基于数据滤波算法处理地形陡变区域方法研究

数据滤波是多波束数据处理过程中非常重要的环节,但在地形陡变区域,数据滤波处理常常存在“误判、误删”现象,从而导致地形失真。本文通过分析多波束测深误差来源及数据处理流程,得出影响测深点精度的主要因素,进而提出利用C UBE算法对地形陡变区域进行精细处理方法,并总结得出CUBE参数设置的特性与要点。通过对金沙江某水域使用多波束采集的数据进行试验验证,结果表明,数据滤波处理通过对CUBE参数的有效设定,可降低人工编辑强度,提高数据处理精度和多波束处理的效率。

基于数据仓库的企业管理决策支持系统

本文首先讨论基于数据仓库的决策支持系统的优越性,给出一种实现模型。并就建立数据仓库的关键技术进行讨论。提出一种新的实现数据清洗和过滤的方法,并且比较数据立方体的三种存储模型,最后给出量化结果。

数据方体系统设计中的优化问题

支持实时查询的联机分析处理系统的设计是当前一个很重要的研究问题。其中常用的方法是使用数据方体来实现。对于出现频率较高的查询,可以给出对应的数据方体集,使得每个查询都可以直接得到回答。但是在设计基于方体的系统时,需要考虑以下两个问题:(1)数据方体的维护成本,(2)回答频繁查询的响应时间。在用户给出了维护成本上限和响应时间上限后,需要对数据方体集进行优化,使得系统能够满足用户的要求,并回答尽可能多的查询。文章给出了数据方体系统设计优化问题的定义,这是一个NP完全问题,并提出了贪心删除和贪心合并的近似算法。实验表明了算法的有效性。

基于数据立方体的水电工程建设项目群信息管理系统

本文提出了一水电工程建设项目群信息管理系统,其中建立了包含工程信息数据库、施工动态信息数据库、资源信息数据库的数据仓库,不仅加快了海量信息的传输与同步过程,减少数据冗余,而且还实现了项目群信息与知识的共享。并且,针对某水电工程建设监理企业开发了相应的项目群信息管理系统,为企业的多项目管理、知识共享提供了一良好的平台与基础。

OLAP工具在企业决策支持系统中的应用

分析了决策支持系统的组成,以及该系统所使用的关键技术,对联机事务处理技术和联机分析处理技术进行了比较,并提出了联机分析处理工具选型的参考依据,同时针对企业库存管理分析主题,利用联机分析工具创建了多维立方体,进行了多维数据分析。事实表明,利用联机分析技术能帮助企业深入全面地分析业务数据,从不同的角度审视业务经营情况,给企业管理和决策者提供更客观、全面的信息,提高了企业的经营管理水平。

面向数字城市多源数据的空间数据立方体分析研究

系统地介绍了面向数字城市多源数据的空间数据立方体分析操作的基本原理,提出了空间数据立方体的分析操作主要由概括分析、局部分析、全局分析和旋转分析组成。在此基础上,全面叙述了空间数据立方体概括分析、局部分析、全局分析和旋转分析的功能和结构以及分析操作的详细过程。

基于数据立方体的智慧物流信息系统研究

主要从数据立方体的角度,按照模型构建的基本思想,构建基于数据立方体的智慧物流信息系统模型,详细分析模型的框架结构、功能模块和特点等,最后以A物流企业为例,分析A物流企业基于数据立方体的智慧物流信息系统的实际应用。该研究为现代物流企业信息系统的发展提供了一个新的思路。

数据仓库技术在企业管理决策支持系统中的应用

讨论基于数据仓库的决策分析系统的优越性,给出一种实现模型,并就建立数据仓库的关键技术进行讨论。提出一种新的实现数据清洗和过滤的方法,并且比较数据立方体的三种存储模型,最后给出比较结果。这种基于数据仓库技术的企业管理决策支持系统,为决策人员提供了强有力的支持工具,有力地推动了决策的现代化进程。

基于数据立方体的数据仓库安全控制

针对数据仓库与在线分析处理(OLAP)系统存在的数据仓库非法访问和敏感信息间接推理问题,在原有统计数据库安全体系架构的基础上,构建OLAP的3层安全控制体系架构,并结合该架构提出一种新的基于数据立方体的推理控制方法。该方法先预防m维推理,然后清除一维推理,简化了m维推理的检测过程。

数字地理空间框架的科学内涵和发展特征

基于社会需求和测绘发展的背景对数字地理空间框架进行了分析,内容包括数字地理空间框架提出和建设的必然性,总体需求,基本内容,数据体系。指出数字地理空间框架是现代测绘发展条件下测绘成果的新体系,是现代测绘发展的基本任务和主要目标,需要从信息社会的历史背景和测绘转型的战略高度去认识、规划和实施。

