数据操作在模型演化中重构方法的研究
点云数据处理与三维模型重构技术研究
点云数据处理与三维模型重构技术研究一、引言点云数据是由激光雷达或相机等感知设备采集的三维空间中的离散点集合，具有广泛的应用领域，如机器人导航、虚拟现实、三维建模等。
点云数据处理与三维模型重构技术是对点云数据进行分析和处理，从而实现三维场景的模型重建和可视化的关键技术。
二、点云数据处理技术1. 点云数据获取与清洗点云数据的获取可以通过激光雷达、相机等感知设备实时采集。
然而，由于感知设备本身的限制，数据中常常会包含一些无效的点、噪声点和异常点等。
因此，需对点云数据进行清洗和预处理，剔除无效、噪声和异常的点，从而提高后续处理的准确性和效率。
2. 点云数据配准与对齐在多次采集或不同感知设备采集的点云数据中，存在姿态不一致和坐标系统不同的问题。
因此，点云配准与对齐技术能够通过寻找匹配点，估计点云的姿态和转换关系，从而将不同数据源的点云数据融合在一起，形成一致的坐标系统。
3. 点云数据滤波与特征提取点云数据通常由大量的点组成，针对复杂场景和密集的点云数据，需要进行滤波处理，以减少数据量和去除噪声。
常见的点云滤波方法有体素滤波、统计滤波等。
在数据滤波之后，需要提取点云特征，如表面法线、曲率等，以进一步分析和描述场景。
4. 点云数据分割与识别点云数据的分割与识别能够将点云数据进行语义分类、目标检测和分割等操作，从而将点云数据划分为不同的部分。
常见的点云分割与识别方法有基于几何特征的方法、基于深度学习的方法等。
三、三维模型重构技术1. 网格生成与三角化通过点云数据处理，可以生成三维空间中场景的点云数据。
为了进一步实现场景的可视化和分析，需要将点云数据转换为三角化的网格模型。
网格生成与三角化技术可以将点云数据转换为由三角形组成的网格模型。
2. 模型拟合与重建模型拟合与重建技术可以基于点云数据，拟合出相应的曲面模型或几何模型。
常见的模型拟合与重建方法有最小二乘法、网格平滑方法等。
通过模型拟合与重建，可以实现对点云数据的表面重建和模型修复。
3D模型重建中的几何重构算法研究
3D模型重建中的几何重构算法研究在3D模型重建过程中，几何重构算法发挥着至关重要的作用。
几何重构算法是基于从不完整或嘈杂的数据中恢复几何结构的一种技术，它可以从散乱的点云数据或者其他不完整的输入数据中进行计算，并生成一组连续的三维表面或者体积表示。
在实际的3D模型重建中，这个过程通常分为以下几个步骤：点云预处理、特征提取、几何重构和优化。
在整个过程中，几何重构算法起着至关重要的作用，决定了最终生成的3D模型的质量和精度。
首先，点云预处理是几何重构的首要步骤。
它的主要目标是对输入的点云数据进行去噪、滤波和采样等操作，以保证后续算法的准确性和稳定性。
常见的去噪方法包括高斯滤波、移动最小二乘法和基于曲面拟合的方法。
而采样方法可以采用基于体素的方法，将输入点云离散化为一个个体素，从而降低计算复杂度。
接下来，特征提取是几何重构的关键步骤。
它的目标是从点云数据中提取出有用的特征信息，用于描述几何结构。
常见的特征包括曲率、法向量、边缘和平面等。
这些特征可以通过各种不同的算法和方法来计算，如最小二乘法、向量投影和主成分分析等。
通过特征提取，可以更好地描述点云数据的几何特征，为后续的几何重构提供准确的输入。
几何重构是整个算法的核心步骤，它的目标是从点云数据中恢复出连续的三维表面或者体积表示。
常见的几何重构算法包括曲面重建、体积重建和基于图论的方法。
曲面重建方法主要通过将点云数据拟合到曲面模型，如Bezier曲线、B样条曲面或随机采样一致(SURF)等，从而生成连续的三维曲面。
而体积重建方法则通过将点云数据转化为一种体积数据表示，如八叉树或者网格，从而生成连续的三维体积。
基于图论的方法则利用图论的知识来对点云数据进行分割和连接，从而得到连续的几何结构。
最后，优化是几何重构中的最后一步，其目的是对生成的模型进行进一步的优化和提升。
