地震数据模型优化过程方法及初步应用

由于地震数据种类繁多且数量不断增大,使得地震数据共享和数据服务面临的困难越来越大.针对这个问题,提出了基于PowerDesigner建模工具对已有的地震数据模型进行优化的过程方法.并将此方法初步应用于现有的1/400万活动断层GIS数据库中,针对该库目前存在的问题,实现了对断层数据模型的优化,结合具体的实例,应用了优化...     

不动产登记数据模型研究

不动产登记数据模型是建立不动产登记数据库标准、建成不动产登记信息管理基础平台、确保不动产登记制度实施重要基础和保障,本文以不动产登记暂行条例及实施细则、不动产登记簿卡证册及相关行业标准为依据和参考,提出了不动产登记数据模型的设计原则、要素组成、模型构成及相互关联,形成了稳定、可扩展的不动产登记数据模型,为不动产登记数据库标准的顺利编制提供了重要基础。     

地图数据的空间关系与数据模型

详细论述了地图数据及其空间关系、地图数据的几何与属性的关系以及地图要素空间关系的建立与地图要素完整性之间的关系.提出了解决由于地图要素分层管理所带来空间关系分割问题和多图幅之间空间关系连接的方法.最后给出了基于地图数据空间关系的数据模型.     

基于变焦数据模型的数字地图的研制

数字地图作为一种新型的地图受到人们越来越广泛的关注。数字地图包含着各种地图数据,为了在多种比例尺范围内能快速地检索地图数据,需要把地图数据分层存贮变焦。作者通过变焦数据模型原理,探讨如何建立多层存贮结构,将数字地图中的大比例尺地图数据库自动导出小比例尺图形。变焦数据模型是一种动态的数据模型, 在该模型中,图形比例尺的变化不是简单的图形尺寸的缩放,而是伴随着各个物体的细节和物体数量而增减。这种基于变焦数据模型建立的数字地图可以提高数据检索与图形表示的灵活性,减少大量不必要的用于重复获取数据而消耗的人力物力,广泛应用于各个领域。     

基于Microstation的GIS一体化建库系统开发研究

分析了数据输入对GIS应用的影响，介绍了一种基于Microstation的图形属性一体化建库系统的功能、系统数据模型以及系统开发的关键技术。     

基于多层DEM与QTPV的混合数据模型及其在地质建模中的应用

提出一种基于多层DEM与似三棱柱体元（QTPV）的混合三维数据模型。模型包含顶点、线段（棱边、三角形边）、三角形、侧面四边形、似三棱柱体元和DEM 6个基本元素,同时包含点对象、线对象、面对象、体对象、复杂对象、空间对象等6个对象。设计了6个基本元素和2种地质对象的数据结构和它们之间的拓扑关系。研究了基于原始采样点和基于内插点的两种建模方法。以模拟数据和地质钻探数据对开发的原型系统进行验证。研究表明,基于多层DEM与似三棱柱体元的混合三维数据模型具有同时表达空间对象的表面和内部结构的能力,适合地质勘探领域的三维建模。     

基于百度指数的生态文明关注度时空分析

网络搜索数据作为一种地理标记信息源被广泛用于揭示社会经济和国家城市研究领域的时空模式。在生态文明概念逐渐深入人心的社会背景下,公众对其关注程度随时间变化并呈现出空间异质性,研究这种时空动态可为中国生态文明建设提供参考。采用百度指数数据,运用向量自回归模型(VAR),误差修正模型(VEC),脉冲响应函数以及面板数据模型对中国31省市生态文明关注度的时空特征、区域性差异及其影响因素进行研究。研究结果表明各省市的生态文明关注度差异明显,大部分省市对国家生态文明政策的响应及其变化趋势相似,而地区人口规模、发展水平、互联网普及率、森林覆盖率、雾霾污染程度等因素对生态文明关注度有显著的积极影响,水资源、受教育程度与性别等因素对其无显著影响。     

浅析公路3维电子地图

3维电子地图是以模拟的形式更加直观地表达现实世界。介绍了公路3维电子地图的应用方向及发展现状,以"山西大运高速公路信息系统"为例,论述了公路3维电子地图的实现及其关键技术,并对公路3维电子地图的应用前景作了展望。     

地理信息的时态性分析及时空数据模型的研究

地理信息系统中 ,时间、空间和属性是信息的三种基本成分 ,理想的地理信息系统应支持信息的时态性 ,对时空数据进行统一的模拟和管理。由于当前的地理信息系统软件难以处理时态现象 ,时空数据模型已成为GIS领域的一个研究热点。本文首先分析了地理信息的时态性 ,之后讨论了当前时空数据模型的研究现状 ,在此基础上 ,提出了一种面向对象时空数据模型 ,并从三个方面描述了该模型的数据结构 ,包括时空对象结构、时空数据组织方式和时空数据存贮方式     

基于智能体的自适应入侵检测系统

提出了一种基于智能体技术的自适应入侵检测系统体系结构,将智能体技术和自适应模型生成技术应用于入侵检测系统中.智能体技术的应用解决了传统的集中式入侵检测系统的弊病,将任务处理和数据分布到网络各个结点上,通过各种智能体来协作完成入侵检测任务,充分利用网络和主机资源.而智能体与自适应模型生成技术相结合,采用遗传算法建立准确的数据模型,使得入侵检测系统能够自动配置和更新不同环境下的入侵检测模型,能够通过自我学习、自我改进来提高系统的入侵检测能力和适应能力.