基于切片的OLAP动态推理控制研究

针对OLAP系统存在的数据仓库敏感信息泄漏的问题,及已有的推理研究都是以数据立方体为粒度,细粒度的切片推理仍然存在的问题,提出了以切片为推理单元的推理控制方法。该方法将推理粒度细化到切片,使每次查询生成对应的切片格,根据格的依赖关系判定是否存在推理通道,实现动态地防止单切片的推理,提高了敏感信息的保护力度。

层次维编码片段立方体生成算法应用研究

数据量大、数据多维是水利普查数据的重要特征。根据水利普查决策分析的需要,在对数据立方体技术研究的基础上,基于部分物化策略,提出了建立层次维编码片段立方体(HDEFC)。利用维度属性的概念分层特性,在层次维片段中采用混合索引(B-tree和Bit Code)技术对每个层次维的层次属性进行二进制编码,再利用生成的维度编码代替原表中关键字,非层次维片段中采用倒排索引技术对每个片段子立方体进行物化,减少了多表连接操作,从而提高OLAP查询效率。实验结果表明,生成的HDEFC占用较小的存储空间,查询方法在面对高维的复杂查询时具有优势。通过建立水利普查数据分析系统,说明了该方法能够有效地解决因数据量庞大、维度多导致的数据计算和查询效率低下等问题,降低了物化水利普查成果数据立方体的时间和空间成本。

联机分析处理及其在商业自动化中的应用

讨论了一个利用OLAP技术并基于某商业CIMS系统的数据仓库应用方案,为OLAP应用的实施奠定了基础;并对商业自动化中的OLAP应用的设计进行了详细的研究,在设计中实现了数据仓库和OLAP的概念、体系、结构、特征要素,以及OMDDM模型的数据结构.

气象数据归档与查询系统超立方体结构并行算法设计

气象归档与查询系统(MARS)是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)开发的用于多种类海量气象数据管理的框架,其核心是利用多维数据模型和数据立方体来组织和管理气象数据。重点研究了MARS系统的主要架构及其超立方体结构的数据索引方法,在此基础上提出了一种大数据背景下数据立方体的元数据查询优化和并行计算方法。实验表明,该方法能够有效缩短大数据量查询及归档情况下的系统响应时间。

GeoMountain解释工程师系统中相干体软件的开发及应用

相干体技术是利用相邻道地震信号的相似性来检测地震同相轴的不连续性,可以用来识别断层、特殊岩性体、河道等地质现象。在概述了第一代相干体两道互相关算法(C1)、第二代相干体多道相似系数算法(C2)、第三代相干体特征值算法(C3)及其特点的基础上,改进了基于本征值结构的C3相干体算法。结果表明,改进算法具有更好的信噪比和分辨率,计算速度进一步提高。在独立自主研制的GeoMountain解释工程师软件系统平台上开发出相干体分析软件,给出了相干体算法应用实例。

TM1在设计实现销售渠道报表系统的应用

销售渠道报表在企业应用中十分广泛,这类报表产生时普遍存在数据采集困难、报告格式单一、数据冗余和数据利用效率低等问题。为了解决这些问题,以实际项目为背景,借助IBM Cognos TM1工具设计并部署了一个销售渠道报表系统。重点研究了通过不同的数据采集模板,结合多种数据来源和数据展现设计了一个完整的数据模型,提供了灵活的报表格式以及如何根据不同的条件动态产生报表。经企业实际数据验证,该系统运行稳定,减少了报表制作过程中的人力和物力,充分挖掘了数据本身的潜在信息,大大提高了数据的利用率。

基于数据仓库决策分析的电力系统应用研究

首先讨论了基于数据仓库的决策分析系统的优越性 ,给出了一种实现模型。并就建立数据仓库的关键技术进行讨论 ,提出了一种新的实现数据清洗和过滤的方法 ,并且比较数据立方体的三种存储模型 ,最后给出了量化结果。

基于遗传算法的数据方体系统设计

决策支持系统实际应用的需求是用户提出的一组频繁查询。为了在系统资源有限的情况下快速有效的回答这些查询,该文提出了基于查询的数据方体系统设计问题。并使用结合了启发式算法的混合遗传算法来优化数据方体系统。在通用数据库上对各种算法进行了实验比较。实验结果表明了该文提出的混合遗传算法在多数情况下可以取得最优解。在不同的系统维护成本的限制下,混合遗传算法都比Harinarayan贪婪算法有效。维护成本越低,效果越明显。

基于数据立方体的网络舆情监测指标体系构建

互联网技术的诞生,特别是WEB2.0时代的到来,将依靠人际传播的舆论搬上了网络平台,也因此对社会的发展和稳定产生了更加深刻的影响。如何有效地应对网络舆情可能产生的社会危机,成了社会管理者面对的重要问题。本文在对历史文献总结的基础上,借助数据立方体和雪花型模式,从舆情主题、舆情传播和舆情受众三个维度构建网络舆情监测指标体系。并从人民网舆情频道筛选了49个热点舆情事件对该指标体系进行了验证。