实时GIS时空数据模型_龚健雅
数据库整理
命令行进入SQLCMD: sqlcmd –s machineName\instanceName 使用数据库： USE db_name GO 删除数据库：（不能删除系统数据库） USE tempdb GO SELECT name,state_desc FROM sys.databases WHERE name=’db_name’ GO DROP DATABASE db_name1,db_name2,… GO 更改数据库文件 ALTER DATABASE db_name {ADD FILE
海洋时空数据模型分析研究现状
学年论文：海洋时空数据模型研究现状 学院：海洋学院 专业：海洋技术 姓名：钱为 学号：10053212
海洋时空数据模型研究现状 钱为 <天津科技大学海洋学院海洋技术专业天津 300457 ） 【摘要】21世纪是海洋的世纪，海洋的开发与利用促进了海洋科学研究的蓬勃 发展并对海洋时空信息服务提出了更高的要求.本文主要对已有的时空数据模型、进行了评述，指出了各种模型的优点以及存在的问题。在此基础上，说明了海洋时空数据模型研究进展与现状。说明了海洋时空数据模型在实际中的应用， 以及其在海洋领域的不可或缺的地位。 关键词:海洋，时空数据模型，海洋时空数据模型 【 abstract 】 21 century is the century of sea, Marine development and use of promoting the vigorous development of the Marine scientific research and information service on ocean space and time put forward higher request. This paper focuses on the existing space time data model, are reviewed in this paper, and points out the various advantages of the model and the existing problems。 Based on this, that the Marine space time data model research progress and status. That the Marine space time data model in real application, and the important of it. Keywords: Marine, space time data model, Marine space time data model 1：引言 时态地理信息系统( TGIS> 是一种采集、存储、管理、分析与显示地学对象随时间变化信息的计算机系统。建立合理、完善、高效的时空数据模型是实现时态GIS 的基础和关键，以便有效地组织、管理和完善时态地理数据、属性、空间和时间语义，实现重建历史状态，跟踪变化，预测未来。目前，关于时空数据模型的研究大多都是基于陆地应用的，海洋数据由于其测量方式以及自身因素等方面的原因，使其具有不同于陆地上数据的独特之处。因此，现有的各种时空数据模型都不能很好地符合海洋领域的需要，必须根据海洋数据独有的特点建立起合适海洋时空数据模型。海洋时空数据模型建模理论为海洋地理信息系统发展提供理论基础，同时也为“数字海洋”的建设提供的科学依据。本文评析了现有各种基于陆地应用的时空模型不足之处，并对海洋时空数据模型的研究进展进行了综述，着重对ArcGIS 海洋数据模型进行介绍，在此基础上，对其时空数据组织方法进行了改进，并通过在“数字海洋”原型系统工程中进行应用对其进行验证，解决了一定的实际问题。 2：时空数据模型与海洋时空数据模型
移动对象概述
移动对象概述 该命令具有与变换命令相同的平移和旋转功能，但是提供其他重定位功能。利用移动对象命令，您可以 ?使用手柄移动对象。 ?沿给定矢量、朝向给定矢量或在两点之间将对象移动一段特定距离。 ?沿指定矢量移动对象，以及绕指定矢量旋转对象。 ?移动体对象，但不移动其父项。所有其他对象类型均必须随父项一起移动。当体不随其父项一起移动时，“移动/旋转”特征被添加到部件导航器中。该特征直接与原体相连，并可以如其他特征一样编辑。 ?移动对象的副本。执行此操作时，会创建新的对象。因为此新对象并不与原对象相关联，所以对原对象的后续编辑不影响复制的对象。如果源对象与块一样是参数化特征，则复制的对象是一般的非参数化体 注释: ?缩放、镜像和阵列重定位功能在变换命令中可用，而在移动对象命令中不可用。 ?与变换命令不同，移动对象命令不允许您连续单击应用以创建多个移动或副本。 ?不能移动草图的副本。 位于何处？
对象 选择对象 使用当前过滤器、鼠标手势以及选择规则来选择对象。 变换 运动 为选定对象提供线性和角度重定位方法。以下方法可用： 将轴与矢量对齐 在角度重定位中，对象绕枢轴点旋转，直到第一个矢量与第二个矢量对齐。 角度 绕指定矢量的角度旋转。
CSYS 到 CSYS 两个坐标系之间的重定位，以使对象移动，直到第一个 CSYS 与第二个 CSYS 对齐。 距离 沿指定矢量的线性距离。
点之间的距离 由指定矢量定义的线性距离，该矢量始于原点而止于测量点。如果测量点不在矢量上，则会被垂直投影到矢量上。 初始距离是起点与测量点之间的总长度。要移动对象，则必须手动输入不同的值。 动态 显示用来手工或精确重定位对象的 CSYS 操控器。
