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多源异构数据的整合与应用研究

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简介:
本研究聚焦于探索和解决多源异构数据的有效整合及深度应用问题,旨在推动大数据技术在各领域的创新实践。 本段落针对多源数据库之间的异构差异及互操作应用进行了分析与研究,并探讨了相关问题如异构数据集成体系结构、模式映射、模式冲突及其解决方法、查询处理以及数据管理等。文中提出了利用中间件体系架构来整合不同来源的数据库系统的方法,采用GAV方案进行模式映射,并使用JAVA语言和JDBC 4.2技术设计整个系统框架。算法描述采用了类Java语法形式,而模式及集成信息则以XML文档的形式表示出来。 通过实际案例测试证明了该系统的有效性,在解决模式冲突消解、全局查询分解以及数据整合处理方面表现出色。此外,该系统运行良好且具有显著的实际应用价值。

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    本研究聚焦于探索和解决多源异构数据的有效整合及深度应用问题,旨在推动大数据技术在各领域的创新实践。 本段落针对多源数据库之间的异构差异及互操作应用进行了分析与研究,并探讨了相关问题如异构数据集成体系结构、模式映射、模式冲突及其解决方法、查询处理以及数据管理等。文中提出了利用中间件体系架构来整合不同来源的数据库系统的方法,采用GAV方案进行模式映射,并使用JAVA语言和JDBC 4.2技术设计整个系统框架。算法描述采用了类Java语法形式,而模式及集成信息则以XML文档的形式表示出来。 通过实际案例测试证明了该系统的有效性,在解决模式冲突消解、全局查询分解以及数据整合处理方面表现出色。此外,该系统运行良好且具有显著的实际应用价值。
  • 关于方法及
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    本研究聚焦于探讨和分析多源异构数据的融合技术及其实际应用场景,旨在提高大数据环境下信息整合与利用效率。 针对基于多源数据融合的多用户决策问题,本段落构建了多源异构数据融合模型,并研究了一种基于三角模糊数的异构数据统一量化表示方法。通过采用有序加权平均算子融入决策者的偏好,设计出一种支持多用户决策的算法。实际应用证明,该算法能够解决多源异构数据在结构和语义上的模糊性、差异性和异构性等问题,并且通过考虑决策者偏好,在数据融合过程中提升了多用户决策结果的可靠度。
  • 关于电力大方法
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    本研究聚焦于电力大数据领域,探讨并提出了一种有效整合多源异构参数的方法,并详细分析了该方法的应用场景及其对提升电网智能化水平的重要意义。 针对电网大数据时代普遍存在的“一个电网,多套参数”的问题,本段落提出了一种基于电力大数据的多源异构参数融合方法。该方法通过整合电网各专业部门及各级调度中心的不同参数数据,在纵向和横向维度上进行参数融合技术的应用,以消除不同来源的数据差异。本数据融合方案能够克服传统采用参数辨识与估计方法中的不足之处,提高数据处理效率,并减少模型间的差异性,从而更好地满足电网调度中心的实际运行需求。
  • 基于深度学习方法.pdf
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    本论文探讨了利用深度学习技术进行多源异构数据融合的方法与应用,旨在提升数据分析和处理的效率及准确性。通过多种实验验证了所提方案的有效性和优越性。 本段落介绍了一种基于深度学习的多源异构数据融合方法。该方法旨在有效整合不同来源、不同类型的数据,以提高数据分析和处理的效果与效率。通过利用深度学习技术的优势,可以更好地挖掘复杂数据集中的潜在信息,为各种应用场景提供有力支持。
  • 中医药知识图谱:融、人工智能及预训练模型
