关联数据:正在到来的数据革命

前言现今,语义网时代给我们带来巨大挑战。过去的20多年,信息技术极大地影响了图书馆,导致图书馆的自动化配置和图书馆的用户服务均发生很大变化。图书馆经历了由纸质文献到数字资源的根本性转变,图书馆的服务也从实体服务转变到网络服务,图书馆的发展正由馆员为主导向读者行为为主导过渡。2012年6月11日,一场精彩的主题报告阐述了新的网络信息途径,即关联数据网。

联机计算机图书馆中心与七家知名图书馆合作开展关联数据试点项目

2015年9月11日,联机计算机图书馆中心（OCLC）宣布启动与哈佛大学图书馆、康奈尔大学图书馆、美国国会图书馆、美国国家医学图书馆等7家知名图书馆合作开展关于个人身份信息关联数据的试点项目,目的是发现关联数据对图书馆工作流程的影响。该项目将帮助图书馆工作人员减少关于人物标识符关联数据集中的冗余数据。该项目数据来源于OCLC联合数据库中1.09亿条作家、导演及音乐家等人物的元数据。

“关联数据专题”前言

2014年万维网（World Wide Web）迎来了25岁生日,万维网之父蒂姆·伯纳斯-李（Tim Berners-Lee）爵士不忘初心,不满足于现有HTTP协议只实现了简单的服务器文件指向,而希望这个指向含有＂语义＂,即指明链接的对象与被链接主体的属性关系。

建筑物的耐久性与不关联数(英文)

以《黄金率与五重对称》为开端,《物体的形状与黄金率》进一步阐述了现实生活中多边形结构占主要形式的理由(层次结构定理),如,黄金率出现在许多建筑物和绘画作品中(美学定理)等。本文是前述研究的延续,目的在于揭示关于金字塔和其他神圣建筑物数据方面的许多错误推测。这里我们以同样的思想来诠释关于或者黄金率或者等极其美好的数据的错误推测。研究的成功在于仔细探求了许多金字塔的数据,而不只是研究最大的一个金字塔的数据。前半部分是不关联数,后半部分我们致力于二次域上的黄金分割率,并以一种简单易懂的方式,给出了许多代数数论中的记号和结果。我们认为读者具备(代数)数论的初步知识。有关这方面的详细内容,读者可参阅即将出版的书《数论与代数》。

基于改进的CEEMDAN与关联维数的石化轴承故障特征提取

针对石化机组轴承振动信号难以自动区分的问题,提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与关联维数的石化轴承故障特征提取方法。选取某故障诊断重点实验室实测的轴承故障数据中4种工况下的轴承振动信号进行测试分析,采用改进的CEEMDAN分解测得的振动信号得到多个模态分量IMF,对得到的高频分量进行叠加求和后求取数据的嵌入维数和延迟时间并进行相空间重构,结合G-P算法求不同嵌入维数下的关联维数进行特征提取。通过极限学习机进行实验,准确率达到92.5%,证明了方法的有效性。

基于关联维数的CRTSII型板式无砟轨道层间离缝状态评价

CRTSII型板式无砟轨道为多层结构体系,层间可靠的黏结是保证高速列车运行安全的前提。在温度荷载的循环作用下,轨道板与砂浆层间出现不协调的温度变形,导致层间离缝等病害的产生与扩展。为对层间离缝状态进行有效监测与科学评估,搭建无砟轨道关键参数监测系统,对服役状态下无砟轨道的板温与层间离缝宽度变化进行长期监测。基于非线性系统的混沌理论,对板温与离缝宽度时间序列的混沌性进行识别,并提出应用关联维数的层间离缝状态宏-微观映射关系分析方法。研究结果表明:纵连板式无砟轨道离缝状态与板温密切相关,处于锁定板温附近时,离缝宽度变化时间序列对应的关联维数最大。在微观层面,层间离缝的扩展可分为裂纹萌生、扩展与贯通的循环过程,结合不同阶段关联维数的变化趋势,建议取离缝宽度达到2.0 mm时为维修阈值。在宏观层面,无砟轨道在不同服役阶段即使离缝宽度相同,因层间黏结质量不断劣化,导致隐蔽性离缝深度指标存在较大差异,可结合关联维数的变化对层间离缝实际状态综合评价。研究成果可为无砟轨道维修标准的制定提供参考,科学指导线路养护工作。

