水土保持动态监测系统中多方数据融合子系统的设计与实现
这是一篇关于微服务,文件上传,数据融合,访问控制,数据共享的论文, 主要内容为水土保持动态监测是指对土地利用、土壤侵蚀、植被覆盖等指标进行定期或不定期的监测和评估,以了解水土资源的变化情况、风险状况和生态环境质量,为水土保持规划、决策和管理提供科学依据。目前,国内各行政辖区监测数据结构差异较大,标准不一,缺少集中的数据中心,导致数据资源利用率低,数据共享困难。论文针对水土保持动态监测过程中产生的海量多方数据,设计了多方数据融合子系统。子系统采用微服务架构,从数据服务的角度出发,围绕水土保持动态监测系统中多方数据的汇聚、融合与管理场景,提出从数据流入、融合、流通等环节的数据协同方案,形成统一的数据归集,为监测系统及其他子系统提供数据服务。目前系统已顺利部署运行,经过测试,本文所采用的方案被证明正确可行,并且符合预期要求。论文的主要工作内容和实现成果如下:1.在数据流入方面,搭建MinIO集群存储多方用户文件,并借助LDAP维护原有目录结构,实现基于Web的大文件高效上传方法。支持并发上传、断点续传、前端直传,支持多文件、文件夹、压缩包等多种不同类型的文件上传,并能够正确维护用户目录结构。2.在数据融合方面,基于文件数据的这种物理上分布式存储,逻辑上集中式管理的方式,提出多方数据融合方案。将多方数据的文件结构融合到同一资源目录树,进行统一组织与管理。3.在数据使用和流通方面,提出基于RBAC和ABAC可配置策略的分层访问控制模型,实现资源文件细粒度的访问控制。可灵活配置任意文件的访问规则及实体属性,控制用户数据权限范围。最后提出数据共享方案,保障数据在不同主体间流通,充分发挥数据价值。数据共享转变成目录树访问权限的开放,实现数据可用不可见。
基于数据融合的人群移动时空语义模式可视分析
这是一篇关于人群移动,语义模式,数据融合,可视分析的论文, 主要内容为随着城市发展,城市人口密集化趋势愈加明显。大量人群移动造成的交通拥堵、空气污染等城市问题日益突出。故研究人群移动模式对于政府工作人员,城市规划人员者和日常出行用户具有显著意义;人们对于人群移动模式的研究已有多年,并已形成较为成熟的理论。但这些研究主要在于对人群移动随时间在数值上的模式,其背后移动的语义意图研究较少。本文基于多源异构数据在时空维度上的相似性质,将城市道路车辆卡口数据、微博数据、城市POI数据融合在一起,使具有丰富信息的道路车辆卡口数据和城市POI数据增强补充从微博数据中提取出的稀疏语义信息,以增强人群移动模式背后的意图和动机。本文主要采用了数据融合技术,挖掘了人群时空语义移动模式。由城市道路车辆卡口数据可视化为城市车流量时序图,并结合展示微博关键词信息的云词视图,引导用户发现自己感兴趣的人群移动时间段。在用户确定要分析的时间段后,结合展现空间区域属性的雷达视图、展现微博关键词信息的词云视图、以及展示人群移动模式的地理视图,并最终结合微博列表中所展示的详细语义信息,让用户从交互探索中分析人群移动的数值模式以及其背后的语义模式。本文可视分析系统采用B/S架构,前端用于各可视化组件的绘制和展示,以用于用户与系统的交互分析,后端则根据用户传至的参数处理数据,并将处理后的数据传送至前端。此外,为加快后端对数据的处理,本文系统对车辆卡口数据以及微博数据建立了Lucene索引。同时,在前后端交互数据时结合了Redis数据缓存技术,以加快前端与后端的交互,提高可视化组件绘制速率。用户使用本可视分析系统可实现从全局到局部地挖掘出人群移动的数值和语义模式。
水土保持动态监测系统中多方数据融合子系统的设计与实现