基于过程的面向对象时空数据模型数据组织方法
基于过程的面向对象时空数据模型数据组织方法 李景文1a,1b, 邹文娟1a,1b, 田丽亚 2 ,农佳捷3，苏浩3 (1a.桂林理工大学土木与建筑工程学院，桂林541004；1b.广西空间信息与测绘重点实验室，桂林541004；2.湛江市规划勘测设计院，湛江524000；3.广西科技信息网络中心，南宁530012)摘要：在分析现有时空数据模型和面向对象方法的基础上，提出了基于过程的面向对象时空数据模型，该模型能反映时空对象的演变过程，以及在这个过程中产生的事件因果联系，并且通过过程语义和面向对象思想两者的结合较好地解决了时空动态数据的组织、存储和查询问题。 关键词：时空数据模型；过程；面向对象；数据组织 中图分类号:文献标识码：文章编号： 0 引言 随着时态GIS应用的不断推广，时空数据模型已成为国内外众多学者的研究热点。Peuquet和Duan提出了基于事件的时空数据模型[1]，该模型能较好地反映地理现象状态改变的因果关系，有利于时空分析，但难以表达事件的历史回溯和动态反演；舒红等提出了基于对象的时空数据模型[2]，该模型能隐式地表达对象的几何与拓扑关系的动态变化，但是也难以解决诸如引起对象变化的原因、发展程度、变化趋势等问题；张丰等提出了基于过程的时空数据模型[3]，该模型重点表达了参与变化的时空对象和时空过程以及变化的因果联系、演变和约束关系，但在表达与分析突发事件或离散过程的地理实体或现象时具有一定的应用局限性。本文从时空语义建模的角度出发，以过程语义和面向对象为基础，构建了基于过程的面向对象时空数据模型，研究和探讨了基于该模型的时空数据组织和时空查询，表达了时空语义并实现了在语义层面上的数据共享[4]，同时实现了时空对象在时间特征、空间特征和属性特征上的统一表达和管理以及在时间轴上的无缝描述。 1空间对象变化的过程语义描述 基于过程语义的时空数据模型[5]，将过程对象作为完整的表达载体，该类模型采用分级的思想对“过程→状态”进行提取，然后回溯复原“状态→过程”，从而提供给对象变化更丰富的时空语义和更完整的动态表达。 1.1状态、事件、过程的相互关系 状态是在特定的时间里，空间实体客观存在的形式，表达对象相对恒定的过程。空间对象的存在是指在其生命周期内从出生时态到死亡时态之间的相对稳定的一个过程，空间对象的产生和死亡是一个瞬间状态，空间对象的存在是一个相对稳定的状态[6]。 事件是空间对象在时间维上从一个状态到另一个状态的质变过程，每个事件代表一个状态变化。一个事件的发生一定有唯一的开始时间和结束时间，而一个时间段或时间点可对应多个事件。因此事件在时间维上的顺序表达了空间对象变化的时空过程。 过程是基于分类或抽象所得到的逻辑上相连的事件序列。过程实质上是时间轴上相邻两个状态间的时空对象细化而成的多个具有特殊意义的操作，这些操作导致对象从量的变化到质的变化。 状态（S-State）、事件（E-Event）及过程（P-Process）之间的关系如图1和图2所示： 收稿日期：2010-9- 基金项目：广西自然科学基金重点项目(桂科自2011GXNSFD018003)；广西科学研究与技术开发计划项目(桂科能0992030-1、10100018-2)；. 作者简介：李景文(1971-)，男，博士，教授，从事GIS理论和应用方面的研究。E-mail:lijw2008@https://www.360docs.net/doc/ed3158371.html,
面向对象数据模型
第三节面向对象数据模型 1、传统数据模型存在的主要问题 已于前述，目前非空间数据最主要的数据模型是层次模型、网状模型和关系模型。这里，我们分别介绍它们用于GIS地理数据库的局限性 (1)层次模型用于GIS地理数据库的局限性 层次模型反映了地理世界中实体之间的层次关系，在描述地理世界中自然的层次结构关系时简单、直观，易于理解，并在一定程度上支持数据的重构。它用于GIS地理数据库存在的主要问题是： 1）、很难描述复杂的地理实体之间的联系，描述多对多的关系时导致物理存储上的冗余； 2）、对任何对象的查询都必须从层次结构的根结点开始，低层次对象的查询效率很低，很难进行反向查询； 3）、数据独立性较差，数据更新涉及许多指针，插入和删除操作比较复杂，父结点的删除意味着其下层所有子结点均被删除； 4）、层次命令具有过程式性质，要求用户了解数据的物理结构，并在数据操纵命令中显式地给出数据的存取路径； 5）、基本不具备演绎功能和操作代数基础。 (2)网状模型用于GIS地理数据库的局限性 网状模型是层次模型的一般形式，反映了地理世界中常见的多对多关系，在一定程度上支持数据的重构，具有一定的数据独立和数据共享特性，且运行效率较高。用于GIS地理数据库的主要问题如下： 1）、由于网状结构的复杂性，增加了用户查询的定位困难，要求用户熟悉数据的逻辑结构，知道自己所处的位置； 2）、网状数据操作命令具有过程式性质，存在与层次模型相同的问题； 3）、不直接支持对于层次结构的表达； 4）、基本不具备演绎功能和操作代数基础。 (3)关系模型用于GIS地理数据库的局限性