基于一致关联数最大化的航迹关联算法

航迹关联(TTTA)是多传感器数据融合系统的核心模块之一,是系统误差估计和航迹融合的前提和基础。传感器存在的固有系统误差使得目标位置状态估计与真值发生偏离,容易诱发TTTA错误。传统的基于全局最小距离准则的TTTA算法,需要获得较高精度的系统误差估计,来对航迹数据进行误差补偿。针对传感器具有系统误差环境下的TTTA问题,在对TTTA进行间接评估的基础上,定义了一致关联数的概念,提出了一致关联数最大化的TTTA准则,并在稳健交替迭代的框架下完成算法设计。与距离函数不同,一致关联数是一个离散量,放松了对系统误差估计精度的要求。最后,仿真实验验证了所提算法的有效性。

构建充溢数学关联性的深刻课堂——以平面图形的面积学习为例

数学教学应是注重"数学联系"的教学,教师要经常有目的地揭示数学知识形成和发展的过程,引导学生挖掘数学知识之间的内在联系,沟通各部分知识之间纵向与横向的联系,提升学生对数学的整体性认识,让学生形成正确的数学观"数学联系"。下面,以"平面图形的面积"的学习为例,谈谈如何构建充溢数学关联性的深刻课堂方面的认识。一、深究"理解"本义,赋予关联数学更强大的生长力数学学习中,"理解"无疑是第一位的。

基于EMD关联维数和多重分形谱的心音识别

心音是一种高度非线性、非平稳性的振动信号,传统的线性分析方法不足以揭示其内在特征,提出了一种基于EMD关联维数和多重分形谱的心音分类识别方法。首先通过EMD将心音信号分解成若干个IMF,利用互相关系数准则对其进行筛选以得到主IMF分量,并利用G-P算法求主IMF分量的关联维数;然后分析多重分形谱的4个特征参数,其中多重分形谱宽度的差异性最大,将它结合主IMF分量的关联维数,作为二叉树支持向量机的输入向量实现对临床采集的正常心音和5类异常心音信号的分类识别。结果表明,该方法能有效地提取心音特征,同时提高了心音信号的识别率。

天然黄山松种群空间格局的分形特征——关联维数

采用关联维数对屏南和寿宁不同群落的天然黄山松(Pinustaiwanensis)种群格局的分形特征进行分析比较。结果表明,天然黄山松种群格局关联维数值在1.077～1.563之间,不同群落间的大小次序为Q2>Q8>Q5>Q3>Q1>Q7>Q6>Q4,屏南天然黄山松近纯林与寿宁混交林种群个体的空间相关程度差异不大。随海拔升高,黄山松种群关联维数呈现升—降—升的波动变化,1300～1310m及1400m是天然黄山松个体空间关联较强、个体竞争较为激烈、空间占据程度较高的海拔范围。此外,结合前文研究,讨论了如何综合运用3种分形维数对天然黄山松种群格局尺度变化特征进行描述,并绘制分形维数谱。

基于K熵和关联维数的金属疲劳损伤过程的声发射信号特征分析

深化对金属疲劳损伤过程中声发射信号的特征认识,是运用声发射信号对金属结构损伤过程进行监测预测的重要基础热点问题。针对金属疲劳损伤经历裂纹萌生阶段、裂纹缓慢扩展阶段、裂纹快速扩展阶段、临近破坏等四个阶段产生大量的声发射信号,采用K熵和关联维数等混沌特征量来分析海量的声发射信号;通过对45号钢试件进行三点弯曲疲劳试验、测试得到试件疲劳损伤过程的声发射信号,分别估算不同时间段所产生声发射信号的K熵和关联维数,分析结果表明金属疲劳损伤过程的声发射信号具有混沌特征,其K熵和关联维数的变化趋势与金属疲劳损伤过程的四个阶段具有较清晰的对应关联,表明K熵和关联维数可以较好的揭示金属疲劳损伤过程的动力学特性,这将为运用声发射信号实现金属结构疲劳损伤在线监测及预测提供了一种新思路。

兴安落叶松种群格局的分形特征——关联维数

种群格局关联维数揭示出个体空间关联的尺度变化规律，表明种群个体的空间相关程度。采用关联维数对大兴安岭兴安落叶松种群格局的研究表明，各类兴安落叶松林中兴安落叶松种群格局具有较高的关联维数（接近２），个体空间关联程度较高，其次序为杜鹃－兴安落叶松林（１．７４６）＞草类－兴安落叶松林（１．７４０）＞越桔－兴安落叶松林（１．５５０）＞杜香－兴安落叶松林（１．４６８）。兴安落叶松－白桦林中兴安落叶松种群格局的关联维数较小（＜１．５１２，远离２），个体间关联较弱，处于劣势伴生地位。通过将各天然森林类型与兴安落叶松人工林比较显示，个体空间相关程度由高至低的次序为兴安落叶松人工林（１．７６２）＞兴安落叶松天然林（１．６２６）＞兴安落叶松－白桦林（１．４３４），揭示出兴安落叶松种群在不同森林类型中个体空间关联的尺度变化的差异。文中还对综合运用各种分形维数揭示种群格局尺度变化特征的问题进行了讨论。

