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An improved transfer learning strategy for short-term cross-building energy prediction usingdata incremental 被引量:1
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作者 Guannan Li Yubei Wu +5 位作者 Chengchu Yan Xi Fang Tao Li Jiajia Gao Chengliang Xu Zixi Wang 《Building Simulation》 SCIE EI CSCD 2024年第1期165-183,共19页
The available modelling data shortage issue makes it difficult to guarantee the performance of data-driven building energy prediction(BEP)models for both the newly built buildings and existing information-poor buildin... The available modelling data shortage issue makes it difficult to guarantee the performance of data-driven building energy prediction(BEP)models for both the newly built buildings and existing information-poor buildings.Both knowledge transfer learning(KTL)and data incremental learning(DIL)can address the data shortage issue of such buildings.For new building scenarios with continuous data accumulation,the performance of BEP models has not been fully investigated considering the data accumulation dynamics.DIL,which can learn dynamic features from accumulated data adapting to the developing trend of new building time-series data and extend BEP model's knowledge,has been rarely studied.Previous studies have shown that the performance of KTL models trained with fixed data can be further improved in scenarios with dynamically changing data.Hence,this study proposes an improved transfer learning cross-BEP strategy continuously updated using the coarse data incremental(CDI)manner.The hybrid KTL-DIL strategy(LSTM-DANN-CDI)uses domain adversarial neural network(DANN)for KLT and long short-term memory(LSTM)as the Baseline BEP model.Performance evaluation is conducted to systematically qualify the effectiveness and applicability of KTL and improved KTL-DIL.Real-world data from six-type 36 buildings of six types are adopted to evaluate the performance of KTL and KTL-DIL in data-driven BEP tasks considering factors like the model increment time interval,the available target and source building data volumes.Compared with LSTM,results indicate that KTL(LSTM-DANN)and the proposed KTL-DIL(LSTM-DANN-CDI)can significantly improve the BEP performance for new buildings with limited data.Compared with the pure KTL strategy LSTM-DANN,the improved KTL-DIL strategy LSTM-DANN-CDI has better prediction performance with an average performance improvement ratio of 60%. 展开更多
关键词 building energy prediction(BEP) cross-building data incremental learning(DIL) domain adversarial neural network(DANN) knowledge transfer learning(KTL)