关系模型表示各种地理实体及其间的关系，方式简单、灵活，支持数据重构；具有严格的数学基础，并与一阶逻辑理论密切相关，具有一定的演绎功能；关系操作和关系演算具有非过程式特点。尽管如此，关系模型用于GIS地理数据库也还存在一些不足。主要问题是： 1）、无法用递归和嵌套的方式来描述复杂关系的层次和网状结构，模拟和操作复杂地理对象的能力较弱； 2）、用关系模型描述本身具有复杂结构和涵义的地理对象时，需对地理实体进行不自然的分解，导致存储模式、查询途径及操作等方面均显得语义不甚合理； 3）、由于概念模式和存储模式的相互独立性，及实现关系之间的联系需要执行系统开销较大的联接操作，运行效率不够高。 不难看出，关系模型的根本问题是不能有效地管理复杂地理对象。 2、面向对象的概念 面向对象的基本概念是在本世纪70年代萌发出来的，它的基本做法是把系统工程中的某个模块和构件视为问题空间的一个或一类对象。到了80年代，面向对象的方法得到很快发展，在系统工程、计算机、人工智能等领域获得了广泛应用。但是，在更高级的层次上和更广泛的领域内对面向对象的方法进行研究还是90年代的事。 (1)基本思想和基本概念 面向对象的基本思想是通过对问题领域进行自然的分割，用更接近人类通常思维的方式建立问题领域的模型，并进行结构模拟和行为模拟，从而使设计出的软件能尽可能地直接表现出问题的求解过程。因此，面向对象的方法就是以接近人类通常思维方式的思想，将客观世界的一切实体模型化为对象。每一种对象都有各自的内部状态和运动规律，不同对象之间的相互联系和相互作用就构成了各种不同的系统。 在面向对象的方法中，对象、类、方法和消息是基本的概念。 对象——含有数据和操作方法的独立模块，可以认为是数据和行为的统一体。如一个城市、一棵树均可作为地理对象。对于一个对象，应具有如下特征： ·具有一个唯一的标识，以表明其存在的独立性； ·具有一组描述特征的属性，以表明其在某一时刻的状态； ·具有一组表示行为的操作方法，用以改变对象的状态。
数据库基础知识 答案版
数据库基础知识 （A）1．数据库（DB）、数据库系统（DBS）、数据库管理系统（DBMS）三者之间的关系是（）。 A）DBS包括DB和DBMS B）DBMS包括DB和DBS C）DB包括DBS和DBMS D）DBS就是DB,也就是DBMS （C）2．数据库DB、数据库系统DBS、数据库管理系统DBMS之间的关系是（）。 A）DB包含DBS和DBMS B）DBMS包含DB和DBS C）DBS包含DB和DBMS D）没有任何关系 （B）3．DBMS的含义是：（）。 A）数据库系统 B）数据库管理系统 C）数据库管理员 D）数据库（A）4．英文缩写DBMS代表含义是（）。 A）数据库管理系统 B）数据库定义语言 C）Visual FoxPro D）数据库操作语言（A）5．数据库系统中对数据库进行管理的核心软件是（）。 A）DBMS B）DB C）OS D）DBS （C）6．数据库系统的核心是（）。 A）数据库 B）操作系统 C）数据库管理系统 D）文件 （B）7．VFP支持的数据模型是（）。 A）层次数据模型 B）关系数据模型 C）网状数据模型 D）树状数据模型（A）8．Visual FoxPro 6.0支持的数据模型是（）。 A）关系数据库模型 B）网状数据库模型 C）线性数据库模型 D）层次数据库模型（D）9．用数据二维表来表示实体及实体之间联系的数据模型称为（）。 A）实体–联系模型 B）层次模型 C）网状模型 D）关系模型 （C）10．Visual FoxPro 6.0是一种关系型数据库管理系统，所谓关系是指（）。 A）各条记录中的数据彼此有一定的关系 B）一个数据库文件与另一个数据库文件之间有一定的关系 C）数据模型符合满足一定条件的二维表格式 D）数据库中各个字段之间彼此有一定的关系 （C）11．关系型数据库管理系统的关系是指（）。 A）各条记录中的数据彼此有一定的关系 B）一个数据库文件与另一个数据库文件之间有一定的关系 C）数据模型符合满足一定条件的二维表格式 D）数据库中各个字段之间彼此有一定的关系 （B）12．扩展名为.dbf的文件是（）。 A）表单文件 B）表文件 C）数据库文件 D）项目文件 （C）13．在下面的数据类型中默认为.F.的是（）。 A）数值型 B）字符型 C）逻辑型 D）日期型 （B）14．在Visual FoxPro中，存储图象的字段类型应该是（）。 A）备注型 B）通用型 C）字符型 D）双精度型 （C）15．在VFP中，具有固定字段长度的字段类型包括（）。 A）日期型、备注型和数值型 B）字符型、逻辑型和备注型 C）日期型、逻辑型和备注型 D）日期型、逻辑型和字符型 （D）16．已知一个字段的宽度为8，则此字段的类型不．可能是（）。 A）数值型 B）日期型 C）字符型 D）备注型 （A）17．假设表文件TEST.DBF已经打开，要修改其结构，可使用的命令（）。 A）MODI STRU B）MODI COMM TEST C）MODI DBF D）MODI TYPE TEST （B）18．MODIFY STRUCTURE命令的功能是：（）。 A）修改记录值 B）修改表结构 C）修改数据库结构 D）修改数据库或表结构
基于MMTS的移动对象位置预测算法
基于MMTS的移动对象位置预测算法 摘要：提出一种基于Markov模型与轨迹相似度（MMTS）的移动对象位置预测算法，该方法借鉴了Markov 模型思想对移动对象的历史轨迹进行建模，并将轨迹相似度作为位置预测的重要因素。以Markov预测模型的预测结果集作为预测候选集，结合相似度因素得出最终预测结果。实验结果表明，该算法不仅提高了预测的稳定性，还在降低预测稀疏率的同时将预测精度平均提高了8%以上。 0引言 随着移动便携设备的普及和定位技术的发展，基于位置的服务得到了广泛的应用。当前基于位置的服务主要集中于定位查询及位置共享，这些应用主要关注于给用户提供有关当前位置的服务。为了使服务更具前瞻性，移动对象位置预测技术越来越受到国内外研究学者的关注[1]。