公共安全领域多源异构数据融合技术与应用

针对公共安全领域涉及数据种类多、数据来源各异无法形成高效数据组织形式的问题,本文提出了一种公共安全领域多源异构数据融合技术,通过规范化治理流程,对公共安全领域海量多源异构数据进行融合治理,形成标准化存储,构建体系化的数据资源组织形式,为公共安全领域业务应用的开展提供数据支撑。

面向复杂信息系统的多源异构数据融合技术

多源异构数据给复杂信息系统的智能化信息处理带来巨大挑战,如何对多源异构信息大数据进行融合已成为当前的热点研究技术。该文以复杂电力信息系统为基础,分析多源异构数据融合的预处理方法及其相关性分析技术;随后探讨当前主流的多源异构数据融合技术及其优缺点;在此基础上,提出基于Kafka和Storm数据处理平台的海量日志处理实际工程大数据分析架构,并利用该架构对多源异构数据融合技术进行测试和分析。该文的理论分析和实验构建可以为相关大数据工程分析与应用提供借鉴意义。

多源异构数据融合技术的研究

多源数据融合是时代发展的必然要求。多源异构数据融合技术涉及数据采集、数据清洗、数据融合分析三个阶段,本文通过对多源异构数据融合技术的研究,将其典型应用于晋中市科技计划管理信息平台,实现对关系型数据库中数据、上传的PDF数据、图片数据、日志数据、网页爬虫数据等进行融合分析,消除数据之间的不精确、不一致,提高数据可靠性,从多维度、全方位为决策提供支持;运用到项目查重模块,实现项目在进行查重时,从原有基于项目名称、项目负责人等结构化查重的基础上,增加了基于项目全文、网络爬虫数据的非结构化查重分析,更精确、更科学地对申报项目作出客观评价。

面向电力大数据的多源异构数据融合技术研究

本文基于电力大数据网络系统,对现有电力大数据技术应用状况进行综合分析,深入探讨以多源异构数据融合技术为核心的电力数据信息处理系统研究工作,以期为电力系统相关人员提供技术参考。

面向电力大数据的多源异构数据融合技术初探

信息技术在电力系统的深入应用,对消除电力企业中的“信息孤岛”具有十分重要的作用。通过对电力大数据应用需求进行分析,探究了当前电力系统中大数据处理存在的问题,结合SOA架构的优势,分析了XML技术与Web Service技术在系统平台架构中的具体应用,提出了面向电力大数据多源异构数据的处理方法。

智慧养老平台中多源异构数据融合技术研究

智慧养老系统由于其管理关系到多元异构数据,对于目前智慧养老系统存在的数据存储、扩展能力、存储类型等方面的缺陷,通过云数据、云计算在智慧养老系统中的运用,将Hadoop云平台应用到智慧养老系统多源异构数据融合中,实现养老数据的云查询、云存储。首先研究智慧养老系统的数据多元性,进而分析多元数据特点,将其划分成空间数据、医学影像、属性数据三方面,进而针对性的设计空间数据存储、空间数据检索、医学影像检索、属性数据索引等。利用多元异构数据融合技术来实现相关数据的写入和查询。

新型电力系统多源异构数据融合技术研究现状及展望

能源转型背景下,新型电力系统以清洁低碳、开放互动为目标不断建设,同时监测技术与通信技术也快速发展,电力系统中的数据来源更加广泛,数据结构更加复杂,为新型电力系统数据融合提供数据基础的同时也提出了挑战。首先,分析新型电力系统数据特征,提出新型电力系统的数据融合需求;接着,介绍新型电力系统数据模型、多源异构数据融合技术层级,分析关键融合技术的优缺点,并对不同技术的适用场景进行分析;然后,分别从输配协同、源网荷储协同、虚拟电厂、多元负荷、电碳市场交易5个典型场景,对多源异构数据融合的数据需求、数据来源、融合目标、常见方法及研究难点进行归纳;最后,对新型电力系统数据融合技术的未来研究发展进行了展望。