优化的方式包括曲面平滑、边缘补全和形状修复等。
曲面平滑方法可以通过对模型进行平滑，去除噪音和不规则形状。
《2024年基于激光扫描的三维重构关键技术研究》范文
《基于激光扫描的三维重构关键技术研究》篇一一、引言三维重构技术是一种重要的计算机视觉技术，它通过获取物体表面的三维数据，重建出物体的三维模型。
随着科技的发展，激光扫描技术因其高精度、高效率、非接触性等优点，在三维重构领域得到了广泛应用。
本文将重点研究基于激光扫描的三维重构关键技术，探讨其原理、方法及应用。
二、激光扫描三维重构技术原理激光扫描技术是通过激光器发射激光束，扫描物体表面，通过测量激光束的反射时间、角度等信息，获取物体表面的三维数据。
基于这些数据，通过计算机视觉和图像处理技术，可以重建出物体的三维模型。
三、关键技术研究1. 数据采集技术数据采集是三维重构的基础。
激光扫描仪通过高速旋转的镜面或振镜，将激光束投射到物体表面，并获取反射回来的激光信息。
为了提高数据采集的精度和效率，需要优化扫描策略，如多角度扫描、密集扫描等。
此外，还需考虑环境光干扰、物体表面反光等问题对数据采集的影响。
2. 数据处理技术数据处理是三维重构的关键环节。
首先，需要对采集到的原始数据进行去噪、平滑等预处理，以提高数据的可靠性。
其次，通过点云配准、曲面重建等技术，将分散的点云数据整合成完整的三维模型。
此外，还需考虑模型的精度、分辨率、纹理等信息，以提高模型的逼真度和可用性。
3. 算法优化技术算法是三维重构的核心。
针对不同的应用场景和需求，需要不断优化算法，提高三维重构的效率和精度。
例如，可以采用优化扫描路径的算法，减少扫描时间；采用多视图融合的算法，提高点云数据的密度和精度；采用基于学习的算法，提高曲面重建的逼真度等。
四、应用领域基于激光扫描的三维重构技术广泛应用于工业检测、文物修复、医疗影像、地理信息等领域。
在工业检测中，可以通过激光扫描对产品进行快速检测和逆向工程；在文物修复中，可以通过激光扫描技术对文物进行无损检测和数字化保护；在医疗影像中，可以通过激光扫描技术获取患者的三维影像信息，为医生提供更准确的诊断依据。
数据分析师如何进行数据模型的优化与改进
数据分析师如何进行数据模型的优化与改进在当今信息爆炸的时代，数据分析师的角色变得越来越重要。
他们通过收集、整理和分析大量的数据，为企业提供决策支持和业务优化的建议。
而数据模型作为数据分析的重要工具，对于数据分析师来说尤为关键。
本文将探讨数据分析师如何进行数据模型的优化与改进，以提高数据分析的准确性和效率。
一、数据模型的基础建设数据模型是数据分析的基础，良好的数据模型能够提供准确、可靠的分析结果。
在构建数据模型时，数据分析师需要关注以下几个方面：1. 数据源的选择：选择合适的数据源对于数据模型的准确性至关重要。
数据分析师应该根据分析目标和需求，选择能够提供高质量数据的数据源。
2. 数据清洗与整合：数据清洗是数据模型建设的重要环节。
数据分析师需要对原始数据进行清洗和整合，去除重复数据、缺失数据和异常数据，以确保数据的完整性和准确性。
3. 数据结构设计：合理的数据结构设计是构建数据模型的关键。
数据分析师需要根据分析需求，选择适合的数据结构，如关系型数据库、数据仓库或数据湖等，以支持数据模型的建设和查询。
二、数据模型的优化优化数据模型是提高数据分析效率和准确性的关键步骤。
以下是一些常见的数据模型优化方法：1. 数据索引：为数据模型中的关键字段创建索引，可以加快数据查询的速度。
数据分析师需要根据查询需求和数据特点，选择合适的索引类型，如B树索引、哈希索引等。
2. 数据分区：对于大规模数据模型，数据分区是一种有效的优化方式。
数据分析师可以根据数据的特点和查询需求，将数据按照某种规则进行分区存储，以加快查询速度。
3. 数据压缩：数据压缩可以减小数据模型的存储空间，提高数据查询的效率。