移动对象位置预测具有高度的研究价值和广阔的应用领域，如果能够实时动态地预测出用户将来的位置，可以提供更加灵活的预报服务，例如，推荐系统[2]、提醒服务、广告推送、智能化交通服务等。 一般来说，当前存在的移动对象位置预测方法可以分为基于欧式空间和基于受限路网两类位置预测方法。由于在实际情形中，基本所有的移动对象的运动都受限于实际路网条件，所以对于具有空间运动随意性的基于欧氏空间的位置预测方法在实际应用中具有很大的局限性。而在基于受限路网的位置预测研究中，应用较广泛的预测方法又可分为基于序列分析模式的预测方法［3-5］和基于马尔可夫模型的统计模型预测方法［6-10］。文献［6］中使用混合Markov 模型用于移动路径的预测，减少了2阶Markov预测模型的空间代价，但其并没有有效的增加预测精度，而且对历史信息考虑不足；文献［7］使用简单的Markov模型来进行位置的预测，该模型仅考虑当前时刻位置对将来位置的影响，导致预测精度过低；文献［8］中Burbey等人提出了一中可变阶的局部匹配的Markov预测模型，减少了预测的稀疏性，但在其预测过程会存在大量退化为简单的Markov模型的情况；此外，PPM-C算法[10]、SPM算法[9]等，也都是在Markov模型的基础上进行轨迹预测的研究。 上述算法都是基于Markov展开的轨迹预测，并且在提升预测精度或优化时间空间复杂度方面有了一些改进，但是，还存在一些问题，如：由于历史信息考虑不足而导致简单的Markov模型存在预测精度不足的情况，虽然高阶Markov模型具有较好的预测精度，但另一方面，高阶Markov模型的阶数k值的选取是一个重要的问题，如上所述，k越大，预测准确性也越高，但随之而来的是状态空间的膨胀，当k值越大时，模型的状态数量也越大，有限的训练集并不能保证能覆盖所有的状态，从而导致模型的覆盖率减小，也就是模型具有很大的稀疏性。 轨迹相似度是在轨迹模式匹配过程中根据轨迹对应位置匹配原则，求出与历史轨迹模型的相似度，获取满足相似度阈值的轨迹模式。由于在传统Markov预测模型中，轨迹模式的匹配采用完全匹配原则，仅选择历史信息完全相同的轨迹模型作为预测因素。然而在实际预测过程中，考虑越多的历史信息，其完全匹配率就越低，而历史信息越少又会引起预测精度的降低。通过用相似度匹配原则取代传统Markov预测模型中的完全匹配原则，既解决了历史信息考虑不足的问题，还解决了稀疏性问题，从而提高预测精度。 本文针对以上马尔可夫模型预测方法的不足，提出了一种基于Markov模型与轨迹相似度的移动对象位置预测算法（MMTS）。该方法通过在传统高阶Markov预测模型的基础上引入轨迹相似度因素，在考虑到历史位置信息对预测结果的影响的同时，提高了轨迹模式匹配率，以传统高阶Markov 预测结果集作为候选集，结合轨迹相似度对预测结果进行修正。实验表明，该算法解决了传统高阶Markov模型的预测稀疏性及预测不稳定性，显著的提高了预测精度。 1数据模型及相关说明 1.1轨迹表示 由于GPS采集到的用户位置信息过于琐碎和冗余，无法直接有效地从中抽取用户的移动规律，所以必须首先对采集到的原始位置信息作抽象化处理。本文借鉴文献[11]中介绍的基于时间距离约
面向对象建模案例
例：超市进销存系统的需求描述如下： （1）销售 ①售货员接收顾客订购，输入顾客购买的商品，计算总价； ②顾客付款并接收清单； ③售货员保存顾客购买商品的记录清单。 （2）库存 ①库存管理员每天进行盘点一次； ②库存管理员当发现库存商品有损坏时，及时到相关部门报损； ③在供应商的商品到货时，库存管理员首先检查商品是否合格，并将合格的商品入库处理；当商品进入卖场时，进行商品出库处理； ④经理、订货员根据需要进行库存商品的模糊查询或详细查询。 （3）订货 ①订货员用新商品供应商信息更新供应商数据库的信息； ②订货员统计库存商品是否低于库存下限，然后制作订货单。 （4）统计 ①经理能够使用系统的统计功能，了解商品销售情况、库存情况、供应商情况，以便进行合理的营销策略。 ②经理按市场情况适时变动商品价格。 试建立超市进销存系统的用例模型。 顾客 图1 销售子系统
商品出入库 图2 库存子系统 制作订货单图3 订货子系统用例模型
特殊商品查询 图4 统计子系统用例模型 思考？？在用例图中的用例通常只是简单地给出了系统应提供什么服务，并没有展示出如何提供服务，如服务的具体功能、处理流程、场景、出错情况以及异常情况等信息，如何能知道前述信息？ ！！！用例的描述常采用文字列表形式，也可采用UML图形描述，如交互图、活动图等。 3.试为以下各类建立UML类图及描述它们间的关系。 家用电器、电视机、液晶电视机、电视遥控器、DVD播放机、组合音响、音响功放、音箱、喇叭、低音泡、高音泡、厨具、电厨具、微波炉、电磁炉、电饭煲
销售管理子系统的部分用例描述：
移动通信网的数据库
