基于多源异构的城市地质数据集成关键技术研究
多源异构数据融合技术研究及应用
多源异构数据融合技术研究及应用随着信息化技术的快速发展，各种异构数据源的产生与积累日益增加。
这些异构数据的特点是数据结构、类型、格式、存储方式等各异，存在数据冗余和不一致性问题。
如何将这些异构数据源进行有效的融合，提取有价值的信息成为了当前研究的热点之一、多源异构数据融合技术可以有效地解决这些问题，具有广泛的应用前景。
数据预处理是多源异构数据融合的第一步，其目的是对原始数据进行规范化处理和清洗，以确保数据的一致性和完整性。
常见的预处理方法包括数据清理、数据转换、数据集成和数据归档等。
数据清理主要是对数据进行去噪、去冗余和去错误等操作，以减小对后续数据处理的干扰。
数据转换是将不同数据源中的数据进行统一编码，方便数据融合过程中的比较和匹配。
数据集成是将不同数据源的数据进行整合，以便后续的数据挖掘和分析。
数据归档则是将数据按照一定的规则进行分类和存储，方便以后的查找和利用。
数据集成是多源异构数据融合的核心环节，其目的是将不同数据源中的数据进行统一整合，以便后续的数据挖掘和分析。
数据集成的方法主要包括模式匹配、实例匹配和决策合并等。
模式匹配是将不同数据源中的数据按照一定的规则进行匹配，以找到相同或相似的数据元素。
实例匹配是将不同数据源中的数据按照一定的规则进行比较和匹配，以找到相同的数据实例。
决策合并则是将不同数据源中的决策结果进行整合，以得到更准确和可靠的决策结果。
数据挖掘是多源异构数据融合的最终目标，其目的是从融合后的数据中提取有价值的信息和知识。
数据挖掘的方法主要包括分类、聚类、关联规则和时序分析等。
分类是将融合后的数据划分为不同的类别，以便进行有针对性的分析和处理。
聚类则是将融合后的数据按照一定的规则进行分组和归类，以便发现数据之间的关联性和相似性。
关联规则是寻找融合后的数据中的关联关系和规律，以便预测未来的行为和趋势。
时序分析则是对融合后的数据进行时间序列的分析和预测，以便预测未来的动态变化。
基于数据挖掘的多源异构信息集成与集成查询研究
基于数据挖掘的多源异构信息集成与集成查询研究数据挖掘是一种通过发现和提取大数据中有用的模式、关联和知识的方法。
在当前互联网时代，我们面临着海量的异构信息，这些信息来自不同的数据源和不同的领域。
如何将这些异构信息集成起来，并通过查询从中获取有用的信息，成为了一个重要而复杂的问题。
本文将讨论基于数据挖掘的多源异构信息集成与集成查询的研究。
首先，我们需要了解异构信息的特点。
异构信息指的是不同数据源中的信息，这些数据源可能来自于不同的领域、不同的结构和不同的格式。
例如，互联网上的新闻、社交媒体的文本、传感器收集的数据等。
这些异构信息存在着数据冗余、数据缺失、数据不一致等问题，对于集成和查询带来了挑战。
基于数据挖掘的多源异构信息集成的第一步是数据预处理。
数据预处理的目标是对不同源的异构信息进行清洗和转换，以获得一致的存储格式和结构。
在清洗方面，我们可以使用文本处理和语义分析的技术来清除噪音数据、处理缺失数据、修复不一致数据。
在转换方面，我们可以使用结构化文本转换、实体链接和属性标准化的方法来将不同源的信息转换为统一的格式。
第二步是异构信息集成。
在异构信息集成中，我们需要把不同源的信息进行融合，构建一个一致的数据模型。
这个数据模型可以用于后续的数据分析和决策支持。
常用的异构信息集成方法包括基于规则的匹配和基于相似度的匹配。
基于规则的匹配方法是根据预定义的规则或模式将不同源的数据进行匹配和整合。
而基于相似度的匹配方法是通过计算不同源之间的相似度来进行数据匹配和集成。
这些方法可以通过数据挖掘和机器学习的技术来优化和改进。
第三步是基于数据挖掘的异构信息集成查询。
在集成查询过程中，我们需要根据用户的需求，通过查询语言或查询接口从集成的异构信息中提取有用的信息。
在这个过程中，我们可以利用数据挖掘的技术来发现数据中的模式、关联和趋势。
例如，我们可以使用分类算法来对信息进行分类，使用聚类算法将相似的信息进行分组，使用关联规则挖掘算法发现不同信息之间的关联等。
基于GML的WebGIS的多源异构空间数据集成研究
另一个系 统数据类型的方法。这种数据共享
模式允许各自系 统内部 数据结构和数据处理
各不相同， 但在两个系统之间都必需有一个转
的限制。 GML 数 输兼 种协议。GML 据传 容多
换模型 而且为了 统间 使系 进行直接转换， 必 需公 开各自 的数据结构和数据格式。
性查询、空间分析以及专题制图等数据的表