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Incremental Learning Based on Data Translation and Knowledge Distillation
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作者 Tan Cheng Jielong Wang 《International Journal of Intelligence Science》 2023年第2期33-47,共15页
Recently, deep convolutional neural networks (DCNNs) have achieved remarkable results in image classification tasks. Despite convolutional networks’ great successes, their training process relies on a large amount of... Recently, deep convolutional neural networks (DCNNs) have achieved remarkable results in image classification tasks. Despite convolutional networks’ great successes, their training process relies on a large amount of data prepared in advance, which is often challenging in real-world applications, such as streaming data and concept drift. For this reason, incremental learning (continual learning) has attracted increasing attention from scholars. However, incremental learning is associated with the challenge of catastrophic forgetting: the performance on previous tasks drastically degrades after learning a new task. In this paper, we propose a new strategy to alleviate catastrophic forgetting when neural networks are trained in continual domains. Specifically, two components are applied: data translation based on transfer learning and knowledge distillation. The former translates a portion of new data to reconstruct the partial data distribution of the old domain. The latter uses an old model as a teacher to guide a new model. The experimental results on three datasets have shown that our work can effectively alleviate catastrophic forgetting by a combination of the two methods aforementioned. 展开更多
关键词 incremental Domain Learning data Translation Knowledge Distillation Cat-astrophic Forgetting
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Use of Incremental Analysis Updates in 4D-Var Data Assimilation 被引量:3
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作者 Banglin ZHANG Vijay TALLAPRAGADA +2 位作者 Fuzhong WENG Jason SIPPEL Zaizhong MA 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2015年第12期1575-1582,共8页
The four-dimensional variational (4D-Var) data assimilation systems used in most operational and research centers use initial condition increments as control variables and adjust initial increments to find optimal a... The four-dimensional variational (4D-Var) data assimilation systems used in most operational and research centers use initial condition increments as control variables and adjust initial increments to find optimal analysis solutions. This approach may sometimes create discontinuities in analysis fields and produce undesirable spin ups and