移动通信网中的数据库（苏波、王芙蓉）摘要移动通信网有多种数据库，由于要对移动用户进行管理，它们与通常的数据库不同。文章分析了移动通信网数据库系统的技术特征。关键词数据库数据库管理系统移动性管理1数据库技术的发展现状数据库技术的发展经历了三个阶段。第一阶段，1969年IBM公司研制了基于层次模型数据库管理系统（IMS），并作为商品化软件投入市场，该系统至今还有其特定用户，技术还在继续发展。第二阶段从60年代到70年代初，美国数据库系统语言协会（CODAS YL）下属的数据库任务组（DBTG）对数据库的方案和技术进行了系统研究，提出了DBTG 报告。该报告提出了数据库系统的许多基本概念、方法和技术，成为网状数据模型的典型代表，奠定了数据库发展的基础。DBTG 的存取效率较高，系统研制较容易，但数据独立性差，用户使用不方便。目前一些实时性要求较高的专用系统仍采用网状模型。第三阶段，1970年IBM公司的E.F.Codd发表了基于关系模型数据库技术的论文“大型共享数据库数据的关系模型”，获得1981年ACM图灵奖。随着数据库技术和计算机软硬件水平的提高，近年来又出现了许多新的数据库技术，如实时数据库、主动数据库、内存数据库、分布数据库、面向对象数据库、多介质数据库及专家数据库等。分布式数据库是数据的集合，它在逻辑上属于同一个整体，但存放在不同节点。在分布式数据库中，每个节点都有自己的数据库管理系统（DBMS），具有高度的自治性，其位置对于用户而言是透明的，与集中式数据库相比，可靠性和灵活性更高。考虑到系统的性能和效率，分布式数据库往往把数据集的不同副本存放在不同节点，以减少网络传输的开销，但同时又增加了副本数据库更新操作所需的开销。因此对副本数据库存放策略进行研究，是分布式数据库设计的重要任务。传统的DBMS无法满足存取大量共享数据和控制信息的应用要求（如过程控制和网络管理等），这类应用的共同要求是DBMS能监视系统状态，无须用户干预就能调度相关任务，并使其满足定时和一致性等要求。因此人们提出了主动数据库的概念。主动DBMS扩展了以下功能：（1）用户可显式地定义想要监视的情形（事件和条件）；（2）系统能自动检测和评价出现的状态；（3）一旦定义的状态出现，即进行相应的工作。这些功能除了支持外部应用，还可实现或扩展DBMS本身的功能，如完整性及安全性控制等。实时数据库系统（RTDBS）是业务和数据都有定时特性或显式时间限制的数据库系统。系统的正确性不仅依赖逻辑结果，还依赖逻辑结果产生的时间。RTDBS是数据库和实时系统的结合，它集成两者的概念和要求，同时处理定时性和一致性。对RTDBS 而言，实时指的是能设置和处理“显式”的定时限制，即通过“识时协议”处理有关的截止时间或定时限制。随着计算机硬件技术的不断发展，动态随机存取存储器（DRAM）的容量越来越大，这无疑为计算机内存的不断扩大提供了硬件基础，但在并行数据库，后端机I／O瓶颈越来越突出，因此出现了内存数据库（MMDB），它将整个数据库或大部分热点数据存放在主存中，消除了I／O瓶颈。在传统的面向磁盘数据库DRDB中，数据库主备份位于磁盘，在MMDB中则位于主存。对不同的存储介质，DBMS采取的策略也各不相同。数据驻留内存，可以大部分或全部在内存中存取数据，缩短系统的响应时间，对于实时数据库系统有重要意义。2移动通信网的数据库移动通信网有多种数据库，这些数据库除了具有通常数据库的功能外（如数据的独立性、安全性、完整性、共享、并发控制、故障恢复等），还要满足严格的实时性要求。目前移动通信系统的数据库包括：归属位置寄存器（HLR）、拜访位置寄存器（VLR）、设备识别寄存器（EIR）和鉴权中心（AUC）。在现有蜂窝通信系统中，支持终端和用户移动性的主要是HLR和VLR。HLR是移动通信系统的中央数据库，存放签约用户的所有数据信息，包括鉴权数据、位置数据、基本业务数据和补充业务数据等。VLR存放的大部分用户数据来源于HLR，它作为HLR数据库的副本，与HLR中的数据保持一致。这种分布式数据存放降低了网络负荷，减少了访问时延，是移动通信网的显著特征。不论是HLR还是VLR，它们的主要功能都是实现移动应用部分的协
时空数据分析算法及其
时空数据分析算法及其应用研究
时空数据分析算法及其应用研究 空间和时间是现实世界最基本、最重要的属性，许多空间应用系统都需要表达地学对象的时空属性，例如在地理位置变更、环境监测、城市演化等领域都需要管理历史变化数据，以便重建历史、跟踪变化、预测未来。面向对象的技术是用在软件设计中的一种方法，它用在时空数据[1]表达中主要是为了克服给定实体的空间或非空间属性在不同时间不同频率变化而出现的复杂问题[2]。下面从KNN 、RNN 、SkyLine 三种时空数据分析算法出发，论述时空数据分析算法的应用。 1、KNN 分析算法的基本概述及应用分析 KNN 算法是非参数回归模型的基本算法之一，通过在状态空间中搜索与待测点X 相近的k 个样本(X i ，Y i )估计g n (x)，因此又称为k 最近邻非参数回归，其预测 函数[3]可表示为 Y=g(X)=∑=k 1i W i （X ；X k 1，…，X k k ）Y i =∑=k 1i k i Y i （1） 其中X k 1．表示与x 距离最近的点，并赋予权值k 1；X k 2则被赋予权值k 2；以此 类推，得到k 个权函数k 1，k 2，?，k k ，满足 k 1≥k 2≥…≥k k ≥0，∑=k 1i i k =1 （2） KNN 算法通过计算样本个体之间的距离或者相似度来寻找与每个样本个体最相近的K 个个体，在这个过程中需要完成一次样本个体的两两比较，所以算法的时间复杂度，跟样本的个数直接相关。 K 最近邻算法通常情况下是用于分类的，这只是对K 近邻算法用途的本质说明[4]。从实际来看，K 近邻算法可以应用的地方还有很多，比如系统推荐等等。简单的讲，就是挖掘出客户喜欢的相同商品，来进行相似物品的推荐。另外区分客户群体，从而使我们更好的为客户服务。 下面是KNN 分类器构建实例。KNN 的实现分训练和识别两步。训练时，把每类样本降维后的结果作为KNN 的输入。如图1所示，圆圈表示待识别数据所处的位置，选择K 值为3时，选中实线圆中的3个数据，识别结果为三角形代表的类；选择K 值为5时，选中虚线圆中的5个数据，识别结果为正方形代表的类。
数据库