数据分析师可以选择合适的数据压缩算法，如LZO、Snappy等，对数据进行压缩处理。
4. 数据预聚合：对于大规模数据模型，数据预聚合可以减少查询的计算量，提高查询效率。
数据分析师可以根据查询需求，对数据进行预聚合操作，生成汇总数据表或视图。
涡轮叶片三维模型重构技术研究及应用
涡轮叶片三维模型重构技术研究及应用
涡轮叶片三维模型重构技术是指通过一系列的数据处理和建模方法，将实际涡轮叶片的几何形状转化为数字化的三维模型。
这项技术的研究和应用主要用于以下几个方面：
1. 涡轮设计和优化：三维模型重构技术可以帮助工程师更加准确地了解涡轮叶片的几何形状和流动特性，从而在设计和优化过程中提供参考。
通过模拟和分析不同形状和尺寸的叶片，可以找到最佳的设计方案，提高涡轮的效率和性能。
2. 故障诊断和维修：当涡轮叶片出现故障或损坏时，三维模型重构技术可以帮助工程师精确地确定问题的位置和程度，并进行修复计划的制定。
通过与设计模型进行比对，可以快速识别出任何形状的变化或缺陷，并采取适当的措施进行修复。
3. 涡轮仿真和性能评估：三维模型重构技术可以为涡轮的流场模拟和性能评估提供准确的几何形状数据。
工程师可以利用这些数据进行流体动力学分析、热传导模拟和疲劳寿命评估等，以便更好地理解涡轮的运行状态和性能，并做出相应的调整和改进。
4. 涡轮制造和材料研究：三维模型重构技术可以为涡轮的制造过程提供准确的几何形状数据。
制造过程中的加工和组装可以根据这些数据进行精确控制，以确保叶片的精度和质量。
同时，三维模型还可以用于材料研究，帮助工程师确定最
合适的材料和工艺参数，以提高涡轮的性能和耐久性。
总之，涡轮叶片三维模型重构技术的研究和应用对于涡轮设计、故障诊断、性能评估和制造等方面都具有重要意义，可以提高涡轮的效率、性能和可靠性。
高维图像数据的压缩与重构研究
高维图像数据的压缩与重构研究随着计算机和通信技术的不断进步，数字图像的应用越来越广泛，涵盖了多个领域，如医疗、军事、遥感、视频监控等。
但是，随着图像的分辨率和色深的提高，高维图像数据的大小也相应增加。
这就带来了压缩和存储的挑战。
因此，对高维图像数据进行压缩和重构的研究变得越来越重要。
一、高维图像数据的特点高维图像数据通常具有以下几个特点：1. 维度高：高维图像数据通常由众多像素点组成，每一个像素点都有多个维度的属性，如颜色和亮度。
2. 大小大：高维图像数据的大小通常非常大，这会导致存储和处理方面的问题。
3. 相关性强：高维图像数据中，相邻像素点之间通常有较强的相关性，这意味着可以通过一定的方式减少数据量。
由于高维图像数据具有上述特点，因此传统的压缩和重构方法无法直接应用。
二、高维图像数据的压缩方法1. 基于矩阵分解的方法矩阵分解是一种常用的高维数据压缩方法，也被广泛用于图像压缩。
在矩阵分解中，矩阵被分解为若干个低维的矩阵，这样就可以减少数据量。
其中，常用的矩阵分解方法包括SVD矩阵分解和PCA矩阵分解。
2. 基于小波变换的方法小波变换是一种基于数学理论的压缩方法。
在小波变换中，高维图像数据被分解为一系列小波，从而减少了数据量。
根据小波变换的类型和数量不同，可以实现对高维图像数据的不同程度的压缩。
3. 基于神经网络的方法神经网络是一种模拟人脑的计算模型，在图像压缩和重构中得到了广泛的应用。
通过训练神经网络模型，可以实现对高维图像数据的有效压缩和重构。
三、高维图像数据的重构方法高维图像数据的重构过程是使得被压缩的数据能够恢复到原来的状态。
在高维图像数据中，通常需要恢复的是图像的颜色和形状。
因此，高维图像数据的重构方法需要解决这两个问题。
1. 基于插值的方法插值是一种常见的高维图像重构方法。
在插值中，通过计算已知像素点周围未知像素点的值，来实现图像的重构。
常见的插值算法包括双线性插值、双三次插值和自适应插值等。
相空间重构方法
相空间重构方法相空间重构是物理学和工程学中一个重要的概念，尤其在非线性动力学和时间序列分析中具有广泛应用。
