无线传感器网络中多类型数据融合研究综述

探讨多类型数据融合面临的新问题,从分析相关性出发,探讨多类型数据中可供融合的关系,提出数据类型属性相关的概念,并综述基于相关性的数据融合研究现状。给出了多类型数据融合研究的一般流程,按流程综述了相关文献,对各种技术进行了分析与对比,并指出了研究的难点、突破口以及未来的研究重点。

一种高效的多类型数据挖掘算法

已有大部分挖掘算法基本是针对两类数据来发现对照模式以挖掘所需信息,但是针对多类型数据发现对照模式的数据挖掘仍面临挑战。关联规则挖掘算法的缺陷是因为要生成大量规则,然而这其中却包含较多的冗余规则,非冗余规则挖掘算法尽管去除了冗余规则,然而有些规则针对特定应用领域的数据兴趣度太低,所以文中给出一种高效的多类型数据挖掘算法。所给算法根据统计方法定义了诱因模式与安全模式,并实现在多类医疗数据中发现所定义的两种模式。仿真实验给出多类医疗数据的直观因果关系图,且由所给算法生成的规则所获得的分类器证实了所给算法的高效性与实用性。所给算法生成的规则提供了精确且非常有用的信息,能够在诸如医疗研究领域中实际应用。

基于XML的多类型数据客体访问控制

为解决安全标记与多类型数据客体绑定的灵活性、一致性不足以及强制访问控制实施粒度粗的问题,提出一种基于XML的多类型数据客体强制访问控制模型。使用XML格式统一表示异构数据客体,引入多级XML文档概念,实现数据客体与安全标记的绑定,在此基础上实施多类型数据客体强制访问控制。该模型基于XML格式,实现了数据客体与安全标记绑定的统一,解决了多级信息系统间异构数据访问控制难的问题,可以实施粒度更细的访问控制,提高了数据客体的利用率,降低了安全标记绑定的复杂度。

带有函数型数据的多类型数据综合排序方法——我国各省市自治区主要城市的经济、环境水平综合排序

对于我国城市经济水平、环境水平的综合排序,目前已经有了比较完善的指标体系排序方法,但是其中涉及的大多都是多元数据.随着获取数据的方式增多和获取数据的技术日新月异,数据变得越来越复杂,某些领域所产生的观测数据不再是单纯的某一类数据,而是多种类型数据的组合.本文研究的就是当指标体系涉及到函数型数据时,该如何排序.对此,本文提出四种综合排序方法,并通过数值模拟对这些方法进行比较和选择,得到以下结论:当函数型数据受污染时,熵权法排序结果较稳定;当标量数据受污染时,多元修正带状深度排序方法更为稳定.研究表明,多类型数据排序方法的选择还需要根据原始数据的特征而定.该研究丰富了多类型数据的综合排序方法,具有很好的现实意义.

基于VS2010的PComm多类型数据串口通信软件设计

对比常用的几种串口数据传输方式,对PComm函数库功能进行分析的基础上,在VS2010平台下设计与实现多类型数据串口通信软件,解决PComm不兼容Win64位操作系统及无法传输多类型数据的问题,详细的软件设计流程及代码能为其他PComm串口通信的学习者提供良好的借鉴作用。

一个非线性最小二乘混合算法及其在多源多维多类型测量数据联合非线性处理中的应用

建立了一个多源、多类型观测量联合处理的数学模型,针对该模型,结合非线性最小二乘的两种常用算法———修正的高斯—牛顿法与阻尼最小二乘法,建立了一个非线性最小二乘的混合算法,该算法不仅具有全局收敛性,而且在一定条件下局部二次收敛。通过算例验证了算法的有效性。

基于机器学习的多类型安全数据分析模型研究

随着信息技术的飞速发展,网络安全问题日益凸显,对多类型安全数据的分析和管理成为了一项紧迫的任务。本研究的意义在于,通过构建基于机器学习的安全数据分析模型,实现对多类型安全数据的有效整合和处理,提高安全数据的分析效率和准确性。这不仅可以为安全领域提供更为精准的数据支持,还可以为企业的安全管理提供决策依据,具有重要的理论价值和实践意义。 。