1. 什么是分布式数据库系统？ 由于数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的改变，特别是计算机网络和数字通信技术的飞速发展，使分布式数据库系统应运而生。分布式数据库的核心管理软件称为分布式数据库管理系统 2. 分布式数据库系统主要特点是什么？ 物理分布性，逻辑整体性，结点自治性 3. 什么是全局应用？什么是局部应用？ 4. 试述分布式数据库系统的产生和发展。 5.“全功能”分布式数据库系统应符合哪些准则？ 6. 何谓数据分布透明性？ 数据独立性是指在数据库中数据的实际组织对应用程 序员是透明的，在集中式数据库中数据独立性包括数据的 逻辑独立性和数据的物理独立性。分布透明性(Distribution transparency)指用户不必关心数据的逻辑分段(分段透明)、不必了解数据物理位置分布(位置透明)、不必指明对哪个副本进行操作(重复副本透明)，也不必关心局部结点上数据库支持哪种数据模型(数据模型透明)。 7. 分布式数据库管理系统DDBMS的主要功能是什么？ 分布式数据库管理系统（简称为DDBMS）是建立、管理、维护分布式数据库的一组软件， 8. 试述DDBMS的组成。 一般由局部场地上的数据库管理系统、全局数据库管理系统、全局数据字典和通信管理四部分组成 9. DDBMS是如何分类的？同构型与异构型DDBMS的主要区别是什么？ 按全局控制方式 全局控制集中的DDBMS 全局控制分散的DDBMS 全局控制部分分散的DDBMS 按局部DBMS的类型分类： 同构分布式数据库管理系统 异构分布式数据库管理系统 同构和异构的级别可以有三级：硬件、操作系统和局 部DBMS 10. 基于ANSI/SPARC的DDBMS体系结构由哪些模式组成？ 11. 何谓分段模式和分布模式？ 12. 何谓分布透明性？有哪些不同级别的分布透明性？ 分段透明性、位置透明性和局部映像透明性。 13. 给出一个全局关系模式及数据的分布实例，说明系统提供不同级别的透明性对用户编程的影响。 14. 试述数据分段的目的和规则。 15. 举例说明数据分段的类型。 16. 说明数据冗余在分布式数据库中的作用。 数据的冗余虽然使系统效率提高，可用性和可靠性增强 17. 有下列全局模式、分段模式和分布模式： 18. 试述分布式查询处理的一般过程。
基于旅游管理的时空数据模型研究
基于旅游管理的时空数据模型研究
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基于旅游管理的时空数据模型研究-旅游管理 基于旅游管理的时空数据模型研究 周晋 在人工智能、建模技术和信息处理技术、建模以及智能信息等技术上来处理旅游信息是十分重要的。并且在这些理论基础和技术上，对旅游数据进行收集、分析和挖掘是具有重要的价值，可以有效帮助假日旅游实践和空间的分析模式，针对假日旅游信息实行分类，并在这一基础上建立假日旅游的时空数据模型。本文对当前所提出的时空数据情况以及旅游业所特有的特征，阐述了当前几种疆场会用到的时空建模方法，采取面对对象的方式，建立了旅游行业的时空数据模型。我国面积广阔，因此存在很多的自然和历史旅游资源，改革开放之后，我国居民的生活水平得到了极大的提升，人们开始在假期到不同的旅游地享受生活。为此我国旅游局已经相关部分对旅游业给予了高度重视，每年会采取多多种手段在社会上收集大量的旅游数据和信息。但是这些信息通常只会被用在简单的统计和查询上，这些信息的内部所蕴含的知识并未得到充分的利用和发现，导致资源浪费，要想对这一现状进行改变，就必须强化对旅游信息的管理，提升管理技术。时空数据的模型主要是在概念方法的基础上对客观世界进行抽象化，在一组现骨干联系动态特点以及实体集基础上，包含了几何数据和语义数据模型。集合数据模型的作用主要是描述空间实体，包含了现象、时态等集合与空间的关系。语义模型描述的是空间实体、现象等。时空数据中所表现的世界和计算机数据库逻辑单元是不一样的，时空数据在建模内要采用抽象、概括和逼近等方法。 一、时空数据 （一）时空数据抽象和不稳定特性
时空数据模型概述及研究
时空数据模型概述及研究 摘要时空数据模型是时空数据库的基础，而时空数据库又是研究时态GIS(TGIS)的核心。本文分析了TGIS中的当前几种主要时空数据模型特征及存在的问题，探讨了当前时空数据模型研究存在的问题，最后对GIS和时空数据模型的将来发展方向给出了一些建议和展望。 关键词时空数据模型；时空语义；时空数据库；时空对象 0 引言 随着GIS应用的推广与深入，用户对空间数据的现势性和准确性提出了更高的要求。目前，我国基础测绘工作重点已转向持续更新和灵性服务。如何建立高效的空间数据库更新机制，如何提高空间数据库更新的自动化程度，已成为亟待解决的问题，有效地空间数据更新机制有助于提升空间数据库的现势性，增强空间数据的利用率，使GIS更好的服务民生、辅助政府决策，而增量更新的重要研究内容是建立时空数据库，规范化的时空数据建模作为其核心技术尚处在探索阶段。 1 时空对象与时空语义 从建立数据模型的角度可将时空对象看作是空间对象，时态对象和属性对象的抽象，而空间数据对象的扩展是从空间数据类型开始的。 对于时态数据类型同样可定义具有时间点、时间区间和时间集合特征的时态数据类型。 整个时态数据类型的扩展层次如图1所示： 2 几种主要的时空数据模型 合理的时空数据模型包含如下几方面的因素：如何节省存储空间，加快存取速度，确立时空语义诠释和模型体系结构的层次[1]。TGIS模型主要包括序列快照模型、空间时间立方体模型、基态修正模型、时空数据模型的面向对象等。 