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。

基于大数据技术的电力分区多源异构数据集成系统设计

为了提高电力分区多源异构数据集成效率,促进电网稳定,设计了基于大数据技术的电力分区多源异构数据集成系统。该系统将电力分区多源异构数据和设备数据传输到数据接口层,在数据接口层进行数据特征提取,配置合适的交互接口,通过数据集成层中灵活分布式集群进行数据采集,并采用电力分区多源异构数据融合算法实现数据集成;数据发布层依据数据集成层反馈的信息发布电力分区多源异构数据。实验结果表明,该系统信息覆盖率高达95%,稳定性高达97.21%,运行时间低至15.75 ms,数据发布准确率高达99%,以上数据说明该系统性能良好,准确率和稳定性高,能够提高电力分区多源异构数据集成效率。

基于XML技术的异构网络信息融合共享系统

针对异构网络因出现信息孤岛而导致信息共享效率低的问题,设计了基于XML技术的异构网络信息融合共享系统。利用信息融合模块适应网络负载的变化,保证不同协议层的数据融合。根据数据库之间的模板映射关系,通过XML解析器读取异构网络信息,缓解不同格式信息之间的异构冲突,实现异构信息无障碍交换,从而解决信息孤岛问题。将XML映射到数据库模型驱动上,采用对象—关系映射方式集成异构网络信息。根据信息集成结果构建仿真函数,通过确定仿真下标获取信息访问矩阵,在保证不同数组维数相同情况下可完成数据融合。采用XML技术统一信息完成信息融合共享。实验中,该系统共享效率的最大值为97%,证明其具有较好的网络信息融合共享效果。

基于知识图谱技术的电力行业多源异构数据融合研究

文章针对电力行业内部与外部异构系统中存在的数据独立问题,提出了一种基于知识图谱的行业内外部数据融合解决方案。分析了目前文本信息提取以及知识图谱构建的主流技术路线,提出新的文本提取方案和知识图谱构建方案,实现对多源数据的融合与应用。该技术研究在某电力公司进行管理风险识别试点应用,验证了该研究成果的实用性。

基于物联网技术的网络异构传感数据融合方法

融合网络异构数据时,现有融合方法存在融合精度低和融合时间长问题,因此引入物联网技术,提出一种新的融合方法。首先,引入小波变换的方法,过滤网络异构传感器数据噪声;其次,利用物联网技术,对物联网簇内数据聚类;最后,通过最小二乘法运算,实现汇聚网络异构传感器数据融合。实验结果证明,新的融合方法可有效提高融合结果的精度,缩短融合时间,提升融合效率,与现有融合方法相比具备更高的实际应用价值。

基于异构信息网络融合的专利技术主题识别研究

[目的/意义]利用异构信息网络融合建模开展专利技术主题识别方法研究,能有效提高专利技术主题识别的准确性。[方法/过程]利用文本挖掘技术提取专利技术主题构建共现网络,采用OVL算法及加权运算对异构信息网络进行融合,基于融合后的网络开展主题识别。[结果/结论]以工业机器人领域为例的实证研究表明:与未经融合的关键词直接共现网络相比,基于融合网络的技术主题识别结果的主题内集中性更好、主题间区分度更显著、交叉性与重叠性更低。

基于LoRa与Socket的建筑能耗异构数据融合方法

针对现有建筑能耗数据采集系统传感器接入困难和数据处理效率低的问题,文中分析LoRa组网和Scoket异步通信的技术特点和适用场景,提出一种基于LoRa与Socket的建筑能耗异构数据融合方法。该方法采用LoRa采集器和LoRaWAN网关搭建LoRa组网,适配接入各类传感器,并结合Socket异步通信在系统服务器和LoRaWAN网关之间建立一对多连接,同时接收多个网关的建筑能耗异构数据并对其进行数据协议解析和数据融合。该方法不仅改进了感知层的数据传输网络结构,解决了不同种类传感器在通信协议、数据格式和串口速率上的兼容问题,还降低了网络层系统服务器在处理多组异构数据时的响应时间。应用实践结果表明,文中方法实现了各类建筑能耗传感器的灵活接入,提高了建筑能耗异构数据处理和融合的效率。

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。

公路勘察设计多源数据融合方法研究

公路设计阶段产生的多源异构数据存在来源、格式和结构等众多差异,难以实现位置和语义的精确融合。提出一种基于WebGL的三维模型单体化技术,能够挂接关联公路多源数据信息,实现公路设计多源数据的有效融合。试验表明,该方法能够在网络环境下快速提供公路多源数据融合应用服务,为智慧公路建设提供技术保障。

公路建养装备数字孪生技术综述

为促进数字孪生技术在公路建养装备的发展与应用,从零部件、系统和设备3个层级出发,探讨了数字孪生公路建养装备的概念和组成,提出了机理-数据异构融合的数字孪生层级架构,研究了核心零部件液力变矩器多能域耦合和滚动轴承故障诊断、寿命预测的现状和最新进展,总结了融合机理-数据异构的公路建养装备零部件级数字孪生架构;基于装备动力流传递和大数据分析,将系统层级的数字孪生技术归纳为数字协同运动系统和后台数据管理系统,阐述了传动系统功率匹配、液压系统性能退化和数据管理系统工况感知,剖析了当前的技术应用与不足;围绕数字孪生装备的基本理念,阐释了设备级公路建养装备数字孪生技术的内涵与特征,介绍了当前公路建养装备数字孪生技术在工况划分、效能优化与作业质量控制的典型实践场景,探讨与展望了数字孪生公路建养装备所面临的挑战及关键技术。研究结果表明:公路建养装备的相关研究目前集中于典型工况的仿真分析与试验测试验证,存在复杂工况下多耦合场机理和算法研究不够深入、技术工况简单、外部参量与内部多物理场耦合研究不充分、试验结果与实际装备使用存在较大区别的问题;未来应从建立混合设备群状态智能监测与远程控制、研究不同场景下状态分析与数据处理算法的决策优化与指导、构建复杂环境下有效的“人-机-环”交互机制三方面入手,实现数字孪生技术在公路建养装备的落地应用。

基于多元异构网络安全数据的可视化融合分析方法研究

针对当前网络安全日志数据多元异构的趋势,文中基于可视化和数据融合技术,对多元异构网络数据的分析方法进行了研究。该分析方法首先利用信息熵等不同算法对异构安全日志数据中记录的8个典型维度进行特征提取,并通过符号标志和树图的引入对数据中的微观细节信息进行充分挖掘。之后通过时间序列图的引入,对网络运行趋势进行宏观上的预测。最后结合图像特征的归纳,实现对网络攻击模式的分析和判断。经过测试,该分析方法效果良好。在网络态势的认知、异常识别和攻击模式的判定等方面均具有一定的优势,能有效提高使用者对网络安全态势的感知和识别能力,实现对多元异构网络的安全防护。

社会保障一体化信息系统的运维管理分析

阐述社会保障一体化信息系统的运维管理,提升技术手段、实现各种异构设备统一管控,自动监控、实现对海量信息管理分析,制定各类规则、实现自动分类分级处理,采取有效手段、保护数据安全,加强超融合技术的应用。