基于多类型空间数据集成技术的数据库管理与共享服务平台的设计与实现--以广西为例

基于第三次全国国土调查工作相关背景,文章以广西壮族自治区第三次全国国土调查数据库管理系统为例,阐述了多类型空间数据集成技术在数据库管理与共享服务平台建设方面的设计与实现,并介绍了该系统在广西自然资源领域的实际应用案例及所取得的社会经济效益成果等内容。使用该技术所设计的系统和数据库有助于实现海量数据的集中管理,从而为自然资源宏观规划和管理提供有力的支撑,进而满足国民经济与社会发展对土地调查数据的广泛需求。

面向多类型数据库的安全审计系统设计

本书针对数据库安全面临的威胁,在分析数据库安全风险和审计系统构成事件的基础上,设计了数据库安全审计模型。根据该模型,采用审计规则构建和规则匹配方法构建了审计数据采集器,跟踪并获取审计数据,经审计数据分析器判断,实现对数据库的安全审计功能。最后,审计系统软件结构设计中,后台业务处理和后台数据处理流程设计进行了详细描述,并给出了部分设计结果。

融合多类型海洋重力数据算法仿真研究

基于地球物理信息的无源导航系统是未来辅助惯性导航系统的新方向。重力辅助导航是结合存储的重力图及实测的重力数据的一种定位手段。它的关键技术之一就是满足导航需要的重力图。海洋重力测量的方式包括卫星重力测量、航空重力测量、和海面重力测量,它们有各自的特点和适用范围。因此,有效的融合多类型的海洋重力信息对构建高精度的海洋重力图来说是尤为重要的。介绍了一种基于移去-恢复技术的融合方法,并通过仿真实验对算法进行评价,验证算法的效力,是构建高精度海洋重力图新的尝试。

基于流形正则化的多类型关系数据联合聚类方法

随着大数据应用的发展,通过非线性流形采样得到的多类型关系数据规模越来越大,数据几何结构更加复杂,异构关系数据变得异常稀疏,导致数据挖掘难度增大且准确率降低.针对上述问题,提出一种基于流形非负矩阵三分解的多类型关系数据联合聚类方法:首先,对于较小规模的实体,根据其自然关系或内容相关性构造关联矩阵,对其分解后得到该类实体的聚类指示矩阵,将其作为非负矩阵三分解的输入;然后,在快速非负矩阵三分解(FNMTF)的基础上加入流形正则化处理,实现数据类型间关系与类型内部关系的联合聚类,进一步提高聚类的准确率.实验表明:在准确率和整体性能方面,流形非负矩阵三分解算法优于传统的基于非负矩阵分解的联合聚类算法.

基于多类型浮动车数据的高速公路路段速度修正模型

考虑到存在多类型浮动车,且不同车型之间车辆性能等不同,为了获得更加准确的路段速度,本文区分车辆类型,使用人工神经网络技术对浮动车速度和高速公路路段速度进行了建模。利用广州机场高速上的浮动车数据进行验证,并与基于贝叶斯网络的方法进行比较。结果表明:修正前速度的平均绝对相对误差(MAPE)约为20%,平均绝对误差(ABS)约为8 km/h,修正后速度的平均绝对相对误差在10%以内,平均绝对误差在5 km/h以内,说明该方法具有较好的效果。

多类型地震数据融合技术及软件应用

近年来,有缆与节点或多种节点地震仪联合采集时,多种仪器地震数据独立生成,数据处理前需要进行不同格式地震数据的融合,以便将同一炮集数据合并成一个炮集数据体。为此,在SEG-Y与SEG-D不同版本地震数据解析的基础上,进行地震数据相位、振幅一致性分析以及野外对比试验,研究不同仪器地震数据的一致性校正及数据融合方法,研发多类型地震数据快速合并(融合)软件,以解决各种规则、不规则施工模式下多类型地震数据的融合问题。将该软件应用于我国西部准噶尔盆地D1J项目及东部济阳凹陷TEH项目实际生产中,取得较好效果,证明该软件可以推广应用到复杂地表条件下有缆与节点规则或不规则布设模式施工的项目。