spin downs. This study explores using incremental analysis updates (IAU) in 4D-Var to reduce the analysis discontinuities. IAU-based 4D-Var has almost the same mathematical formula as conventional 4D-Var if the initial condition increments are replaced with time-integrated increments as control variables. The IAU technique was implemented in the NASA/GSFC 4D-Var prototype and compared against a control run without IAU. The results showed that the initial precipitation spikes were removed and that other discontinuities were also reduced, especially for the analysis of surface temperature. 展开更多
关键词 data assimilation incremental analysis updates 4D-Vat convergence
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不平衡数据下基于SVM增量学习的指挥信息系统状态监控方法
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作者 焦志强 易侃 +1 位作者 张杰勇 姚佩阳 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期992-1003,共12页
针对指挥信息系统历史状态样本有限的特点,基于支持向量机(support vector machines,SVM)设计了一种面向不平衡数据的SVM增量学习方法。针对系统正常/异常状态样本不平衡的情况,首先利用支持向量生成一部分新样本,然后通过分带的思想逐... 针对指挥信息系统历史状态样本有限的特点,基于支持向量机(support vector machines,SVM)设计了一种面向不平衡数据的SVM增量学习方法。针对系统正常/异常状态样本不平衡的情况,首先利用支持向量生成一部分新样本,然后通过分带的思想逐带产生分布更加均匀的新样本以调节原样本集的不平衡比。针对系统监控实时性要求高且在运行过程中会有新样本不断加入的特点,采用增量学习的方式对分类模型进行持续更新,在放松KKT(Karush-Kuhn-Tucker)更新触发条件的基础上,通过定义样本重要度并引入保留率和遗忘率的方式减少了增量学习过程中所需训练的样本数量。为了验证算法的有效性和优越性,实验部分在真实系统中获得的数据集以及UCI数据集中3类6组不平衡数据集中与现有的算法进行了对比。结果表明,所提算法能够有效实现对不平衡数据的增量学习,从而满足指挥信息系统状态监控的需求。 展开更多
关键词 指挥信息系统 系统监控 支持向量机 不平衡数据 增量学习
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基于邻域优势粗糙集的区分度动态属性约简算法
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作者 张海玉 贾润亮 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2320-2328,共9页
为解决动态环境下数值型偏序关系数据的属性约简问题,利用优势粗糙集的区分度提出一种增量式属性约简算法。在数值型信息系统环境下,定义邻域优势区分度度量,通过邻域优势区分度设出一种非增量式属性约简算法;研究和分析对象变化场景下... 为解决动态环境下数值型偏序关系数据的属性约简问题,利用优势粗糙集的区分度提出一种增量式属性约简算法。在数值型信息系统环境下,定义邻域优势区分度度量,通过邻域优势区分度设出一种非增量式属性约简算法;研究和分析对象变化场景下邻域优势区分度进行增量式更新的原理;分别提出数据对象增加和减少情形下数据集属性约简的增量式更新算法。在多个UCI数据集上进行实验验证,实验结果表明,该增量式算法能够有效完成动态数据的属性约简任务。 展开更多
关键词 数值型 偏序关系数据 属性约简 优势粗糙集 邻域关系 区分度 增量式学习
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基于增量加权的不平衡漂移数据流分类算法
6
作者 蔡博 张海清 +3 位作者 李代伟 向筱铭 于曦 邓钧予 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期854-860,共7页
概念漂移是数据流学习领域中的一个难点问题,同时数据流中存在的类不平衡问题也会严重影响算法的分类性能。针对概念漂移和类不平衡的联合问题,在基于数据块集成的方法上引入在线更新机制,结合重采样和遗忘机制提出了一种增量加权集成... 概念漂移是数据流学习领域中的一个难点问题,同时数据流中存在的类不平衡问题也会严重影响算法的分类性能。针对概念漂移和类不平衡的联合问题,在基于数据块集成的方法上引入在线更新机制,结合重采样和遗忘机制提出了一种增量加权集成的不平衡数据流分类方法(incremental weighted ensemble for imbalance learning,IWEIL)。该方法以集成框架为基础,利用基于可变大小窗口的遗忘机制确定基分类器对窗口内最近若干实例的分类性能,并计算基分类器的权重,随着新实例的逐个到达,在线更新IWEIL中每个基分器及其权重。同时,使用改进的自适应最近邻SMOTE方法生成符合新概念的新少数类实例以解决数据流中类不平衡问题。在人工数据集和真实数据集上进行实验,结果表明,相比于DWMIL算法,IWEIL在HyperPlane数据集上的G-mean和recall指标分别提升了5.77%和6.28%,在Electricity数据集上两个指标分别提升了3.25%和6.47%。最后,IWEIL在安卓应用检测问题上表现良好。 展开更多