本文将详细介绍相空间重构的方法及其在数据分析中的应用。
在研究复杂系统的动力学行为时，相空间重构提供了一种将时间序列数据转换到高维状态空间的方法。
通过这种方法，我们可以更深入地理解系统的演化轨迹和内在结构。
以下是相空间重构的主要方法及其原理。
### 相空间重构的原理相空间重构的基础是假设系统的动力学行为可以由一组变量的演化轨迹来描述。
这些变量可以是原始系统的状态变量，也可以是通过某种方式构造的代理变量。
在重构过程中，我们试图通过时间序列数据恢复出这些状态变量在相空间中的轨迹。
### 相空间重构的主要方法#### 延迟坐标法（Time Delay Embedding）延迟坐标法是最常用的相空间重构方法。
它基于时间序列的自身历史信息来构造相空间的坐标。
具体步骤如下：1.选择适当的时间延迟（τ），这是重构过程中的关键参数。
2.选择嵌入维数（m），它决定了相空间的维度。
3.利用时间序列数据{x(t)}，构造相空间中的点：X(t) = [x(t), x(t+τ),x(t+2τ), ..., x(t+(m-1)τ)]。
#### 窗口法（Phase Space Windowing）窗口法通过在不同时间尺度上观察时间序列，以确定合适的延迟时间和嵌入维数。
这种方法适用于确定时间序列的局部预测误差，以此来确定最优的相空间重构参数。
#### 线性预测法（Linear Predictive Method）线性预测法通过最小化时间序列的线性预测误差来确定延迟时间和嵌入维数。
这种方法对噪声较为敏感，但在处理实际数据时仍有一定的应用价值。
### 应用相空间重构方法在许多领域都有广泛应用，例如：- 预测复杂系统的未来行为。
- 识别混沌吸引子及其性质。
- 分析时间序列的混沌特性，如李雅普诺夫指数和分岔。
- 生物医学信号处理，如心率变异性和脑电图分析。
ABAQUS二次开发在变形几何模型重构中的应用
ABAQUS二次开发在变形几何模型重构中的应用龚亚飞;李旭东;何玲【摘要】为了实现变形几何模型的重构,通过在ABAQUS平台的Python脚本的二次开发,访问ABAQUS的结果输出数据库(ODB),读取ODB对象的数据,通过相应的计算获取建模需要的数据.在此基础上,编写脚本程序,重新构建出变形后的几何模型,并且实现了几何模型构建过程的可视化,从而为后续的多载荷分析奠定了基础,同时也为不规则几何模型的构建提供了一种新的思路.%In order to implement the geometric deformable model reconstruction,data required by modeling is obtained by secondary development of Python script in ABAQUS platform,visiting ODB of ABAQUS, reading the data of ODB after corresponding calculation.Based on that data,visualization during geometric model building process is implemented by writing script programs and reconstructing geometric deformable model,which lays a foundation for the subsequent multiple load analysis,provides a new idea for the build-ing of irregular geometry model as well.