分布式多空间数据库系统的集成技术

该文提出建立分布式多空间数据库系统来实现异构空间数据源的互操作 ,以达到空间信息共享的目的。首先介绍分布式多空间数据库的基本概念、系统结构以及关键技术 ;其次 ,通过对空间数据分布特征的分析 ,提出了多空间数据库系统集成的基本思路“异构同化 ,同构整体化” 。

分布式多空间数据库复杂时态数据提取技术

传统方法实现过程复杂、历史复杂时态数据的片面性,导致其无法全面地描述时态数据;且相似性计算无法准确匹配具有动态性与复杂性的时态数据,造成提取精度低。为此,提出一种新的分布式多空间数据库复杂时态数据提取技术。设计动态RBF神经网络,对分布式多空间数据库中未知动态进行识别和建模;通过建模结果完成对复杂时态数据的描述。依据加权关联规则与时态关联规则对支持度和置信度的定义,获取T-FS-tree加权时态关联规则中支持度和置信度。将复杂时态数据描述序列、最小支持度、最小置信度作为输入,将加权时态关联规则作为输出,建立T-FS-tree加权时态关联规则挖掘算法。按照向量计算获取加权时态频繁1项集以及频繁2项集,依据获取的加权时态频繁项集建立初始频繁项集树;依据初始频繁项集树获取全部时态频繁项集;通过获取的频繁项集产生加权时态关联规则。从所有关联规则中选择优先度高的规则,构建的复杂时态数据提取器,实现复杂时态数据提取。实验结果表明,所提方法复杂性低,提取结果更加全面、可靠,有很高的准确性。

分布式多空间数据模式在国土资源管理中的应用

本文分析了分布式空间数据管理的实现构架和关键技术,并针对某些国土资源部门内部存在的多个异构的空间数据库的现状,提出了以分布式多源空间数据库框架来整合部门内存在的异构空间数据库,实现空间数据的综合应用和共享。