示功能。
中间 件服务器 端实现业务逻辑 完成数据 的集成和互操作等处理。中间件服务器包括 Web 服务器 和GIs 应用服务器， 前者主要 用与
客户 端通信， 接受来自 客户端的请求， 接收到
的WebGIS技术， 于实现多 易 诵异构空间 数据
的共享和互操作。 多源异构数据库是一个逻辑上完整而物
理空间 数据的通用 接口， GML 遵循数据互操
作模式， 可以维护地理信息 软件专有格式的优 点及其所保护的商业 利益， 于数据的交换与 利
数据模型的数 据库系 。 统川 在应用时， 可 用户
以像操作一般数据库那样访问多源异构数据 库， 而不必 数据存储 考虑 的物理位置 或数据 库 类酬2。因 WebGIS 发展的重点和淮点就 ] 此，
传 GM 为 现有网 以 量方 进行 输。 L 布 络上 矢 式
传输、 交换、 集成WebGIS 的多源异构空间 数据提供了 一种十分有效的解决途径.
在应用上， 使用XML 定义Wel〕 地图服务
过数据库访问引擎与源数据库建立连接并发
送子查询条件。 应用服务器完成了多源空 GIs 间数据的获取、 转换和输出 标准的GML 文件， 源异构 数据集成系 解决方 空间 统的 案‘
关键词:WebGIS 多源异构数据 XML GML 中图 分类号:T P 3 文献标识码: A 文章编号 1672- 3791(2007)10(b卜0004- 01
三维地质建模中的多源数据融合技术与方法
三维地质建模中的多源数据融合技术与方法多源数据融合技术与方法在三维地质建模中起着重要的作用。
随着科学技术的不断发展，地质勘探和地质建模需要大量的数据来支持决策和分析。
然而，不同类型的数据往往具有不同的特点和局限性，单一数据往往无法满足建模需求。
因此，多源数据融合技术的应用变得越来越重要。
多源数据融合技术与方法是将来自不同源头的地质数据进行整合和分析的过程。
这些数据包括地质测井数据、地震数据、地质地球化学数据、岩心数据等。
融合这些不同类型的数据可以提供全面、准确的地质信息，从而更好地理解地下构造和储层分布。
在多源数据融合中，首先需要对不同数据进行预处理，包括数据清洗、数据校正和数据对齐等。
这是保证不同数据能够进行有效融合的基础。
预处理后，可以将不同数据进行融合，常用的融合方法包括权重法、模型组合法和数据驱动法等。
权重法是一种常用的多源数据融合方法。
它通过给不同数据赋予权重来反映其重要性，然后将不同数据按照权重进行加权融合。
权重的确定可以通过专家经验、统计分析或者机器学习等方法得到。
这种方法能够综合利用不同数据的优势，提高建模的准确性。
模型组合法是另一种常用的多源数据融合方法。
它将不同数据分别用于构建不同的地质模型，然后将这些模型进行组合得到最终的地质模型。
这种方法能够充分利用不同数据的特点，提高建模的精度和可靠性。
除了权重法和模型组合法，数据驱动法也是一种常用的多源数据融合方法。
它通过建立数学模型，将不同数据作为模型的输入，通过模型的计算和优化来融合数据。
这种方法可以自动学习数据之间的关系和规律，提高建模的效率和精度。
多源数据融合技术与方法在三维地质建模中具有广泛的应用。
它可以提供更全面、准确的地质信息，帮助地质工程师更好地理解地下构造和储层分布，从而指导勘探和开发工作。
同时，多源数据融合技术也可以降低地质风险，减少资源浪费。
然而，多源数据融合技术与方法也面临着一些挑战和问题。
首先，不同数据之间存在的不确定性和误差可能会对融合结果产生影响。
基于多源数据的地质勘查与预测技术
基于多源数据的地质勘查与预测技术 随着人口的增长和资源的开发，地质勘查与预测技术在各个领域中变得越来越重要。地质勘查与预测技术主要是指通过多种数据源的分析和解释，来预测地质资源的分布和变化，从而为矿产资源开发和利用提供依据。近年来，随着大量的数据源产生和技术的发展，基于多源数据的地质勘查与预测技术也在不断壮大。
一、多源地质数据的集成和建模 多源地质数据的集成是指将不同来源的地质数据进行整合，以建立更全面和准确的地质模型。地质数据主要包括矿产资源分布、地貌、地球物理、地球化学、地形图等方面的数据，这些数据来源可以是遥感、航空、地质调查、数字制图等多个领域的数据。
在多源地质数据集成的过程中，数据的清理和预处理是非常重要的一步，通过数据清理和预处理，可以使数据更加完整和准确。此外，为了更好地应用多源数据，数据要进行分层和分类，同时建立更好的模型也是非常重要的一部分。