这是一篇关于微服务,文件上传,数据融合,访问控制,数据共享的论文, 主要内容为水土保持动态监测是指对土地利用、土壤侵蚀、植被覆盖等指标进行定期或不定期的监测和评估,以了解水土资源的变化情况、风险状况和生态环境质量,为水土保持规划、决策和管理提供科学依据。目前,国内各行政辖区监测数据结构差异较大,标准不一,缺少集中的数据中心,导致数据资源利用率低,数据共享困难。论文针对水土保持动态监测过程中产生的海量多方数据,设计了多方数据融合子系统。子系统采用微服务架构,从数据服务的角度出发,围绕水土保持动态监测系统中多方数据的汇聚、融合与管理场景,提出从数据流入、融合、流通等环节的数据协同方案,形成统一的数据归集,为监测系统及其他子系统提供数据服务。目前系统已顺利部署运行,经过测试,本文所采用的方案被证明正确可行,并且符合预期要求。论文的主要工作内容和实现成果如下:1.在数据流入方面,搭建MinIO集群存储多方用户文件,并借助LDAP维护原有目录结构,实现基于Web的大文件高效上传方法。支持并发上传、断点续传、前端直传,支持多文件、文件夹、压缩包等多种不同类型的文件上传,并能够正确维护用户目录结构。2.在数据融合方面,基于文件数据的这种物理上分布式存储,逻辑上集中式管理的方式,提出多方数据融合方案。将多方数据的文件结构融合到同一资源目录树,进行统一组织与管理。3.在数据使用和流通方面,提出基于RBAC和ABAC可配置策略的分层访问控制模型,实现资源文件细粒度的访问控制。可灵活配置任意文件的访问规则及实体属性,控制用户数据权限范围。最后提出数据共享方案,保障数据在不同主体间流通,充分发挥数据价值。数据共享转变成目录树访问权限的开放,实现数据可用不可见。
基于WSN的林业土壤数据采集系统设计与实现
这是一篇关于无线传感器网络,林业土壤数据采集,路由协议,数据融合的论文, 主要内容为为了对林业土壤资源进行合理利用与保护,需要科学有效地采集林业土壤数据。在传统的土壤数据采集方案中,通过人工手动采集土壤数据耗费人力物力,效率低且成本高,随着近年传感器技术和无线通信技术成熟发展,采用无线传感器网络对土壤数据进行采集,可以有效避免传统土壤采集方法带来的问题。据此,本文开发了基于WSN(无线传感器网络)的林业土壤数据采集系统,该系统由终端节点、网关和服务器组成,终端节点实时通过传感器采集土壤数据,如:温度、湿度、氮、磷、钾含量等,再通过网关上传到云端服务器,然后服务器将会对数据进行分析处理,实现林业土壤实时监测。本文的主要研究内容如下:(1)针对林业土壤数据采集系统中传感器节点能量限制,因负载不均衡加剧节点能量消耗导致网络生命周期变短问题,提出一种无线传感器网络中基于麻雀搜索优化模糊C均值的分簇路由算法SSFCM。通过麻雀搜索改进的模糊C均值聚类算法对网络进行分簇,使得网络节点分簇更加均匀合理。选取簇首时,根据每个簇内节点的自身剩余能量和节点间距离计算出适应度函数值,评估适应度值动态地选取出最优的簇首节点。通过计算簇首节点间通信代价,利用Dijkstra算法构建通信代价最小的簇间路由,均衡簇首的负载。实验结果表明,与LEACH、FCM-SI和EBRAA算法相比较,SSFCM算法能够使网络传输数据能力得到大比例提升,同时有效均衡各节点的负载,保障网络长期稳定运行。(2)针对无线传感器网络中节点采集数据存在不确定因素,同时考虑到分簇的网络拓扑结构,提出一种基于分簇的数据融合算法。首先,在簇内普通节点处运用格拉布斯准则与卡尔曼滤波修正含有粗大误差的土壤环境数据,采用卡尔曼滤波能够处理传感器采集时的不确定性和噪声,从而提高采集数据的准确性;然后,在簇首节点处使用改进自适应加权融合算法对修正后的数据进行第二次融合。经过实验证明,本算法的融合结果精准度较高,能够提升传感器采集数据的可靠性。(3)针对在土壤信息采集过程中,采集和记录多样的信息导致耗时耗力的问题,采用一种土壤的多参数采集硬件装置,将所有采集模块集成在单套系统中。系统主要包括主控芯片STM32控制电路、4G通信模块、Lo Ra无线通信和土壤多参数采集传感器等硬件的结合,以实现土壤温湿度、水分、电导率、p H值、氮磷钾等参数的采集。经过实测证明,通过土壤多参数传感器进行数据采集,同时利用基于分簇的数据融合算法提高土壤信息的准确性。然后通过SSFCM路由算法构建的通信路径将数据上传至云端服务器,大大提高了林业园区土壤信息采样的效率。
基于云平台和WiFi的智能家居系统设计与实现