【期刊名称】《甘肃科学学报》【年(卷),期】2016(028)003【总页数】5页(P80-84)【关键词】多载荷;二次开发;几何模型重构;可视化【作者】龚亚飞;李旭东;何玲【作者单位】兰州理工大学省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点实验室,甘肃兰州 730050;兰州理工大学省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点实验室,甘肃兰州 730050;兰州理工大学省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点实验室,甘肃兰州 730050【正文语种】中文【中图分类】N945.12当今社会,随着产品设计的复杂程度越来越高,工程分析的复杂程度也相应呈现出加速增长的趋势。
web环境下三维点云数据轻量化处理与模型重构方法
web环境下三维点云数据轻量化处理与模型重构方法汇报人：2023-12-12•三维点云数据概述•三维点云数据的轻量化处理•三维点云模型的重构方法目录•三维点云数据轻量化处理与模型重构的挑战与未来发展•应用案例分析01三维点云数据概述特点数据量大：通常包含成千上万个点。
结构复杂：点云数据结构复杂，需要专业的处理和分析方法。
高维度：每个点具有x、y、z三个坐标值，以及颜色、反射强度等附加信息。
定义：三维点云数据是指通过三维扫描、激光雷达等技术获取的物体表面空间坐标点的集合。
三维点云数据的定义与特点使用专业的三维扫描设备对物体进行扫描，获取物体表面的空间坐标。
三维扫描仪激光雷达图像三维重建利用激光雷达技术，对物体进行照射并分析反射光束，从而获取物体表面的空间坐标。
通过多视角图像获取物体表面信息，利用三维重建算法生成点云数据。
030201工业制造用于检测、测量、建模等工业生产流程中的质量控制和生产管理。
文化传承对历史文物和文化遗产进行数字化保存和保护，以及进行三维重建和虚拟展示。
游戏娱乐在游戏开发中用于角色建模、场景渲染等，提高游戏的真实感和沉浸感。
智能感知用于机器视觉、自动驾驶等领域，进行物体识别、跟踪和姿态估计等任务。
02三维点云数据的轻量化处理压缩算法采用无损压缩算法，如LZMA、Deflate等，对三维点云数据进行压缩，以减小数据大小和存储空间。
压缩效果通过比较压缩前后的数据大小和重构模型的质量评估压缩效果，通常以压缩比、重构模型误差等指标进行评价。
采用表面重建算法，如Poisson表面重建、Ball Pivoting等，将三维点云数据简化为更小的数据集，以减小数据大小和存储空间。
通过比较简化前后的数据大小和重构模型的质量评估简化效果，通常以数据量减少率、重构模型误差等指标进行评价。
简化效果数据简化算法采用编码算法，如Run-length encoding、Delta encoding 等，对三维点云数据进行编码，以减小数据大小和存储空间。
《2024年度基于激光扫描的三维重构关键技术研究》范文
《基于激光扫描的三维重构关键技术研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，三维重构技术在众多领域中发挥着越来越重要的作用。
其中，基于激光扫描的三维重构技术因其高精度、高效率的特点，受到了广泛关注。
本文将重点探讨基于激光扫描的三维重构的关键技术研究，分析其原理、方法及实际应用，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、激光扫描三维重构技术原理激光扫描三维重构技术是一种利用激光扫描设备获取物体表面信息，然后通过一系列算法对获取的信息进行处理和重建，从而得到物体三维模型的技术。
该技术主要包含两个部分：激光扫描和三维重构。
激光扫描部分主要是通过激光扫描设备向物体表面发射激光，并接收反射回来的激光信号，从而获取物体表面的点云数据。
这些点云数据包含了物体表面的几何信息，如形状、大小、位置等。
三维重构部分则是通过算法对获取的点云数据进行处理和重建，以得到物体的三维模型。