关键词 数据流 不平衡数据 概念漂移 增量加权 集成学习
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省级自然资源监测数据库建设研究
7
作者 张大骞 郭昌达 +1 位作者 陶旸 刘善磊 《地理空间信息》 2024年第2期109-112,共4页
针对自然资源监测数据成果集成管理与动态更新需求,开展了省级自然资源监测数据库建设研究。在数据分层、数据模型、逻辑设计、物理实现等设计基础上,详细阐述了数据库建库与更新的技术流程。通过空间数据多时态管理技术、多源矢量数据... 针对自然资源监测数据成果集成管理与动态更新需求,开展了省级自然资源监测数据库建设研究。在数据分层、数据模型、逻辑设计、物理实现等设计基础上,详细阐述了数据库建库与更新的技术流程。通过空间数据多时态管理技术、多源矢量数据关联融合、基于身份标识码的全生命周期管理、按需更新的增量更新模式等关键技术应用实施,解决数据标准化整合与数据库动态更新问题,从而为自然资源监测数据库纳入自然资源三维立体时空数据库体系提供支持。 展开更多
关键词 自然资源监测 数据建库 数据整合 增量更新 关联融合 时空数据
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一种满足否定约束的增量数据修复算法
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作者 徐婷 朱云鹏 +1 位作者 杨卫东 谈子敬 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第9期288-293,303,共7页
为了提高数据质量,数据修复技术得到了广泛的研究。数据修复通常使用约束,常用的有函数依赖、条件函数依赖和否定约束(Denial Constraints, DCs)等,其中,否定约束具有足够的表达能力,可以包含许多其他依赖项,因此在数据修复中得到了很... 为了提高数据质量,数据修复技术得到了广泛的研究。数据修复通常使用约束,常用的有函数依赖、条件函数依赖和否定约束(Denial Constraints, DCs)等,其中,否定约束具有足够的表达能力,可以包含许多其他依赖项,因此在数据修复中得到了很好的应用。另外,数据通常是动态的,因此需要增量修复技术,以响应数据更新。该文提出一种满足否定约束的增量修复算法,结合辅助的索引结构,能有效地识别增量数据引起的DC冲突。大量的实验结果表明了该方法的有效性和高效性。 展开更多
关键词 数据质量 否定约束 增量修复
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地名地址数据增量更新的质量控制 被引量:1
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作者 钟丹虹 吴雪涛 《测绘与空间地理信息》 2024年第1期29-31,共3页
研究了地名地址数据的增量更新流程和特点,针对地名地址数据变化迅速、数据海量且属性繁杂的情况,以“天地图·广东”数据更新和广东省地名地址库建设项目生产过程中遇到的数据质量问题和易错点为切入点,探讨了地名地址数据增量更... 研究了地名地址数据的增量更新流程和特点,针对地名地址数据变化迅速、数据海量且属性繁杂的情况,以“天地图·广东”数据更新和广东省地名地址库建设项目生产过程中遇到的数据质量问题和易错点为切入点,探讨了地名地址数据增量更新的质量控制方式,旨在提高数据更新的成果质量和生产效率,同时促进技术设计和生产流程的优化。同时,通过该研究为类似的地理空间数据增量更新提供质量控制的参考。 展开更多
关键词 地名地址数据 增量更新 质量控制
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基于分区过滤-增量验证的图编辑相似查询
10
作者 王习特 白梅 +2 位作者 王朝金 马茜 李冠宇 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期375-395,共21页
图编辑相似查询问题是指从图集G中查询出所有与查询图q的图编辑距离(Graph Edit Distance,GED)在给定阈值τ内的数据图.由于GED计算是NP-Hard问题,现有的研究多采用过滤-验证框架进行查询,对未能过滤掉的图采用A*-GED算法验证.本文提出... 图编辑相似查询问题是指从图集G中查询出所有与查询图q的图编辑距离(Graph Edit Distance,GED)在给定阈值τ内的数据图.由于GED计算是NP-Hard问题,现有的研究多采用过滤-验证框架进行查询,对未能过滤掉的图采用A*-GED算法验证.本文提出了分区过滤-增量验证框架PFIV来处理图相似查询问题,在增强过滤效果的同时,还能加快验证速度.首先,在过滤阶段提出了2种分区策略,用来加快分区速度.(1)映射顶点顺序策略:在分区过程中,基于图的特征信息和结构信息提出分区时顶点的映射顺序,尽快过滤掉不相似的图,减少计算量;(2)分区结束条件策略:在分区过程中,设置分区结束条件,加快不相似图的过滤速度.其次,在验证阶段提出了增量验证策略,利用过滤阶段保留的映射结果,设计状态空间树,进行增量验证,加快验证阶段的计算.最后,通过大量实验验证了PFIV能够高效地处理图编辑相似查询问题,对比原有算法,查询效率提高8%~17%,并证明了所提出策略的有效性. 展开更多
关键词 图相似 GED 分区过滤 增量验证 图数据
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提升不动产登记数据质量路径方法探索——以通城县为例
11
作者 梁鹏 陈莹莹 +2 位作者 夏宇田 赵睿 谢云霆 《地理空间信息》 2024年第10期129-132,共4页