这是一篇关于智能家居,云平台,WiFi无线通信技术,数据融合,远程控制的论文, 主要内容为随着经济和科学技术的发展,人们对生活质量也有了更高的追求。传统家居设备繁琐复杂的操作给人们的生活带来了极大的不便利。智能家居的应用能极大程度的改变这种状况。但目前智能家居并没有完全走进大众生活之中。其主要原因在于成本高、实用性差、操作复杂。本文从实际需求出发,结合当下的WiFi无线通信技术、云平台技术和多传感器数据融合技术设计了一款基于云平台和WiFi的智能家居系统。主要研究内容如下:本文通过比较了目前几种常见的无线通信技术,采用WiFi作为系统的无线通信方式,实现数据的传输。通过分析选用功能强大的One NET云平台作为系统的远程监控工具。将多传感器数据融合技术应用到系统之中,并完成智能家居系统的总体结构设计。针对智能家居的功能需求,选用了以STM32为主控模块,进行了系统所需的WiFi模块、传感器模块、终端控制模块、电源模块等模块的选型和相对应的电路设计,并采用C语言作为编程语言进行了软件设计和程序调试。One NET云平台作为系统的远程监控工具,完成One NET云平台的产品创建与接入、数据之间的交互、触发器的设计和云平台监控界面的设计。同时基于One NET云平台开发了一款手机APP,实现了手机APP对智能家居系统的控制。为了提高传感器数据采集可靠性,以及提高智能家居系统对火情的准确识别。本文提出了一种两级数据融合模型,先是对传感器采集到的数据进行自适应加权融合,在完成数据级的融合之后再应用后D-S证据理论融合。能根据一些火灾时的特征来较为准确反映火灾发生的一个概率。最后对智能家居系统进行了WiFi网络调试、云平台调试和手机APP的调试,验证了智能家居系统的稳定性和可靠性,通过测试结果表明了智能家居系统能够实现居家环境采集和远程控制的功能。
面向中医领域的本体构建与知识发现应用研究
这是一篇关于中医本体,语义推理,数据融合,知识图谱的论文, 主要内容为中医是我国传统医学的瑰宝,其在漫长的发展与演变过程中,逐步形成了一套对疾病进行审证求机、辨证施治的学科理论体系。在新冠疫情肆虐全球的时代背景下,中医以其独到的方法体系与施治特点在治疗新型肺炎疾病和预防疫情传播上起到了至关重要的作用,得到了国内外医学专家广泛的关注与高度的赞扬。在中医长期施治于临床的过程中,对不同疾病相匹配的类症鉴别、病因病机、临床特点有了较为系统的认识,形成了有待于挖掘与应用的海量中医知识。这些知识散落在各类中医学典籍、研究文献、临床数据中。随着人工智能时代的到来,利用语义建模相关技术,围绕中医领域进行知识表达、知识推理、知识共享与应用成为了一个值得关注和研究的方向,对中医学科的传承与发展有着极为重要的意义。本文对中医学科理论体系与中医本体的应用需求进行深入梳理与调研,并参考中医专家的指导与建议,完成面向中医领域的本体构建与知识发现的应用研究。首先,对本体工程中数据层与模式层的构建方式进行宏观设计,针对异构的中医数据源,提取确立中医本体模型中重要的概念类别以及与之相关的语义关系。并结合本体建模方式,通过OWL(Web Ontology Language)建模语言完成中医本体模式层的构建与实例层的数据填充,构建起一套涵盖中医内、外、妇、儿科,能展示其辨证施治特点的本体模型。该本体模型能够支持不同维度的中医语义查询,在辅助中医施治于临床的过程中具有重要的借鉴价值。其次,以本文构建的中医本体模型为契机,对语义推理方面的技术进行详细的梳理,设计编写契合中医本体工程的SWRL(Semantic Web Rule Language)推理规则。并基于Hermit推理机完成对中医学科内在知识结构与隐含信息的挖掘与推理,为中医学科的丰富与发展提供新的视角与可能。最后,提出了一套异构数据的融合方案,对异构的中医数据源进行融合与转换。并依循中医语义关系将融合后的数据映射到Neo4j图数据库中,构建起一套蕴含海量信息的中医知识图谱。为用户提供了一种从“辩证关系”出发,快速分析检索中医知识的有效途径。为了简化基于Cypher的查询过程,以构建的中医知识图谱为主要数据来源,采用B/S架构,设计完成一套中医知识检索系统。
基于多源数据融合的推荐技术研究