二、地质勘查与预测模型的构建 地质勘查与预测模型的构建主要是通过大量数据的分析和处理，建立针对不同地质地形的预测模型。在建立模型的过程中，要开发高效的模型，以便更好地理解和预测矿区的特点和蕴藏类型。
在模型构建的过程中，可以使用多项回归和聚类等方式，使得数据更好地适配和优化。此外，在模型构建的过程中，还要注意数据的可视化和解释，以便更加清晰地掌握数据的特点和变化。
三、基于多源数据的地质预测案例 1、实时地震分布预测 地震是大自然的一种摧毁力量，人们一直在努力开发方法，以提前预测地震，保护人们的生命与财产安全。多源数据的地质预测技术，使得地震预测得到更好的发展。例如，地震数据可以结合GPS、海洋、气象等数据进行分析预测，以使得地震能够更好地预测。
2、地质水文预测 地质水文是地下水流动规律的研究，通过多种地质数据的分析和处理，可以更好地预测地下水资源的分布和流动规律。例如，在地质勘查和预测过程中，可以结合流量测量、探井、电位差和渗透率等数据，以进行场地水文预测和应用。
多源异构数据融合与集成方法研究
多源异构数据融合与集成方法研究随着互联网和技术的发展，我们每天都面临着大量的数据。
这些数据来自不同的来源和格式，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
如何融合和集成这些多源异构数据成为了一个重要的研究领域，可以为决策提供更全面、准确和可靠的信息。
多源异构数据融合与集成的目的是将来自不同源头的数据整合起来，使之成为一个统一的数据集。
这样做可以帮助提高数据的价值和意义，并进一步支持决策和分析。
但由于数据的多样性和异构性，数据融合与集成也面临着许多挑战。
首先，不同数据源的格式和架构可能是不一样的。
这导致了数据的差异性，使得数据难以直接进行对比和分析。
解决这个问题的方法之一是构建一个中间层，将不同数据源的数据映射为一个统一的数据模型。
这样可以使得数据之间具有一致的结构，进而实现数据集成和融合。
其次，数据的质量问题也是数据融合与集成中需要考虑的因素之一。
不同数据源的数据质量可能存在差异，包括数据的完整性、准确性和一致性等。
因此，对于不同数据源的数据进行质量评估和清洗非常重要。
通过清理和处理数据中的错误和冗余，可以提高数据的可信度和一致性。
此外，隐私和安全性也是数据融合与集成需要解决的问题之一。
在多源异构数据的融合过程中，可能涉及到个人隐私数据，如何保护这些数据的安全和隐私至关重要。
因此，在进行数据融合与集成时，需要采取合适的安全措施，确保数据的安全与隐私不会被泄露。
为了解决这些挑战，研究人员提出了许多多源异构数据融合与集成的方法。
其中一种常用的方法是基于规则的方法。
这种方法通过事先定义和设计一系列规则和转换操作，将不同数据源的数据进行转换和融合。
例如，可以编写脚本或程序来执行数据转换和匹配操作，以实现数据的集成。
另一种常见的方法是基于机器学习的方法。
这种方法利用机器学习算法和模型来学习和发现数据之间的关系和模式。
通过分析和挖掘数据的特征和规律，可以将不同数据源的数据进行融合和集成。
例如，可以使用聚类和分类算法来识别和归类相似的数据实体，然后将它们合并成一个统一的数据集。
环境数据库软件的多源数据融合与集成技术研究
环境数据库软件的多源数据融合与集成技术研究随着环境监测的日益普及和信息化的快速发展，环境数据库软件成为环境保护和管理中的重要工具。
然而，由于环境数据来源的多样性和异构性，环境数据库软件面临着多源数据融合与集成的挑战。
本文将探讨环境数据库软件的多源数据融合与集成技术，并分析其研究现状、方法和应用。
一、多源数据融合与集成的需求环境数据的来源包括监测站点、遥感观测、模拟模型等多种途径，每种数据源都具有其独特的特点和优势。
然而，不同数据源之间存在着数据格式、数据结构和数据标准等方面的差异，导致数据无法直接进行整合和分析。
因此，需要针对不同数据源的异构性，开展多源数据融合与集成的研究，以实现对环境数据的一体化管理和综合分析。
多源数据融合与集成的需求主要体现在以下几个方面：1. 数据共享和共建：不同监测机构、部门和地区的环境数据应该能够共享和共建，以利于实现资源的有效利用和环境保护的统一管理。
2. 数据一致性和准确性：不同数据源提供的数据应该具有一定的一致性和准确性，以保证环境数据的可信度和科学性。
3. 数据融合和集成：将来自不同数据源的数据进行融合和集成，可以提供更全面、全局和多角度的环境信息，为环境监测和评估提供更有价值的数据支持。
二、多源数据融合与集成的方法多源数据融合与集成技术主要包括数据模型转换、数据格式标准化、数据一致性检验和融合算法等方法。