2.1 空间时间立方体模型 空间时间立方体模型诠释的是一个3维立方体，由一个时间维和空间两个维度组成的，形象的诠释了二维空间向着第三个时间维演变的过程（如图2所示）[2]。空间一时间立方体作为任意一个空间实体的改变过程中的一个实体。模型形象地采用了时间维的几何特征，诠释了空间实体是一个时空体的理念，易于读者理解，模型实现的难度在于三维立方体的诠释。 2.2 序列快照模型 快照模型有栅格快照模型和矢量快照模型，是通过将一系列时间片段的快照存储起来，为反映地理现象的时空演变过程，要使每个切片都分别对应着不同时刻的状态图层，按照需要对所选择的时间片段进行播放，有一些GIS就是用该方式来慢慢逼近时空特征.该模型的优越之处在于：一是目前的数据库一直处于合理有效的状态；二是能够直接在目前的地理信息系统软件中实现。然而，快照将没有发生变化的全部特征进行储存，会出现许多数据冗余，如若模型变化较为频繁，而且数据量较大时，系统效率就会迅速降低，结果必然难以处理时空对象间的时空关系。 2.3 基态修正模型 通过设置基态修正模型时间间隔进行采样，避开快照模型使每一次没有发生改变部分特性反复进行记录。该模型也具有栅格和矢量两种模型。基态修正模型
时空数据模型的研究现状与展望
第26卷 第1期2010年1月地理与地理信息科学 G eography and G eo -Information Science Vol.26 No.1January 2010 收稿日期:2009-10-23; 修订日期:2009-12-22 基金项目:国家自然科学基金项目(40901194、40801162);国家重点基础研究发展计划项目(2009CB723903) 作者简介:薛存金(1979-),男,博士,助研,从事时空数据模型与海洋GIS 研究,已发表论文10余篇。E -mail :cjxue @https://www.360docs.net/doc/ed3158371.html, 时空数据模型的研究现状与展望 薛存金1,谢 炯2 (1.中国科学院对地观测与数字地球科学中心数字地球科学重点实验室,北京100191;2.中国科学院地理科学与资源研究所资源环境信息国家重点实验室,北京100101) 摘要:分析了时空表达与建模理论的5个发展阶段:基于静态数据模型扩展、面向对象表达、基于对象变化(事件序列)、时空集成和以过程为核心的时空数据模型;阐述了时空数据模型在时空动态语义、地理时空认知表达和地球信息科学解决的基本问题方面的研究现状,并指出由于现有时空数据模型主要以地理实体存在状态的“对象视图” 或“事件视图”(而不是演变特性的“过程视图” )作为表达载体,割裂了其内在联系,无法实现复杂地理实体的时空语义描述和动态过程分析。最后,提出以地理实体演变为核心的时空语义描述方法和融入地理对象、变化机制、对象变化的时空动态表达将是时空表达与建模理论的发展趋势。关键词:时空数据模型;动态语义;表达框架;变化机制 中图分类号:P208 文献标识码:A 文章编号:1672-0504(2010)01-0001-06 地理实体的动态表达与建模是地球信息科学的核心内容,也是时空分析、地理深层知识获取和挖掘的基础[1,2],对进一步的时空信息模拟、预测及决策分析具有重要意义及应用价值[2-5]。因而,时空数据模型和时态GIS 已成为国内外研究热点。近20多年从不同的认知角度发展了大量时空表达与建模理论,经历了基于传统的静态数据模型扩展[6,7]、面向对象表达[8-11]、基于对象变化(事件序列)[12-15]、时空集成[5,16,17]和以过程为核心[3,18-21]5个发展阶段。 由于地理实体的复杂性和多样性,现有的时空表达与建模理论多基于特定的应用领域、针对特定的科学问题设计,致使时空动态语义出现重叠或空白,表达框架体系不完整。因而,有必要对时空数据模型的时空动态语义和表达框架体系进行梳理,力求为开展时空表达与建模理论提供新的研究思路。 地理实体是时空数据模型的表达载体,解决地球信息科学的基本问题是开展时空表达与建模理论研究的最终目的。本文从时空动态语义、地理实体类型和地球信息科学的基本问题3个角度,阐述现有时空数据模型的研究成果、存在的问题及其根源,并给出时空表达与建模理论发展趋势及其进一步的研究内容。 1 研究现状 1.1 时空动态语义 完整的时空动态语义应包括地理实体、实体变化和引起变化的原因(变化机制)。如此,才能实现 地理实体和实体变化的表达和地理时空信息的深层知识挖掘。因而,定义时空动态语义描述框架为: S =f (E,EC,CM ) (1) 其中:S 为时空语义,f 为描述框架体系,E 为地理实体,EC 为地理实体变化,CM 为地理实体的变化机制。1.2 地理实体的基本类型 地理实体类型的划分是进行时空表达与建模的前提,从不同的角度研究,其基本类型存在差异[17,22],本文从地理时空认知理论和人的行为习惯出发,根据地理实体的属性、功能、关系在时空域上的变化特性,将地理实体归纳为7种基本类型(图1),语义如表1。其中,X O Y 代表二维地理空间,T 代表时间轴,椭圆的形状和尺寸代表地理实体的空间信息,灰度代表属性信息。 表1 地理实体基本类型的语义描述 T able 1 Sem antics description of the geographical entities 类型 描述语义 I 空间位置相对不变,属性信息也相对不变 Ⅱ 空间位置相对不变,属性信息在某一时刻发生变化Ⅲ空间位置相对不变,属性信息在某时段内连续发生变化Ⅳ属性信息相对不变,空间位置信息在某一时刻发生变化Ⅴ空间位置信息在某时刻发生变化,属性信息也发生相应变化Ⅵ属性信息相对不变,空间位置信息在某时段内连续发生变化Ⅶ 空间位置信息在某时段内连续发生变化,属性信息也连续发生变化 1.3 地球信息科学解决的基本问题 能否解决地球信息科学的基本问题及解决的程度如何,是检验时空数据模型科学性的标准。吴立新等把地球信息科学需要解决的基本问题概括为 “4W 2HR ”[22] ,而Paul 等则将其概括为“全球状态”