为提升不动产登记服务质效,推进数据信息化应用和共享。选择湖北省咸宁市通城县为不动产登记数据质量提升的试点区,深入分析存量数据和增量数据的现状问题。存量数据方面,将不动产登记数据问题进行分类,一对一形成空间数据、登记数据问... 为提升不动产登记服务质效,推进数据信息化应用和共享。选择湖北省咸宁市通城县为不动产登记数据质量提升的试点区,深入分析存量数据和增量数据的现状问题。存量数据方面,将不动产登记数据问题进行分类,一对一形成空间数据、登记数据问题处理技术路线;增量数据方面,以增量数据完整上报为工作目标,采用省市两级多环节校验管控机制和调用省级质检服务,对不动产登记数据质量进行控制。以通城县为“切口”,探索能够辐射至整个湖北省的不动产登记数据质量提升路径,形成湖北省不动产登记数据质量管控和质量监管的工作方法。 展开更多
关键词 不动产登记 存量数据 增量数据 质量提升
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异构信息网络中节点相似性搜索并行算法研究
12
作者 徐小玉 陈仲委 《浙江万里学院学报》 2024年第3期82-90,共9页
传统的基于串行计算的节点相似性搜索算法,在处理增量式异构信息网络数据流时面临效率低下、资源消耗过大等问题。为此,文章利用同构信息网络中并行约简的基本原理与基本方法,定义了异构信息网络的并行约简度量方法:值相似依赖度和余弦... 传统的基于串行计算的节点相似性搜索算法,在处理增量式异构信息网络数据流时面临效率低下、资源消耗过大等问题。为此,文章利用同构信息网络中并行约简的基本原理与基本方法,定义了异构信息网络的并行约简度量方法:值相似依赖度和余弦实体相似依赖度,提出异构数据流中元路径下节点相似性搜索并行算法(FPathSim),F-PathSim可以并行约简、并行计算,整体上删除对节点相似性搜索冗余的数据,减少对整个数据集的重复处理。在DBLP数据集上进行大量的实验,实验结果表明F-PathSim能较好的适应异构信息网络中增量式数据流中节点相似性搜索要求。 展开更多
关键词 异构信息网络 同构信息网络 并行约简 元路径 增量式数据流 相似依赖度
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面向互联互通的电力营商数据增量式更新与共享算法
13
作者 卢威 林女贵 +2 位作者 黄荷 吴国耀 夏思慧 《系统仿真技术》 2024年第2期188-193,共6页
在电力营商数据增量式更新过程中,由于数据之间存在强相关性,导致更新算法需要消耗的时间成本较高,在具体操作上实用性需要进一步提高。为了解决这一问题,提出面向互联互通的电力营商数据增量式更新与共享算法。利用数据之间的强关联性... 在电力营商数据增量式更新过程中,由于数据之间存在强相关性,导致更新算法需要消耗的时间成本较高,在具体操作上实用性需要进一步提高。为了解决这一问题,提出面向互联互通的电力营商数据增量式更新与共享算法。利用数据之间的强关联性,挖掘其中的正相关性和负相关性,确定关联规则。在此基础上,计算数据间的支持度和置信度,筛选出符合要求的数据并扫描数据库完成数据增量式更新。针对不同类型的数据,设计共享数据库,并建立时态模型,实现数据的实时共享。实验结果表明,本研究提出的电力营商数据增量式更新与共享算法运行时间快,内存节省比例高,整体实用性得到了提高。 展开更多
关键词 互联互通 电力营商数据 增量式更新 关联规则 数据共享算法
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支持增量式编程的多模态网络环境
14
作者 崔子熙 田乐 +3 位作者 崔鹏帅 胡宇翔 伊鹏 邬江兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1230-1238,共9页
当前,多模态网络编程模型与底层硬件紧耦合、强相关,导致网络程序呈现扁平化和单片化特征.因此,持续开发模态程序效率低下且极易出错,制约了网元设备的可用性和可靠性.为此,本文提出面向多模态网络的编程环境(PINet’s Programming Envi... 当前,多模态网络编程模型与底层硬件紧耦合、强相关,导致网络程序呈现扁平化和单片化特征.因此,持续开发模态程序效率低下且极易出错,制约了网元设备的可用性和可靠性.为此,本文提出面向多模态网络的编程环境(PINet’s Programming Environment,PPE),支持增量式开发网络协议与功能.基于“巨型交换机”思想,PPE提出了一种平台无关的编程模型及语言,支持模块化编程和跨平台移植,通过模块单元的灵活组合提高网络程序的开发效率.同时,针对上述模型设计了前后端分离的编译系统框架.该系统自动化解析并组合分布式的模态程序,通过优化报文处理逻辑自动适配硬件资源约束.实验结果表明,在不影响硬件性能的基础上,PPE能够降低20%的程序开发量,同时引入编译时延和资源开销在合理范围内. 展开更多
关键词 编程模型 多模态网络 可编程数据平面 模块化 增量式编程 网络模态
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大数据时代交通需求模型范式转变的思考
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作者 陈先龙 张华 +2 位作者 马毅林 宋程 魏贺 《城市交通》 2024年第4期50-57,105,共9页
大数据给交通需求模型开发基础带来了革命性的变化。对范式转变的思考既是对新时代数据条件变化的适应,也是提升交通需求模型精度的必然要求。基于基础数据条件的变化,对交通需求模型四种范式转变进行总结和思考:从数学优化到因果推断,... 大数据给交通需求模型开发基础带来了革命性的变化。对范式转变的思考既是对新时代数据条件变化的适应,也是提升交通需求模型精度的必然要求。基于基础数据条件的变化,对交通需求模型四种范式转变进行总结和思考:从数学优化到因果推断,强化模型对出行行为的解释能力;从比例因子到概率抽样,使得模型的物理意义更为明确;从整体重构到增量模型,实现对现状需求的继承和迭代演化;从有限约束收敛到先验实证,提升交通需求模型精度。指出对于交通治理实践运用和科学研究而言,模型精度是检验模型质量的唯一和最高标准。对范式转变的重视不是为了否定既往交通需求模型技术路线,而是在继承中创新发展,提高交通需求模型对现实物理世界的模拟能力和预测能力。 展开更多