以下是常用的多源数据融合与集成方法：1. 数据模型转换：不同数据源可能使用不同的数据模型，如关系数据库、面向对象数据库、半结构化数据等。
通过数据模型转换，将不同数据源的数据模型统一为统一的数据表示形式，以便进行融合和集成。
2. 数据格式标准化：不同数据源的数据格式可能存在差异，如数据字段的命名、数据类型的定义等。
通过数据格式标准化，将不同数据源的数据格式统一为统一的数据标准，以便进行数据融合和集成。
3. 数据一致性检验：不同数据源的数据在采集和传输过程中可能存在错误和不一致。
多源异构数据库的集成的研究
多源异构数据库的集成的研究作者：毛小燕孔玲爽来源：《电脑知识与技术·学术交流》2008年第16期摘要：本文简要介绍了在大型企业中普遍存在的多源异构数据库状况，及几种行之有效的数据集成方法，同时以一种用对照表完成结构差异较大的数据库数据转化方法为例，详细阐述了多源异构数据库数据转化和共享的思路。
关键词：多源异构数据库；数据集成；对照表中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)16-21197-03Integrated Method and Application on Multi-source Heterogeneous DatabaseMAO Xiao-yan,KONG Ling-shuang(Hunan University of Arts and Science,College of Communication and Electric Engineering,Changde 415000,China)Abstract: The article briefly introduced the condition of multi-source heterogeneous database widely existed in the enterprises,and several effective methods of data integration. Simultaneously presented an example about the method of data exchange between different databases based on the comparison table,and detailedly illuminated the thoughts about the data exchange and share of multi-source heterogeneous databases.Key words:Multi-source heterogeneous database;Data integration Comparison;table数据库应用发展到今天，已有相当数量的企业积累了大量的、以不同形式存储的、依赖于不同的数据库管理系统的数据，如何共享这些数据信息，是企业进一步发展所需解决的问题。
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关键词：多源异构;城市地质;监测预警;数据集成
Research on Key Technologies of Urban Geological Data Integration based on Multi-source Heterogeneity
FU Bo1，WANG Wenwen1，ZHANG Shimeng1，HAN Zheng1，LIU Zhao1，TAO Guangyi2
（rmation Center of Beijing Institute of Geology，Beijing 100195;
2.Beijing Zhongkeguanggu Languang Technology Co.，Beijing100041）