这是一篇关于特征交叉,数据融合,自注意力机制,用户兴趣偏好的论文, 主要内容为在大数据时代,人们被海量的信息所淹没,使得人们无法有效的筛选出对自己有价值的信息,然后进一步做出决策或选择,这种现象就是信息过载,这已经成为互联网时代不可避免的问题。而推荐技术的发展为解决信息过载问题提供了一个切实可行的方案,这一方法无论是在新闻资讯、电子商务还是教育领域都得到了广泛的应用。为了实现更加个性化的推荐系统,从而为每个用户提供更加有针对性的建议,首先就要对用户的兴趣偏好进行更加细粒度的建模,只有深入的了解用户,才能为用户提供更有针对性和价值的建议。在对用户兴趣偏好的建模方面,现有的大部分算法只是利用了用户-项目的历史行为交互信息,对于其它的多源数据并没有很好的加以利用,显然这样产生的推荐效果是不能满足用户要求的,也会影响用户的体验。所以,如何更加有效融合与推荐任务相关的多源数据,更加精确的建模用户兴趣偏好,对于为用户提供更好的推荐效果有着重要的研究意义。本文通过对以往的推荐算法进行总结和分析后发现,更好的用户兴趣建模和更加有效的特征组合对提升推荐系统的性能有着重要的作用,本文从这两个基本角度进行研究。为了得到更加有效的特征组合,本文设计了基于深度特征交叉的推荐算法,通过引入特征域的概念,对特征进行更加细粒度的表示,实现多域特征的深度交叉,进一步使用共享参数的方法,解决了因为引入特征域而带来的参数问题,利用深度学习让模型学习到用户-项目复杂的非线性关系,增强模型的表达能力,同时也增强模型的泛化能力,从而可以实现更好的推荐结果。为了有效的利用多源数据实现对用户兴趣偏好的精准建模,本文先设计了一个可以有效融合多源数据的基本模型结构,该结构具有模型可扩展性,并且可以有效的实现多源数据的融合。基于本文提出的融合框架,提出了基于自注意力的表示模型推荐方法。首先使用自注意力机制,建模同一个项目的多个特征对于不同用户重要性是不同的。之后对于用户兴趣偏好的迁移问题,本文利用双向门控循环单元网络处理这种时序关系,对用户兴趣迁移的现象进行建模。本文从上述两个基本角度出发,在特征组合方面,实现了深度特征交叉,挖掘了更多有效的特征组合,在用户兴趣偏好方面,实现了更加细粒度的建模,并且经过实验验证了本文设计的算法的有效性。
数据驱动的公路隧道运营监控系统设计及应用
这是一篇关于公路隧道,监控系统,数据融合,隧道工况的论文, 主要内容为隧道安全是高速公路运营管理工作中的重要内容,尤其是对于火灾工况及交通流运行状态的监测,目前各种监控手段的效果仍不尽如人意。本文提出一种数据驱动的公路隧道运营监控系统设计方法,从监控数据采集与处理、隧道异常工况判别、监控联动与监控预案生成、监控数据管理等四个方面展开研究。(1)隧道监控数据采集与处理针对隧道监控系统目的及隧道异常工况特点,制定了监测量的选择标准,并分别选取了隧道内环境状态与交通状态监测量;应用云计算技术实现了隧道运营监控的信息共享,并通过实验仿真,验证了监控数据预处理及数据融合方法,为隧道安全态势评估提供了有效的数据支持。(2)隧道异常工况判别与安全态势评估分析了公路隧道常见异常工况及其影响,通过监督学习方法对清洗后的隧道监控数据进行训练,提出了用于火灾和交通阻滞两种异常工况判别的先验知识模型;建立了隧道安全评价指标体系与基于BP神经网络算法的隧道安全态势评估方法,并实例验证了判别模型与态势评估方法的有效性与准确性。(3)隧道监控联动与监控预案生成分析了数据驱动的多源异构监控联动机制及关键技术,提出了包括信息采集、信息处理、信息传输以及信息反馈四部分的公路隧道异常事件信息处置方案;针对隧道实例建立了基于范例推理的公路隧道监控预案生成方法,实现了公路隧道监控预案的自动生成。(4)隧道运营监控数据管理针对隧道运营监控数据管理问题,在分析系统功能需求的基础上,设计了由设备层、设备控制层、通讯层、存储层、数据处理层和监控管理层构成的监控数据管理系统总体结构及各功能模块;设计实现了基于B/S架构的公路隧道运营监控数据管理系统,并给出了各功能界面。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设工厂 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/46184.html