面向精准医疗的多源异构数据融合技术研究

介绍数据融合概念、类型,从数据融合原理、层次步骤、关键技术几方面阐述面向精准医疗的多源异构数据融合技术,分析数据融合技术应用现状,为相关研究提供参考。

一种多源异构数据融合技术在PGIS系统中的研究与应用

警用地理信息系统是公安机关维稳处突、打击违法犯罪行为的重要技术支撑平台。多源异构数据是维护该平台安全稳定、高效运行的底层核心数据。文章以某PGIS平台为例,针对多源异构数据使用中遇到的数据不兼容、格式不统一、属性数据非空间化、空间数据格式转化等问题,提出了一种多源异构数据的融合模型。通过属性清洗、属性追加、空间匹配、格式转化等流程化操作,实现了空间与非空间、结构与非结构等数据的融合使用。并可以基于PGIS平台,统一加载、统一展示、统一应用。通过利用该技术,挖掘了数据的利用价值,为类似平台数据处理提供了技术参考与经验。

面向电力大数据的多源异构数据融合技术研究

当前电力系统存在自动化系统繁多、数据标准多样、信息内容重复等问题,导致电网大数据面临多源异构数据分析与存储困难。在研究智能电网数据内容与类型的基础上,采用Web Service来设计多源数据接口和交换平台,提出基于SOA的多源异构数据融合架构,有效提升电力系统数据融合效率与数据应用能力。

面向自然资源信息提取的多源异构数据融合技术--以汉江流域NDVI数据为例

高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要。大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能。以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成了数据级融合法、特征级融合法和决策级融合法,基于机器学习算法构建了一套面向自然资源信息提取的多源异构数据智能融合技术,实现了多源数据的高效利用与特征空间优选。同时,重构了2000—2019年汉江流域NDVI 1 km逐年数据集,全面反映了汉江流域植被动态变化。研究结果可为地球科学时空大数据的高效提取与模拟分析提供科学参考,为定量核算林草资源禀赋规模、探究生态系统时空演变规律提供一种更精准、更便捷的技术手段。

复杂铸件产品生产过程多源异构数据融合技术应用

为了解决汽车行业潮模砂铸造领域质量追溯困难的问题,通过采集铸件生产制造过程影响铸件质量的不同种类、不同格式、不同结构、不同质量的数据,基于MES系统通过程序设计将所采集数据运用多源异构融合技术进行处理,形成铸件制造过程质量相关规范数据,并与铸件实时绑定存入数据库或数据湖中进行共享,供生产计划排程、生产过程管控、全生产过程质量管理、工厂内物流管理系统使用,实现铸件产品单体质量追溯及批次质量追溯。处理后的数据通过对照工艺质量标准进行追溯,在指导铸件生产过程质量参数优化方面起着重要作用。系统运行后,经过大量数据积累,后期运用大数据分析和质量模型算法,实现了质量预测和反馈控制,并探索出一条铸造企业在生产制造领域以数据赋能产品质量提升的数字化系统建设之路。

基于自动化集装箱码头多源异构数据融合技术研究

随着自动化集装箱码头的广泛应用,多源异构数据的融合成为一个重要的研究方向。文中提出了一种基于自动化集装箱码头的多源异构数据融合技术,包括管理配置服务、设备数据服务、数据库数据服务、数据融合服务、网关服务和公用类模块。通过微服务框架Spring Cloud、消息队列、前端框架和其他技术的选型,实现了不同类型的数据源的接入、管理、处理和存储。实验结果表明,该技术可以有效地提高数据的集成、共享和应用的效率,为自动化集装箱码头的智能化建设提供了有力的技术支持。

面向多源异构的电力工程数据融合处理技术研究

随着电力工程中自动化、信息化设备的日益增多,对电力工程数据的分析与处理能力有了更高的要求。针对这一问题,文中开展了面向多源异构的电力工程数据融合处理技术研究。通过预先设计好的数据框架进行关联操作,实现数据监测与处理分析。为了提高整体数据与局部数据之间的协调性,对融合数据进行边缘自适应增强处理,结合电力工程定值数据处理方法将样本数据分解为多个子数据集,利用神经网络模型分类融合,采用Reduce机制对融合后的数据进行合并处理,输出结果,从而提高数据融合的效率。以某地区电力工程数据集为样本进行的分析结果表明,所提方法在处理数据时具有更高的效率,产生的绝对误差仅为1.675%,且更适用于大容量数据的场景。

