动态建立SQL Server数据对象结构

在VB程序中利用ADO对象,将创建数据库与表的过程固化在程序中,当程序运行时动态地在Server上建库与表,提高数据库程序灵活性。

基于对象模型的煤矿数据采集融合共享系统

针对目前煤矿数据采集、融合与共享存在的设备属性缺乏标准化且语义不统一、数据采集规约无法跨操作系统、数据访问实时性差、数据共享效率低等问题,设计了一种基于对象模型的煤矿数据采集融合共享系统。在基于位号的煤矿数据编码标准的基础上设计设备对象模型,克服了设备属性缺少标准化和设备属性语义不统一的问题;采用工业规约采集、Restful API问答式采集和文件数据采集等数据接入方式,可支持国产化操作系统,提供了方便的报文监视工具,能够准确判断通信异常原因;通过设备对象模型映射实现数据融合,引入数据治理机制确保数据的准确性和一致性,以对象模型的形式存储数据来节省存储空间、提高存储效率;将所有设备对象数据存储到一张表中,对象化的数据共享接口可简化成实时数据共享接口和历史数据共享接口,减少了冗余接口,从而降低了数据访问次数。应用结果表明,该系统在对设备数据标准化后降低了数据使用过程中语义解析的难度,同时提高了数据的计算、存储和访问性能,为大数据分析提供了保障。

基于数据影响的多对象交互流程偏差检测方法

现有的大多数偏差检测方法能够识别来自流程活动及部分数据属性的偏差,但是无法处理流程执行过程中数据变化对流程的影响问题,尤其是在涉及多对象交互的情况下。针对这一问题,提出了一种多对象交互情况下基于数据影响的业务流程偏差检测方法。首先,基于控制流与数据信息识别可能的偏差活动;然后,根据数据变化对活动的影响定义影响集;接着,将以对象为中心的概念引入偏差检测过程,形式化以对象为中心的Petri网模型,在此基础上,通过分析对象是否对其修改的数据具有执行权限,分类并定义了四种数据影响类型及其计算标准,据此得到基于数据影响的偏差检测结果;最后,与其他偏差检测方法对比验证,结果表明,应用该方法得到的偏差检测结果值得到提升,并且能够处理多对象交互的流程偏差。该方法能够有效捕获多对象交互流程中数据变化影响的流程活动,提高偏差检测的合理性与准确性。

面向矢量地图数据的时空对象生成工作流技术

针对目前存在的由矢量地图数据生成时空对象的方法通用性、灵活性、可复用性不足等问题,本研究提出一种面向矢量地图数据生成时空对象的工作流技术框架。首先,将由矢量地图数据生成时空对象的流程划分为文件解析层、时空对象构建层和数据持久层三个层次;在文件解析层进行矢量地图数据的多要素解析以获取原始属性信息,在时空对象构建层将各几何要素进一步封装为时空对象,在数据持久层将时空对象及其关联的映射集进行批量入库,各层之间基于工作流引擎变量进行功能连接和信息传递;其次,在Camunda工作流引擎外部任务模式下实现了上述框架,在三个层次设计了五个功能节点和六个引擎变量,可分别针对不同任务需求进行功能节点的模块化拼接;最后,以重庆市大德镇6852份农田矢量数据和某出租车3306条轨迹数据为例,分别测试了各节点的独立功能、多节点拼接和全功能的时空对象批量生成任务。结果表明,研究成果可以在进行少量人工干预的情况下,实现从矢量地图数据生成时空对象的各项自定义任务,提高了时空对象生成的灵活性和复用性。

融入辅助数据集的面向对象土地利用分类研究

土地利用分类结果对国土空间的管理至关重要。为提高土地利用分类结果的准确性,本文以博湖县为研究区,使用Sentinel-2A影像提取光谱特征,并结合雷达、光谱指数、土壤和地形特征构建6个面向对象的土地利用分类模型,使用简单非迭代聚类(SNIC)算法和随机森林(RF)算法对影像进行分割和分类,得出模型的分类精度以及特征重要性排序,最后使用分类回归树(CART)算法验证辅助数据集对提高分类精度的影响。结果表明:使用SNIC算法分割影像时,分别设置种子大小为17、紧凑度为0时,该研究区影像分割效果最好。基于RF分类算法,在只使用光谱信息进行分类时分类精度最低,加入雷达、光谱指数、土壤和地形特征中任何一个辅助数据集均可提高土地利用的分类精度,其中地形特征对提高分类精度的效果更显著,加入所有辅助数据集时分类精度达到最高,OA=92.34%,Kappa系数=0.91。使用CART算法进行分类有效性验证得出,基于RF算法的分类效果优于CART算法。基于遥感云平台的SNIC分割算法,融入辅助数据集进行面向对象分类,为提高土地利用分类精度提供参考。