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    本研究聚焦于中医药领域的知识图谱建设,结合多源异构数据、AI技术及预训练模型,旨在提升中医药知识的系统化和智能化水平。 中医药知识图谱是一种结构化的数据表示形式,用于整合来自不同来源的异构数据,包括专利信息、中药靶点以及疾病相关信息。这种图谱通过节点代表实体(如药物、病症等)及其之间的关系来构建一个复杂的网络结构,便于理解和探索中医药领域的复杂知识。 在构建过程中,主要的数据源来自于IncoPat专利数据库和TCMSP及OMIM数据库。利用深度学习信息联合抽取模型自动识别并提取专利文本中的关键实体以及它们之间的关联关系,如药物、疾病及其药效等。此外,通过字符串匹配与词典方法对数据进行规范化处理,并解决不同来源中相同实体的不同表示问题。 本体设计是知识图谱的核心部分,在中医药领域内定义了31种不同的实体类型和48种语义关系,涵盖了专利文本中的解决方案和技术功效等内容。这样的结构有助于全面准确地捕捉到中医药领域的关键信息。 通过频次分析及关联规则Apriori算法的应用,可以挖掘中药处方中各成分的共现模式,并找出潜在优化组合的可能性,为糖尿病肾病等疾病的治疗提供科学依据。这种方法不仅适用于中药处方的优化研究,在药物研发和疗效预测等领域也有广泛应用潜力。 然而,构建知识图谱的过程中也面临着挑战。例如在专利文本信息抽取阶段仍然需要部分人工标注工作,这可能增加时间和成本投入。未来的研究方向可以探索更高效的自动化标注方法来提高数据处理效率,并考虑如何实现知识图谱的实时更新和动态维护以适应中医药领域的发展需求。 综上所述,基于多源异构数据构建并应用的中医药知识图谱研究,在整合多种来源的数据基础上,利用深度学习与自然语言处理技术建立了一个丰富的信息库。这不仅支持中药处方优化分析的研究工作,也为促进中医药创新提供了强有力的支持和科学依据。这项成果对于推动中医药现代化进程具有重要的意义。
  • 基于大知识融算法探.pdf
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    本文档探讨了在大数据背景下,如何有效整合和分析来自不同来源且形式各异的知识资源。通过研究与设计创新的多源异构知识融合算法,旨在提高数据处理效率及质量,以支持更高级别的数据分析应用和服务开发。 在大数据环境下,多源异构知识的融合为研究者提供了有效手段来从众多分散且异构的数据源和知识源中挖掘出隐藏的价值信息与知识。针对现有知识融合方法的不足,本段落深入探讨了大数据环境下的异构知识融合方法,并将已有的数据融合算法合理地应用到知识融合之中,设计并构建了一种新的多源异构知识融合算法。为了进一步提升获取的知识质量,基于动态选择不同粒度的知识源,提出了一种改进的知识源分解与合并法,以获得合适大小的、真实可靠的知识集合。通过在基于Hadoop和MapReduce框架建立的实验平台上进行验证,结果表明所提出的多源异构知识融合算法是有效且可行的,并能显著提高现有方法的性能。
  • (完版)信息融技术发展历程.docx
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    本文档探讨了多源信息融合技术从起源到现今的发展历程,并分析了其在各个领域的具体研究和应用情况。 多源信息融合技术的起源发展与研究应用探讨了该领域的历史演变、关键技术及其在不同场景中的实际应用情况。文章全面分析了多源信息融合技术从萌芽到成熟的发展历程,深入解析了其核心理论基础以及面临的挑战和未来发展方向,并结合具体案例展示了这项技术如何被广泛应用于各个领域以提升决策质量和效率。
  • SpringBootSQLServer