时空数据模型及其应用技术研究--以公路交通网为例
第!"卷第#期!$$%年#月!! 微计算机应用 &’()*(*&+,’-).++/’(.0’*12 3456!"146# !!7896!$$% 本文于!$$\;##;#$收到!时空数据模型及其应用技术研究!!!以公路交通网为例 #钟!亮!!马志民 "#华南师范大学计算机科学学院!广州!:#$%<##!东南大学计算机科学与工程系!南京!!#$$a%$ 摘!要!以公路交通网为例!提出了一种适合于公路交通信息系统的时空数据模型!该模型考虑了空间"时间的拓扑关系!并对因时间要素的加入而产生海量数据的存储问题提出一种新的解决方法!同时利用面向对象技术将其与当前关系数据库相结合!并给出了基于此模型的一个空间数据库的初步解决方案# 关键词!空间数据!时空模型!时空数据库 #$%$&’()*.H J&0/*;I$K J*’&65*4$6&.40)$I$().*6*-=*+/0%:J J6/(&0/*. %%%M4?E H J?48A9J E Q4?W L #c]*1>/@89D&!&.c H@U@9 "#C J R E64M G4U R I E J?L G@J9G J&24I E H(H@9814?U85,9@P J?L@E N&>I89D X H4I&:#$%<#&(H@98# !C J R8?E U J9E4M(4U R I E J?2G@J9G Jg-9D@9J J?@9D&24I E H J8L E,9@P J?L@E N&189K@9D&!#$$a%&(H@98$ :;%0’&(0’C8E8U4A J5@L49J4M E H J G J9E?858G E@P@E@J L@9E H J?J L J8?G H4M L R8E@4;E J U R4?85A8E8O8L J&U4P@9D4O K J G E L8?J O J T G4U@9D U4?J@U R4?E89E A I J E4E H J@9G?J8L@9D9I U O J?4M8R R5@G8E@49A4U8@9L E H8E A J85Q@E HU4P@9D J9E@E@J L6.E J U R4?85 ;L R8E@85U4A J5@L R?4R4L J A M4?E H J?48A9J E Q4?W L N L E J U6E H JU4A J5E8W J L@9E48G G4I9E E H J L R8E@8589A E J U R4?85E4R454T D@G85?J58E@49L H@R L89A R?J L J9E L89J QL45I E@49M4?E H J L E4?8D J4MU8L L A8E8L68A?8M E L G H J U8O8L J A49E H JU4A J5@L D@P J9 M4?E H J@9E J D?8E@494M?J58E@4985&4O K J G E;4?@J9E J A E J G H9@V I J L6 <$=>*’4%’L R8E@85A8E8L&2R8E@4;0J U R4?85U4A J5L&2R8E@4;0J U R4?85A8E8O8L J ?!引言 空间信息系统是以空间数据为对象&实现空间数据收集(分析(管理和空间信息表达的信息系统!空间信息可从三个方面描述’空间数据(属性数据和时态数据!目前的空间信息应用主要集中在以二维和二维半模型为基础的数据库技术上!由于一些特殊领域的需要&使得以三维模型为基础来处理和表达复杂地物及实体的研究和讨论有了相当大发展!随着计算机硬件技术和存储技术的快速提高&满足动态事件处理要求的技术成为可能!作为空间物体描述的要素之一&时间反映了空间物体的时序变化及发展规律&对于重构历史状态或未来预测都有着重要的作用! 现今已存在的一些支持空间数据存储的商业数据库系统&如-2)’的2C-&*?8G5J的28R E@85等)#&!*&虽能支持空间数据存储&但仍无法良好地表达实体的时空特性!如何对实体进行时空特性建模&使得它既能满足传统空间数据处理又能将时间特性集成在一起&并应用到当前的商业数据库中是近年来关注的热点!本文以公路交通网为例&提出一种适合于 公路交通信息系统的时空数据模型&同时利用面向对象技术将其与关系数据库结合起来&给出了基于该模型的一个空间数据库的实现方案! @!时空数据模型的基本概念 时空数据库是包括时间和空间要素在内的数据库系统&它往往是在空间数据库的基础上&增加时间要素而构成的三维或四维数据库系统!目前很多要求处理时间要素的信息系统&基本上都是将时间作为实体的一个属性来进行描述的&无法很好地表达实体的动态变化&也无法实现其在时间方面的拓扑关系描述!自/89D?89和(H?@L U89于#a==年提出时间地理信息系统"E D L$)<*以来&时空数据库获得了广泛的研究!然后&F4?O4N L和)8R J?等人提出了时间数据库模型)\*&)8T R J?和5@P@9D L E49J等设计了时空数据库查询语言):&%*!目前虽又提出了一些新的时空处理方法)"*&却难于得到广泛的实际应用!存在的主要问题有两个’一是模型缺乏有效的时空变化表达能力&如F4?O4N L):*的模型是近年提出的较典型的时空数据模型&该模型基于关系模型&结合!;2R8D H J E E@空间 万方数据