这一过程通常包括数据预处理、特征提取、模型重建等步骤。
其中，数据预处理主要是对点云数据进行去噪、补全等操作；特征提取则是从点云数据中提取出有用的信息，如边缘、角点等；模型重建则是根据提取的特征信息，通过算法重建出物体的三维模型。
三、关键技术研究1. 数据预处理技术数据预处理是激光扫描三维重构中的重要环节。
由于激光扫描过程中可能受到各种因素的影响，如环境光线、物体表面材质等，导致获取的点云数据中可能存在噪声、缺失等问题。
因此，需要采用相应的算法对点云数据进行去噪、补全等操作，以提高三维重构的精度和效果。
2. 特征提取技术特征提取是激光扫描三维重构中的关键技术之一。
通过特征提取，可以从点云数据中提取出有用的信息，如边缘、角点等，为模型重建提供依据。
目前，常用的特征提取方法包括基于几何的方法、基于统计的方法等。
其中，基于几何的方法主要是通过计算点云数据的几何特征来提取信息；而基于统计的方法则是通过分析点云数据的分布情况来提取信息。
3. 模型重建技术模型重建是激光扫描三维重构的最终目标。
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文章编号= 1009 -2552 (2017)01-0096-05D O I：10. 13274/j. cnki. hdzj. 2017. 01. 023数据操作在模型演化中重构方法的研究苏宇婷(东北石油大学计算机与信息技术学院，黑龙江大庆163318)摘要：随着数据库技术的发展，对模型和数据的要求也越来越多，异构数据也日益增加，为了实现数据库的升级和整合，更好地发挥数据的作用，文中提出了在模型演化过程中数据操作重构方法，基于本方法，可以有效地消除数据融合之间的异构性问题，用户也可通过本方法获取希望得到的视图和操作。
关键词：模型演化；数据操作重构；语义分析；数据元中图分类号：TP311 文献标识码：AResearch on the refactoring methods of operation datain the process of evolution modelSU Yu-ting(School o f C om puter and In form ation T ech n o lo g y，N ortheast P etroleum U n iversity，D aq in g 163318，H eilongjiang P ro v in ce，C h in a)Abstract：W ith the development ol database technology,the requirements ol model and data increased greatly,heterogeneous data is also increased.In order to realize the upgrade and integration ol database，and play the role ol the data better,this paper puts lorward the relactoring methods ol operation data in the process ol evolution model.Based on this method，it can effectively eliminate the problem ol heterogeneity between data and lusion，and the user can also obtain views and actions through this method.Key words：evolution model;data relactoring operation；semantic analysis；data elements信息疼术2017年第1期0引言随着信息化水平的提高,各类信息系统发挥着 越来越重要的作用，提高了相关企业和部门的工作 效率和管理水准[|]。