一种有效的多类医疗数据挖掘算法研究

目前大多都是针对两种类型数据发现对照模式来获取相关信息,在多类数据中发现对照模式进行数据挖掘还具有很大的挑战性。现有的关联规则挖掘技术的瓶颈在于需要产生大量的规则,其中有很多都是冗余规则,而已存在的非冗余规则挖掘算法虽然去掉了冗余规则,但还是有很多规则对于特定的应用领域兴趣度太低或不感兴趣,因此给出了一种有效的多类医疗数据挖掘算法。该算法基于统计方法定义了诱因模式和安全模式,实现了在多类医疗数据中发现这两类模式,并在仿真实验中给出了仿真医疗数据清晰直观的因果关系图,而根据新算法产生的规则得出的分类器也验证了新算法的高效性和实用性,且新算法产生的规则提供了精确而且非常有用的信息,可被实际应用在医疗研究以及其它领域中。

一个广义非线性最小二乘迭代算法及其在多维多时态多精度数据处理中的应用

本文针对当今各国高层领导和科学家十分关注并大力倡导的“数字地球”、“数字国家”、“数字城市”、“数字矿山”等科学工程构建中遇到的大量的多源、多维、多类型、多时态、多精度并具有非线性特征的数据处理,针对数据测量采用多种观测手段采集多源、多维、多类型、多时态、多精度数据,数据处理的函数模型中不仅仅含有非随机参数,而且含有随机参数,其随机参数又常常为动态的等特点,建立了广义非线性动态最小二乘数据处理模型。针对该模型规模大、维数高的特点,借鉴多变量函数寻优的“变量轮换法”或“因素交替法”的思想、结合BFGS算法,建立了一交替寻优的解算方法,该算法将大规模的优化问题分解为两个较低规模的优化问题进行解算,降低了问题的规模,减少了计算量。

医学院校信息工程创新课程项目设计

随着信息技术的不断发展和应用领域的扩展,构建适应多程序语言开发的多类型数据库后台服务成为信息工程领域中一项迫切需要解决的挑战。探讨并提出一种创新的信息工程课程项目设计^([1]),旨在满足日益增长的多语言开发需求。随着软件开发生态系统的多样性,开发人员往往使用不同的编程语言来实现各自的任务,从而使得系统的后台服务需要能够灵活适应多种语言的接入。

基于多类型传感数据的自动驾驶深度强化学习方法

提出了一种基于多类型传感数据训练自动驾驶策略的方法,采用不同卷积网络对高维图像数据和低维目标级传感数据进行特征提取,然后对提取特征进行组合,采用组合特征学习自动驾驶策略。在仿真测试软件TORCS中设计车道跟随任务对本文方法进行验证,结果表明:基于多类型传感信息进行深度强化训练可以取得较好的车速和车辆横向偏移控制效果。

基于CTSI协议电子订货系统通信平台的组建

提出了一套基于PSTN网络CTSI协议通信平台的组建方案. 针对电子订货系统的应用, 制定了相应的协议规范及通信流程, 实现了多种类型数据在不同平台之间的传输. 本平台对于其他应用场合亦有一定的借鉴作用.

城市评价系统的指标设计及模型研究--以城市幸福度为例

文章采用模型计算方法,利用客观的流程化方式,选择对居民影响最大的经济、交通、公共服务、环境、城市活力等因素作为因子,基于统计数据、互联网数据、影像数据等多类型的数据,计算城市居民的幸福度,并将计算结果与中国科学院发布的《中国宜居城市研究报告》中的相关结果进行对比验证,发现该结果与调研结果相吻合。因此该方法在节约人力物力成本的前提下可以为相关的研究做前期的结果准备。

Case-cohort设计下多类型事件数据的一类有效估计

在生物医学统计中，为了节省资源，许多学者将生物统计与抽样设计方法有机地结合在一起，于是产生了大量case—cohort设计下的多元失效时间数据．本文主要利用一般的加乘风险回归模型研究case—cohort设计下的多类型事件数据．首先提出了一类有效的加权估计方程，然后给出了参数估计以及所得估计量的渐近性质．数值模拟结果表明，所提出的估计方法更有效．最后，将所提方法进行实例分析．