关键词 交通需求模型 大数据 因果推断 概率抽样 增量模型 先验实证 范式转变
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统一地址库建设方案研究
16
作者 刘爽 胡强 《测绘与空间地理信息》 2024年第S01期85-87,90,共4页
以精准到户语义地址为纽带,汇聚融合各政务大数据,为新型智慧城市建设提供鲜活的统一地址库,全面赋能社会治理、城市管理、民生服务等应用。本文从统一地址库的数据结构设计、多源数据标准化处理、地址数据匹配、行业部门数据关联、数... 以精准到户语义地址为纽带,汇聚融合各政务大数据,为新型智慧城市建设提供鲜活的统一地址库,全面赋能社会治理、城市管理、民生服务等应用。本文从统一地址库的数据结构设计、多源数据标准化处理、地址数据匹配、行业部门数据关联、数据更新等方面,进行了初步的探讨。 展开更多
关键词 地址数据 多源融合 标准化 数据匹配 数据关联 增量更新
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基于增量定位与标记去重的云数据灾备技术
17
作者 杜岩冰 王晓锋 《网络空间安全科学学报》 2024年第2期66-75,共10页
通过云备份服务和威胁情报的结合,可以显著提升网络安全态势感知与响应能力。随着云网基础设施的不断拓展,数据量呈指数级增长,对云数据采取备份恢复措施成为威胁防御的重要环节。针对虚拟机快照备份等技术存在数据冗余严重、难以适应... 通过云备份服务和威胁情报的结合,可以显著提升网络安全态势感知与响应能力。随着云网基础设施的不断拓展,数据量呈指数级增长,对云数据采取备份恢复措施成为威胁防御的重要环节。针对虚拟机快照备份等技术存在数据冗余严重、难以适应分布式体系的问题,面向典型的OpenStack与Kubernetes分布式云平台设计了一种基于增量云数据去重的灾备技术。首先,设计了云数据灾备防御体系,以实现对差异性数据类型的覆盖性保护。其次,设计了增量云数据去重技术,提升了备份效率并实现了对备份数据的分布式与分离管理。实验证明,在数据的定期备份中相较于基于Backy2与Duplicacy的云备份方案,基于增量去重的云数据灾备技术在备份时间上分别平均节约了46.57%和41.73%,遭遇威胁进行灾难恢复的时间平均节约了7.23%与43.73%。 展开更多
关键词 云数据 增量定位 标记去重 威胁情报 数据安全
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基于“多测合一”理念的基础地理实体数据更新方法探讨
18
作者 刘鹏芳 《经纬天地》 2024年第4期6-10,共5页
依据新型基础测绘的“多测合一”理念,提出将第三次国土调查成果、城市国土空间监测成果、其他专题资料等多源数据融合,对基础地理实体数据进行补充完善及更新;依据新型基础测绘“一个实体只测一次”“联动更新”的原则,提出生产版本式... 依据新型基础测绘的“多测合一”理念,提出将第三次国土调查成果、城市国土空间监测成果、其他专题资料等多源数据融合,对基础地理实体数据进行补充完善及更新;依据新型基础测绘“一个实体只测一次”“联动更新”的原则,提出生产版本式的增量实体数据包,增量数据包在省、市、县之间进行数据流转,减少重复测绘,加快基础地理实体数据的更新速度,缩短其更新周期。 展开更多
关键词 新型基础测绘 多源数据融合 基础地理实体 增量数据包 联动更新
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基于滑动窗口的流式RDF数据的模式匹配方法
19
作者 王翔 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1458-1464,共7页
数据在社交网络中通常呈现为流式的特征。针对流式RDF数据,提出一种增量的模式匹配方法。设计一种面向RDF数据的索引结构,被定义为顶点聚簇的数据子图。提出一种基于顶点-边标签映射的有效验证的匹配算法,减少遍历过程中候选数据规模。... 数据在社交网络中通常呈现为流式的特征。针对流式RDF数据,提出一种增量的模式匹配方法。设计一种面向RDF数据的索引结构,被定义为顶点聚簇的数据子图。提出一种基于顶点-边标签映射的有效验证的匹配算法,减少遍历过程中候选数据规模。实验结果表明,该方法在环状和星状查询图的模式匹配算法效率更具时间优势。 展开更多
关键词 数据流 模式匹配 数据子图 数据索引 顶点聚簇 候选验证 增量匹配算法
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统一身份认证和权限控制服务框架
20
作者 曹广华 刘佑东 +3 位作者 何红 杨雨虹 彭儒相 俞瑞 《指挥信息系统与技术》 2024年第4期95-98,共4页
为提升海上监管组织机构的信息化管理水平,构建了一种统一身份认证和权限控制服务框架。该服务框架结合使用应用签名、重定向和token生成等技术实现统一身份认证服务,采用用户-岗位-角色-权限四级关系实现跨应用系统之间的统一权限控制... 为提升海上监管组织机构的信息化管理水平,构建了一种统一身份认证和权限控制服务框架。该服务框架结合使用应用签名、重定向和token生成等技术实现统一身份认证服务,采用用户-岗位-角色-权限四级关系实现跨应用系统之间的统一权限控制,采用全量与订阅分发消息中间件kafka增量相结合的方式实现用户数据同步的双向同步,从而为登录鉴权、整网漫游和权限控制等提供数据服务支撑。该服务框架适应性强且可灵活扩展,可应用于客户端/服务器端(C/S)系统、浏览器端/服务器端(B/S)系统和手机应用程序(App)等信息系统平台。 展开更多
关键词 应用签名 token生成 跨应用系统权限控制 数据全量与增量同步
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