SQL Server大对象数据的访问技术及实现

大对象是指Word、图像、音频视频等非结构化的二进制数据。SQL3标准定义的主要的大对象数据类型有:BLOB、CLOB和DBCLOB。本文就以SQL Server2000中图像文件的存取为例,说明了使用BLOB管理大对象数据的方法。

Fuzzy BC-k-modes:一种分类矩阵对象数据的聚类算法

传统的聚类算法主要对具有单值属性的数据进行聚类研究,针对矩阵对象数据的研究较少,提出一种新的fuzzy between-cluster k-modes(简称Fuzzy BC-k-modes)聚类算法。在Fuzzy BC-k-modes算法中,采用增加簇间信息(不同类中的对象到其他类中心的距离)去修正目标函数,在对修正的目标函数寻求局部最优解时,提出隶属度矩阵的更新公式。最后,在四个真实数据集上验证了Fuzzy BC-k-modes算法的有效性,并且分析了模糊因子与隶属度间的关系。

基于对象代理的大数据共享可信数据湖平台

随着数据型科学研究的快速发展及数据共享理念的推动,科学数据管理平台的建设得到了越来越多的重视.然而,由于科研数据量的增加和形式的多样性,传统的科学数据管理平台已不能满足用户对于数据组织服务的个性化需求.此外,数据湖作为一种新型的数据集中式存储库受到了工业界和学术界的广泛关注,它允许从多个数据源中摄入数据,并以原生格式进行存储.在数据湖架构的支撑下,本文主要基于对象代理数据库设计并实现了一种个性化的大数据共享可信数据湖平台.该平台支持多源异构原生数据的存储,实现了元数据管理、数据集检索等高效的数据存储和管理功能;基于对象代理数据模型,设计了合适的基本类和代理类,并结合对象代理数据库的更新迁移机制,实现了个性化数据空间管理及数据自动推送功能;在数据安全方面,利用数据去重技术进行重复数据删除,大大减少了存储消耗.

大数据的6种地理学应用范式

随着大数据时代的来临,多源大数据正在兴起,数据驱动研究范式与地理学日益融合。基于个体行为的地理空间大数据可提供对海量个体行为模式的观察,从而实现“由人及地”的社会感知,支持城市管理、交通、公共卫生等不同应用。本文从应用角度,以地理空间大数据为重点,梳理其支持的6种应用范式,按照层次从低到高依次为描述时空分布、识别异常对象、发现普适规律、揭示关联关系、预测未来趋势及优化空间决策。其中,第1个方向是对地理现象和地理要素时空特征的简单刻画;第2~4个方向则注重探寻时空分布特征背后的规律和机理;最后两项,则是在决策层面提供支持。继而,本文指出大数据应用中数据获取、分析方法和应用目标3方面的问题。

犹豫模糊数据对象集的谱聚类算法

目前适用于犹豫模糊数据对象集的聚类算法研究仍然非常有限,现有的犹豫模糊数据对象集层次聚类算法受异常点影响较大且容易聚成链状.针对上述问题,本文首先提出了一种可扩展的犹豫模糊集的加权相似度计算方法,该方法不仅可以利用不同的函数计算相似度,而且可以根据实际问题构造最优的相似度函数.基于该加权相似度计算方法,结合经典的谱聚类算法提出了犹豫模糊数据对象集的谱聚类算法(SCHF).针对目前国内外还没有可用于犹豫模糊数据对象集聚类的标准数据集的现实情况,本文提出了一种确定性数据的犹豫模糊方法并在仿真实验中应用.仿真实验不仅验证了SCHF算法的有效性,而且表明SCHF算法比两种已知算法有更好的聚类效果.

基于ADO.NET的SQL Server数据库image对象的存取及其效率分析

在一些应用中 ,需要把一些大容量的数据存放到数据库中 ,这需要解决这些大数据的存取问题。基于ADO.NET,介绍了对 Microsoft SQL Server数据库 image对象的存取技术 ,探讨了数据分块大小对存取时间的影响。