基于ITD改进算法和关联维数的转子故障诊断方法

提出了基于ITD(Intrinsic Scale-Time Decomposition)改进算法和关联维数的转子故障诊断方法。首先用ITD改进算法对转子在不同状态下的振动信号进行分解,根据分量特征,把包含转子主要故障信息的前若干分量进行组合,并以此作为转子原始振动信号降噪后的信号;然后计算降噪后信号的关联维数。对转子系统故障振动信号的分析结果表明,相对于直接采用原始信号计算得到的关联维数,采用ITD改进算法降噪后得到的关联维数更具有区分性,可以用来有效地识别转子的工作状态和故障类型。

关联维数分析方法及其在液压泵故障诊断中的应用

研究了混沌与分形的特征参数 关联维数的计算方法 ,分析了其计算参数的选择依据 ,并计算出液压泵正常和故障状态压力信号的关联维数。通过对液压泵的实验证明 ,设备在不同状态下具有明显不同的关联维数。因此 ,关联维数分析方法可以作为设备状态监测与故障诊断的有力依据 ,并具有较为广阔的应用前景。

关联维数在大型旋转机械故障诊断中的应用

将描述混沌运动的关联维数用于大机组振动信号的分析 ,并针对故障诊断的实际情况 ,从点间距的计算、动态关联和标度区的判断等方面对关联维数的 G- P算法作了一定的改进。分析结果表明 :由于不同故障的动力学产生机制不同 ,通常也具有不同的关联维数。因此 。

关联维数在设备状态监测中的应用研究

提出用关联维数来定量描述机械设备的工作状态 ,进而对设备进行故障诊断。同时研究了噪声对关联维数计算结果的影响 ,并提出用采样迭代奇异值降噪算法对原始数据进行降噪处理。文中以 ZYB80 A型复合气泵为例 ,计算了气泵在不同工作状态下降噪处理后振动信号的关联维数 ,分析结果表明 ,气泵不同运行情况所对应的关联维数有明显不同 ,因此可以用关联维数区分气泵的运行状态。以关联维数作为故障诊断的依据 。

含瓦斯煤体破坏过程中AE序列关联维数演化分析

利用分形理论对无瓦斯和含瓦斯煤体失稳破坏中的声发射序列关联维数演化特征进行了分析。结果表明,单轴载荷条件下煤体的声发射时间序列在各变形阶段具有明显的分形特征,各变形阶段的声发射过程具有不同的自相似性,其关联维数可描述煤样力学状态;三轴加载过程中,无瓦斯和含瓦斯煤样的声发射时间序列随应力水平的变化趋势和声发射关联维数变化趋势相似;弹性阶段后,煤样的声发射时间序列关联维数的突降,可以作为破坏的'前兆',这一特征不随围压变化、瓦斯压力的存在与否而发生变化。

EMD降噪的关联维数在齿轮故障诊断中的应用研究

运用分形理论中的关联维数计算方法,对齿轮正常、齿根裂纹和断齿三种不同工况的振动信号进行识别。为了降低噪声对关联维数计算结果的影响,提出EMD滤波方法对采集的信号进行预处理。通过对仿真信号和齿轮箱实测信号的诊断,证明了该方法的可行性和有效性。

关联维数的计算及其在大机组故障诊断中的应用

论述了关联维数在大型旋转机械故障诊断中的应用 ,并针对故障诊断的实际情况 ,对关联维数的 G- P算法作了一定的改进 .传统的 G- P算法使用欧几里德范式计算点间距 ,包含了较多的重复运算 ,使用改进的点间距计算公式不仅简单 ,而且可借助于递推公式以节省计算时间 ;引入最小动态关联时间以便消除流数据的动态关联特性 ;建议采用局部斜率曲线以判断标度区间的范围 .对数据长度和噪声干扰对于关联维数计算结果的影响进行了仿真分析 .研究结果表明 :由于不同故障的动力学产生机制不同 ,通常也具有不同的关联维数 。

短路过渡电弧的关联维数分析

介绍了关联维数的定义、计算算法,数据长度、噪声、重构参数对关联维数计算的影响,以及该方法在短路过渡电弧电流信号分析中的应用。对一组波控电弧焊接电流的关联维数进行具体计算,其结果(4.04)比一般的混沌关联维数如Lorenz、Rossler吸引子大,证明了该过程是一个比较复杂的混沌过程,符合短路过渡的不稳定特性。通过对电流数据和线性区间分析表明该结果较准确,受噪声和线性区间选取的影响较小。关联维数反映了系统的复杂程度,系统地研究各种焊接条件下的关联维数将有助于分析焊接过程的稳定性。