由于企业业务发展很快，企业 的数据库升级也越来越快，数据库升级会引起模型 版本发生改变，因此模型应不断演化以适应需求[2]。
另外，不论模型如何演化，用户对数据库的 应用程序调用与操作，不会受模型演化影响。
当使 用者按照需求提交请求时，使用者不会了解数据模 型的演化过程和结果，使用者在不知情的情况下，按 照原有的方式，对数据库进行操作，定会出现错误。
针对上述现象，本文提出了数据的操作重构。
不论数据模型如何演化，用户仍可根据原有的方式 提交操作请求，通过数据的操作重构对其提交的请 —96 —求进行相应的处理，以保证操作的对象和内容仍然 有效。
模型演化过程中的数据操作重构，对企业的 数据更新、数据保留、数据操作具有很高的实用价值。
1相关准备工作1.1模型演化模型演化管理是当前数据库领域的研究热点之 一[3]。
在模型演化领域，有了很多关于版本、差异、比较和组合的研究[2]。
Alanen[4]提出了一种把并行 模型合并为一个模型的算法。
Treude[5]提出了一种 不依赖于U U ID的模型比较算法。
O liveira[6]提出了收稿日期：2016-01-14作者简介：苏宇婷（1989 -),女，硕士研究生,研究方向为仿真与可视化技术、数据集成。
一种U M L的版本控制系统来为与UML—起提供配 置管理支持。
B m n e t等[7]提出了一套模型管理操作。
模型演化的目的是对演化的内容进行记录和评 估，能够迅速地适应模型演化所带来的变化，完成数 据的迁移，应用数据操作重构技术，减少错误出现，缩减人工处理的次数，实现平稳的演化过渡。
用户 的需求发生了变化，不需要了解数据模型是如何演 化的，就可根据数据的重构技术，最终实现原有的操 作，消去异构性和冗余性，提高系统的性能。
1.2数据模型映射模型是对系统的抽象[8]，同一种系统不同抽象 层次的模型，在组织结构和信息的表达上存在较大 差异[9]。
模型之间的结构描述差异很大，即模型之 间的相似度较小，采用直接映射的方式很难满足需 求[1()]。
而在模型演化过程中，数据之间的种类与结 构都多样且富于变化，因此需要通过数据模型映射 的方法来解决这一问题。
在数据模型映射方面，王振雷[9]等人提出了基 于结构的异构数据模型映射方法，付玥[11]等人提出 了半结构化数据语义分析与映射方法，但该方法不 能很好的解决数据项与数据元的精确匹配。
王喜 红[12]等人在此基础上，提出了基于数据集的数据交 换技术，在数据字典的基础上建立数据集的元模型，按照数据集的名称、创建时间等管理上的功能，最终 实现模型间的数据交换。
为了解决油田数据迁移与 同步问题，袁满[13]等人提出了一个基于元数据驱动 的异构数据模型的策略。
此外，王守信[14]等人提出 了一种基于模型驱动的数据模型映射技术，利用 EBN F范式对映射关系进行描述，实现模型间的数 据迁移。
在数据操作重构的过程中，采用数据模型演化和数据模型映射技术，能有效地帮助解决在操作过程中，全局数据模型不断演化所带来的种种问题。
2模型演化过程中数据操作体系架构数据的操作重构是为了保证在全局数据模型不 断演化过程中，应用程序能够不受数据模型的演化 所影响，保证原有的数据操作能够正常得到响应，同时根据演化后的数据模型，原有的数据操作能够得 到相应的结果，最终反馈给用户，其数据操作示意图 如图1所示。
在图中，①表示用户对数据提出操作的请求，通 过程序的数据接收接口得到数据，②阶段是对将接 收的与正在不断演化的全局数据模型进行对比，得图1模型演化过程中数据操作示意到演化后的数据，③阶段是将与原有数据对应的数 据传递给数据的输出结构，④阶段将用户视图重构，⑤阶段将最终结果最后反馈给用户，完成整个数据 操作重构。