多源异构数据融合关键技术与政务大数据治理体系

随着信息技术的飞速发展,各级政府和大型企业掌握的数据量正在以指数级别增长。然而,数据来源多样会导致格式差异,数据质量参差不齐会影响应用效果,数据分散管理会弱化关联汇集,数据形态异构会造成语义鸿沟。在此背景下,多源异构数据融合负责将来源不同的多模态数据进行有效整合,完成数据互补与关联,进而实现信息增强。目前,大多数已有研究的关注重点集中在大数据治理流程与多模态深度学习,很少有工作研究讨论完整的多源异构数据融合技术框架。因此,在综述关键技术的基础上,文中提出了一整套涵盖“数据引接-数据清洗-数据集成-数据融合”全过程的多源异构数据融合关键技术框架,并对各个环节需要解决的问题与重点任务进行介绍。然后,通过一个政务应用实例场景,给出了政务大数据治理体系的设计,以解决政务数据来源广泛、质量参差不齐、管理分散、形态异构的问题,并进一步阐述了多源异构数据融合的重要价值。最后总结全文并展望未来。

基于多源异构数据融合分析技术的激光通信网络钓鱼检测

网络钓鱼对激光通信网络的应用带来较大危险,为保障激光通信网络应用安全,提出基于多源异构数据融合分析技术的激光通信网络钓鱼检测方法。首先采集激光通信网络钓鱼特征,采用D-S证据理论融合不同来源、不同结构的激光通信网络钓鱼特征数据,然后根据特下数,采用支持向量机检测设计激光通信网络钓鱼检测模型,最后进行了仿真实验,结果表明,该方法可有效提取并准确融合钓鱼特征数据,激光通信网络钓鱼检测激光通信网络钓鱼检测准确率超过95%,降低激光通信网络安全风险。

面向多源异构大数据的数据质量评估与融合技术研究

随着信息技术的快速发展,大数据已经成为推动社会进步的重要力量。然而,多源异构数据的复杂性和不确定性给数据的有效利用带来了挑战。文章旨在研究面向多源异构大数据的数据质量评估与融合技术,通过构建有效的数据质量评估体系和融合框架,提高数据利用效率,优化数据驱动的决策过程。

基于专利异构数据融合的技术演化路径识别方法

[研究目的]针对目前技术演化分析中多关注专利文本,忽略专利引文信息的问题,提出一种基于专利异构数据融合的技术演化路径识别方法。[研究方法]首先,使用Sentence-BERT模型提取专利文本语义特征;其次,使用图卷积神经网络模型将文本语义特征与引文结构特征融合,实现异构数据融合构建专利向量;最后,划分时间窗,使用k-means算法对各时间窗进行技术主题聚类,基于相邻时间窗技术主题相似度构建技术演化路径。[研究结论]以人工智能领域为例进行实证研究,共发现4条技术演化路径。与相关权威报告进行比对,结果表明识别结果与人工智能技术领域的发展现状一致,验证了模型的有效性和科学性。

物联网中多源异构数据安全漏洞检测技术研究

物联网环境下,由于传感器所采集的数据不同,所以存在多源异构数据群;同时,相关数据的安全标准不同,存在较大安全隐患。为了解决现有数据安全漏洞检测技术在物联网环境下漏报率高、挖掘效果差的问题,对物联网中多源异构数据安全漏洞检测技术进行了研究。根据异构信息物联网络建立不同类型的节点模型,完成多源异构数据级融合。引入类别权重参数设置空间异构标签,通过动态调整方式使不同的异构数据按照边缘分布自适应的条件进行分布,实现域适应的动态异构特征转换;对样本降维、分类、归一化处理后,运用多层感知方式提取数据安全特征,实现多源异构数据的安全漏洞检测。实验结果表明:所提方法的检测漏报率低于4%,面对不同类型的漏洞挖掘效果均在90%以上,该方法具有良好的检测效果。

基于点云的多源数据融合技术

三维激光扫描技术是一门逆向工程应用技术,凭借其高速、全面且高自动化的特点,显示出了强大的不可替代性。三维点云数据有着其多样化、精度高、数据完整的优点。多源数据融合技术使不同设备获取的点云数据、影像数据、空载数据能够相互弥补,提高不同场景环境下的作业效率,完善数据的结构和精度质量,使空、地、水下三维数据的一体化成为可能。通过对不同射程多台三维激光扫描仪的数据进行相对精度分析、调整和融合,并对不同融合方法获取的多源融合数据进行精度验证,探索一种多源数据融合的方法,形成多源数据融合的通用技术流程。为多种载体三维激光扫描技术的数据和影像数据的融合方法研究奠定基础。