基于数据对象的跨域情报可信共享

情报数据作为一种高价值的数据资产,被存储在不同平台,被不同主体所持有,具有高分散性和低可用性特点。由于结构形态与存储方式不同,多源异构情报数据难以实现高效汇聚共享,多主体间情报信息融合和综合分析利用存在较大困难。因此亟须在跨域情报主体间建立安全可信的共享互操作机制,在满足数据确权、安全审计等管理要求的同时,实现情报信息的深度挖掘。针对跨域情报数据可信共享需求与应用特点,提出基于数据对象的情报管理方法,并采用数字对象体系架构及区块链可信访问控制技术构建跨域情报数据可信共享系统,实现多源异构情报数据的视图统一和跨域可信共享,为情报数据融合汇聚、情报信息智能分析提供技术支撑,充分挖掘情报信息的巨大潜力。

强类型JSON数据交换接口生成器的设计与实现

介绍了一个C++开发环境中利用JSON schema与C++数据类的动态映射工具(Mapper),所提出工具的特点是借鉴WSDL2Code原理,充分利用强类型高级面向对象语言的特性,消除了手工编写用于解析和生成JSON结构的数据交换接口代码的笨拙编程方式,不仅提高了开发效率而且数据交换接口统一规范,提升了代码可维护性。同时,借助开发平台通用的智能感知(Intellisenese)技术,实现了接口字段的便捷键入,进一步提高了开发的效率,降低了程序员发生低级失误的可能。所提出的框架由Python编码完成,无须第三方插件,适用于包含标准模板库(STL)的C++开发环境,已经在实际项目中使用,反馈效果良好。

基于改进Apriori算法的SQL Server数据库入侵识别方法

常规的数据库入侵识别方法以识别入侵行为数据为主,各种识别模块导致数据库入侵识别的恶意操作增加。因此,设计了基于改进Apriori算法的SQL Server数据库入侵识别方法。首先,识别SQL Server数据库入侵类型,将数据库中的关键词进行条件查询判断。其次,提取入侵攻击的语句特征,避免附加语句执行恶意操作。最后,基于改进Apriori算法迭代数据库的频繁项集,通过逐层识别的形式迭代寻找SQL Server数据库中所有项集的关系,并形成识别规则,提升了数据库入侵识别性能。

基于CCSDS RASDS信息对象建模方法的数据注入工具设计

为了解决航天工程中,信息数据格式不易修改,机构间接口协调过程复杂,跨任务难以继承使用等问题,参照空间数据系统咨询委员会(CCSDS)空间数据系统参考体系架构(RASDS)中的信息对象建模方法,以数据注入指令设计为例,开发了工具链软件。工具链基于可扩展标记语言的遥测遥控信息交换(XTCE)标准,结合具体应用场景,对指令设计需求到具体数据文件转换过程中涉及的工具进行了划分,提出了生成遥控数据对象模型的方法。按照该方法设计的工具软件实现了抽象信息对象到数据模型的转换,有序自动生成模板文件,进行了验证。结果表明:RASDS从抽象数据结构到数据模型,再到具体数据对象的描述和转化方法是可行的,可以用于指导各种信息对象和数据对象的规范化设计和工具设计。

高职院校计算机专业课程思政建设研究与探索——以SQL server数据库为例

目前,高职院校计算机专业课程的思政建设和推动仍然面临许多问题。本文对本校计算机应用技术专业的核心专业课程“SQL Server数据库”的思政建设进行了探索。通过探索,笔者首先提出了课程思政设计原则,明确了思政教学目标,重新设计了融入思政元素的教学内容,并采用了多元化的教学方式,从而真正将思政元素融入该课程的教学中。

数据库管理系统SQL Server的对象及安全性管理

本文介绍了数据库管理系统SQL Server的多线程和多进程,建立和管理数据库的对象以及SQL Server的安全管理.

面向复杂对象的高性能内存映射数据库MMDB

为提高数据存取效率,更好地支撑后台业务系统的高性能高并发要求,实现一种基于内存映射的非关系型嵌入式数据库系统MMDB。结合类型定义模板、数据预处理器、内存映射文件、自定义内存分配器、地址空间管理等多项技术,支持以键值结构存储任意C/C++格式数据类,为复杂数据对象提供极快存取速度,尤为适用于部分特定的数据量庞大、数据对象复杂、访问读多写少的后台服务系统场景。实验结果表明,在复杂对象存取场景时,与目前主流内存数据库相比,MMDB拥有明显的效率优势。

基于SQL server的生产管理系统数据库设计研究

计算机市场瞬息万变,信息的收集、综合和分析至关重要。无法实时评估公司的销售和卖家的销售结果可能会导致公司高管在决策和分析过程中出现延误或误解,从而对公司的底线和增长产生重大影响。销售管理也是公司ERP的重要组成部分,是企业信息化的标志。本文以SQL server为基础,提出一种生产管理系统数据库设计方法,以供参考。