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    本教程详解了如何在Spring Boot应用中实现与SQL Server数据库的多数据源配置,涵盖连接设置、事务管理及动态切换等内容。 在Spring Boot项目中整合多个数据源是比较常见的需求场景之一。本段落将介绍如何在一个Spring Boot应用里配置三个不同的数据源:其中两个使用MySQL数据库,另一个则采用SQL Server数据库。这样的多数据源配置能够帮助我们更好地管理复杂的应用架构,实现不同模块的数据隔离和独立操作。 具体来说,在项目中要设置一个主数据源(例如默认的application.properties文件中的配置)以及额外的一个或多个自定义数据源。对于MySQL与SQL Server的不同特性及连接参数需要分别进行适当的调整以确保应用能够在多数据库环境下正常运行。 实现这一功能通常包括以下几个步骤: 1. 添加相应的Spring Boot Starter依赖,如`spring-boot-starter-data-jpa`, `mysql-connector-java`, 和 `microsoft-mssql-jdbc`。 2. 创建多个配置类来定义各个数据源的连接信息(例如,@Configuration和@Bean注解)。 3. 配置实体管理器工厂以及事务管理器以支持多数据源操作模式。 4. 使用AOP或者编程式的方式进行动态的数据源切换。 通过以上步骤可以实现Spring Boot应用中对MySQL与SQL Server数据库的同时访问,并且能够灵活地在不同业务场景下选择合适的数据库连接。
  • 书:传感器及其
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    本书针对研究生群体编写,全面介绍了多传感器数据融合的基本理论、关键技术及最新进展,并通过实例展示了其在各个领域的广泛应用。 研究生系列教材:多传感器数据融合及其应用(最新版)是一本专注于介绍多传感器数据融合技术及其在各类应用场景中的应用的书籍。该书详细探讨了如何将来自不同来源的数据整合在一起,以提高信息处理的效果与准确性,并为读者提供了深入的理解和实用的技术指导。
  • Spring MVC 模块 Redis
    优质
    本项目展示了如何使用Spring MVC框架实现一个多模块应用,并集成了多个数据库和Redis缓存技术,提高了系统的灵活性和性能。 在IT行业中,SpringMVC是Java企业级应用广泛使用的Web开发框架,以其灵活性、高效性和可扩展性受到开发者青睐。多模块架构是一种常见的设计模式,在大型项目中将复杂的系统拆分为多个独立的模块,每个模块负责特定的功能,便于开发、测试和维护。而多数据源是指在一个应用程序管理多个不同的数据库,适用于处理异构数据或实现读写分离等场景。 我们来看SpringMVC如何实现多模块集成。在大型项目中通常会将应用划分为用户模块、商品模块、订单模块等多个独立的模块,每个模块有自己的SpringMVC配置,并通过API接口进行通信以保证解耦。在SpringMVC中,可以通过`@ComponentScan`注解来扫描指定模块中的Bean,同时使用`@Configuration`和`@EnableWebMvc`注解声明该模块为SpringMVC配置。 接下来讨论多数据源的配置。在SpringMVC中可以利用Spring的DataSource路由功能实现多数据源管理。通过定义多个`DataSource`实例并创建一个继承自`AbstractRoutingDataSource`类,重写其方法来根据业务逻辑动态选择当前使用的数据源。这使得代码能够灵活地切换不同的数据库。 再来说Redis的集成。在服务层(Service)中使用Spring Data Redis库可以方便操作Redis。添加相关依赖后配置`RedisTemplate`或`StringRedisTemplate`,就可以通过注解如`@Cacheable`、`@CacheEvict`实现缓存功能。例如,将经常访问但更新不频繁的数据存储在Redis以减少对数据库的查询压力,并利用其发布订阅特性提高系统实时性。 关于示例代码,在提供的压缩包中可能包含基本SpringMVC配置文件、多数据源和Redis使用的示例,供开发者参考学习这些概念的实际应用方式。 总之,Springmvc多模块集成多数据源及redis案例涵盖了现代Web开发中的关键技术点。通过采用这种架构设计能够有效地管理复杂项目;灵活的数据存储策略允许处理多样化的数据库需求;而利用Redis则能提升系统性能并提供高效的缓存和消息传递机制。这些技术的结合为构建高性能、高可用的企业级应用提供了坚实的基础。