为了实现数据模型演化过程中数据操作重构，将其划分为三个层次，分别是:数据应用层、逻辑处 理层及数据源。
其体系架构如图2所示。
图2数据操作重构体系架构在数据应用层面上，设计了用户对应用程序的请 求接口，用户通过在用户应用层提交自己的请求，利 用应用程序请求接口将数据传递给逻辑处理层进行 处理。
在逻辑处理层中，通过借助数据字典对用户的 数据模型和数据源中不断演化的全局数据模型进行 描述，但是，由于演化是不断进行的，所以对演化的操 作仅通过演化操作序列还无法完全保证数据操作的 独立性，因此在数据的逻辑处理层中，应借助语义对 全局模型在演化工程中产生混淆的情况进行分析。
通过建立相应的用户数据视图，将用户在演化 前的数据操作重构为针对现有数据模型的操作，实一97—现用户数据操作的重构。
3模型演化过程中数据操作重构方法3.1数据字典元模型数据字典元模型统一和规范了异构数据模型，为数据映射、数据操作重构提供了统一的模型基 础[14]，同时，不同类型的元模型可以相互关联[15]。
为了满足在模型演化过程中数据字典能够实现对语 义的操作重构，设计了如图3所示。
图3模型演化过程中数据字典元模型①数据模型类型:是指数据字典元模型中储存的数据模型种类的信息。
同一个类型的数据模型，可包含不同的数据模型。
②数据模型:可描述数据源的元数据[16]，一个数据模型仅属于一个特定的数据模型的类型，可以 实现对可访问性方面的控制。
③演化版本:属于某一个特定的数据模型，某一数据模型在不同的阶段、不同的条件下会发生模型 演化，通过演化版本可以判断数据模型通过演化生 成哪些版本，根据对比可以发现哪里产生了不同。
④ 实体:是对现实世界中事物的抽象描述[17]。
⑤ 属性:构成实体的各个数据元素集，属性的具体实例为属性值。
⑥ 数据项:是数据模型中最小的数据单元，描述 实体的特性。
⑦ 域值:指约束数据项的类型信息，对数据项进一步标准化。
⑧规则:描述父实体和子实体的主从关系，并对属性之间的应用规则进行描述，维护实体、属性之间 的数据完整性[18]。
⑨主题:对业务领域进行的划分，包含若干个子 主题，一个主题由实体的集合组成，但是实体不应该重复，同一个实体可属于不同的主题。
⑩规范值:枚举出数据项的标准取值，与业务应 用的标准相一致。
⑪数据元:与传统的数据字典元模型设计不同 的是，在数据字典追加数据元这一属性，用于进一步 规范数据模型中的数据项。
3.2模型演化过程中的语义描述数据模型包含若干个实体和一系列属性，实体 一 98 —能够与模型的数据表对应，属性能够与模型中的数 据项进行对应，因此数据模型的语义从数据表与数 据项出发对其进行相应的语义描述。
数据项与数据元的匹配分析：数据元由两部分组成，分别为数据元概念和表 示。
数据元概念与特定的表示法无关。
当表示被联 合到数据元概念时可产生一个数据元。
数据元概念 中的对象和特性的关系是一一对应的。
数据元具体可分为两大类，一类为通用数据元; 一类为应用数据元。
前者所指的是一般的内容，不 会出现具体的内容。
企业信息系统中，对同一个实体的属性值，可能 存储在不同的数据库中，相互之间的数据可能会部 分重叠，也可能会互相补充。
一词多义（语义理解偏差）、一义多词（数据冗余）的问题经常出现，影响信息集成及数据交换的能力，有必要对共享的数据 进行标准化。
依靠基于结构级的映射方法寻找对应 的数据项，容易出现结果的二义性。
因此，需要采用更加精确的映射方法，实现基于元素级的映射。
在 建立数据模型之前采用数据元理论对数据自身进行 “名、型、值”的规范。
通过对最小的数据单元进行标准化处理，进一步实现数据模型的标准化。
本文采用中石化标准数据元规范数据模型的数 据项，每一实体的属性需要映射到一个数据元，为了 更加精确匹配数据项，可采用字面相似的方法即通 过利用编辑距离算法，融合最长公共子序列算法、权重、词语重心后移和排列组合等思想实现与数据元 的相似性计算。