能满足数据更新快、 实时一致性高的要求, 便于在云平台上实现。     

基于XML的异构数据集成模型的研究

提出了一种基于XML中间件实现虚拟数据库的集成模型,其中的中间件完成请求执行、数据转换等关键功能。     

基于Web Service的异构数据源集成技术的研究和实现

论述了Web Service的技术特点和在异构数据源集成上的优势,探讨了其在实现数据源集成上的可行性。     

基于本体的异构数据源集成系统分析与设计

分析了现有的数据集成方式,针对集成中的语义异构问题提出一种基于本体和XML的集成系统框架,并进一步阐述了其实现中的关键技术,结合航空装备信息的特点,给出该框架在航空装备信息集成系统中的具体应用。     

基于网格的多源空间数据集成模型

讨论空间数据共享、集成的现状和存在的问题,提出基于网格的多源空间数据集成模型,介绍模型涉及的相关技术及模型的体系结构,并对基于网格技术空间数据集成的前景进行了展望。     

异构数据集成方法的研究

企业在信息化发展过程中积累了大量异构数据源,而网络的发展又使企业中不同结构的信息交互成为必然。论述了异构数据源的产生,对异构数据集成方法作了详细分析和比较,提出了基于XML的异构信息系统集成的模型。     

基于Tamino的数字化校园数据集成平台应用研究

数据集成是实现数字化校园的关键问题之一.通过研究以XML为核心的Tamino数据库的核心结构和开发技术,提出了一个基于Tamino的数字化校园数据集成平台体系结构,设计并实现了该平台的基本功能模块,最后介绍了平台的核心实现过程.     

基于机器学习的数据库小数据集并行集成方法

为了解决传统方法不能按照训练样本量设计最优网络模型,集成效率低的弊端,通过机器学习方法研究数据库小数据集并行集成方法。机器学习选用朴素贝叶斯算法,依据条件独立性假设,通过计算目标先验概率,采用贝叶斯定理求出其后验概率,对后验概率进行比较,完成决策分类,对基分类器进行训练,把不同朴素贝叶斯基分类器当成集成分类器,在原始数据库上对基分类器进行训练,依据分类结果对数据库中小数据集样本分布进行调整,将其当成新数据集对基分类器进行训练,按照基分类器的表现,通过加权将其组合在一起,产生强分类器,实现对数据库小数据集的集成处理。通过MapReduce并行处理完成并行数据集成,输出并行集成结果。通过仿真实验与实例分析验证所提方法的有效性,结果表明:所提方法在训练样本规模相同的情况下有最高的分类精度和最小的波动,在不同集成规模下的分类精度一直最高,波动最小;所提方法可达到数据的最优集成,数据失效比降低,合成比提高。可见所提方法集成精度高,计算稳定性强,集成效果好,效率优。     

基于残差融合的时序数据离群点检测算法

物联网的快速发展产生了海量的高维时序数据,然而时间序列易受到外界变化的环境因素影响而产生离群点。针对现有的离群点挖掘算法不能兼顾时序数据的趋势性、季节性、循环性、不规则性的特点,从而导致检测效果不理想的问题,提出一种基于残差融合的时序数据离群挖掘(residual integration outlier,RIO)算法。首先利用线性自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)拟合数据,得到在相同时间粒度下的残差序列,并将该序列作为非线性模型长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型的输入,输出残差序列预测值,而后将经由ARIMA模型与LSTM模型处理的序列在相同时间粒度下融合,得到一条经由混合模型两次处理的残差序列。最后,利用基于直方图的离群点模型(histogram-based outlier score,HBOS)检测出该二次残差序列的离群点。实验表明,RIO算法的准确度得到了较为明显的提高,具备良好的实用价值。