Abstract：Information islands of urban geological data are common. Breaking the information islands and realizing data fusion is an inevitable requirement for urban geological big data construction. Therefore，it is necessary to use multi-source heterogeneous technology to achieve data fusion. Structured，spatial，and unstructured urban geological data are processed according to aunified classification method，a unified ETL standard，a unified storage mode，and a unified scheduling method in relational and non-relational databases，so that data can be effectively managed and stored. The key technologies of multi-source heterogeneity are multi-source structured and unstructured data integration methods and the construction method of information resource management system，which are introduced in this paper.
基于多源异构的城市地质数据集成关键技术研究
作者：付博王文文张诗檬韩征刘钊陶光毅
来源：《城市地质》2020年第01期
摘;要：城市地质数据存在“信息孤岛”，打破“信息孤岛”实现数据融合是城市地质大数据建设的必然要求。因此，采用多源异构技术实现数据融合是十分必要的。多源异构数据集成方法是将结构化、空间、非结构化的城市地质数据按照统一的分类方式、统一的ETL标准、统一的存储模式和统一的调度方法在关系型、非关系型数据库中进行有效的存储和管理，其中涉及的关键技术包括用于多来源、多格式、多用途调查监测数据集成的结构化数据集成方法，用于不同介质、不同格式、不同标准成果资料集成的非结构化数据集成方法，以及用于存储多源异构城市地质数据的信息资源管理系统的建设方法。
Keywords：Multi-source heterogeneity; Urban geology; Monitoring and forecast; Data integration
0前言
大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程（张引等，2013）。就学术界而言，Nature早在2008年就推出了Big Data专刊，Science在2011年2月推出专刊《Dealing with Data》（孟小峰等，2013），说明大数据对于科学研究的重要性。越来越多的国家将大数据引入到生产生活的各个领域中，如美国6个联邦部门和机构宣布投资2亿美元，共同提高收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术;英国政府发布了对公开数据进行研究的战略决策，建立了有“英国数据银行”之称的网站，进一步支持和开发大数据技术在科技、商业、农业等领域的发展。而在国内，2015年国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》，明确指出了大数据的重要意义，大数据成为推动经济转型发展的新动力、重塑国家竞争优势的新机遇、提升政府治理能力的新途径（程学旗等，2016）。
物联网的概念于1999年由麻省理工学院的Auto-ID实验室提出，将书籍、鞋、汽车部件等物体装上微小的识别装置，就可以时刻知道物体的位置、状态等信息（刘强等，2010）。目前，就物联网概念而言，目前较为公认的物联网的定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络（刘楷华等，2011）。物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段（刘晓峰等，2018），物联网用途广泛，遍及智能交通、环保、公共安全、智能消防、工业监测、卫生医疗、食品、敌情侦查和情报搜集等多个领域（刘浩力等，2011）。而在地质方面，北京市已经建成的“突发地质灾害监测预警系统”已经部署了各類野外传感器一千余台套，实现了对崩塌、滑坡、泥石流及采空塌陷等山区重点突发地质灾害隐患点的监测全覆盖。系统以GPRS和北斗卫星双通道传输模式实现数据传输，通过对其形变数据的自动和人工采集、分析，实现对其变化趋势的中短期预报。