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智慧城市的功能之一是构建可智能感知的、泛在化的空间信息服务,并将这些服务按需求进行组合提供灵活的服务,这就要求空间信息服务能更好地适应不断变化的地理上下文环境。设计了上下文感知的空间信息服务的语义模型,该模型扩展了OWL-S本体,增加了地理上下文类、上下文前提条件类、上下文效果类和上下文绑定类以支持地理上下文和地理上下文适应性,并使用智能规划技术和语义增强技术,将上下文感知的空间信息服务组合转化为智能规划的求解过程,提高了服务组合精度。最后通过智慧旅游验证了上下文感知的空间信息服务组合方法的可行性和有效性。 相似文献
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随着网络地理信息服务技术的发展,如何基于负载均衡实现地理信息服务资源的智能化调度,从而提高服务系统的并发访问能力是当前研究的重点。提出一种动态负载均衡算法,首先将不同的地理信息服务类型与对应的服务器组相匹配,将RED算法与双阈值方法有效结合判定服务节点的负载状态,并在一定周期内对服务进行了基于加权概率的调度。最后搭建了一个基于服务器集群的实验系统,实验验证了本文方法的有效性。 相似文献
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地质调查数据主要由结构化和非结构化多样性的数据构成。由非结构化多样性数据文件组成的报告,由于技术原因,长期以来一直以传统的目录文件方式进行存储。这种存储方式导致数据的查询、统计、更新等操作不但低效,而且非常不利于检索、查询、挖掘等应用,使得数据服务能力极低。通过把Hadoop生态体系融入中国地质调查云平台架构,基于Hadoop HDFS和HBase存储架构,建立非结构化地质数据基础内容库存储组织模式,采用Lucene全文搜索引擎架和地质领域本体词库构建快速随机访问的索引文件机制,改变了多样化、碎片化的复杂地质调查非结构化数据的存储、阅读、搜索和应用模式,为智能地质调查提供精确、快速服务奠定基础。 相似文献
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随着计算机和信息技术的发展,博物馆数字化是现代博物馆发展的必然趋势,也是各博物馆亟待解决的问题.本文针对实施博物馆数字化建设过程中的实际情况,提出了将物联网技术应用于博物馆数字化建设的思路.通过对当前流行的识别技术(条形码、二维码和RFID)进行对比,选择RFID技术作为博物馆藏品管理的技术手段,并在此基础上,对应用RFID技术实现智能导游进行了深入的研究,提出了相应的系统设计模型,完成了藏品管理、智能导游的实现原型,为博物馆的智能化建设提供了一种新的参考模式. 相似文献
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深埋长隧道中大变形、高应力、复杂的工程地质环境和长期使用需要使得对隧道围岩的稳定性分析成为决定深埋长大隧道工程成败的关键问题.利用位移反分析法分析确定围岩参数是目前研究的一个重点, 用以处理隧道围岩物理力学参数与量测信息之间的非线性关系, 对围岩二次支护方案进行判断、调整.而人工智能在识别、表达与处理这种复杂的非线性关系方面表现了极强的能力.通过对十漫高速公路云岭隧道围岩变形进行监控测量, 结合生物仿真系统和快速拉格朗日分析软件(FLAC) 进行正演分析, 利用神经网络的高度非线性、网络推理和网络耦合能力, 通过数值分析软件获得神经网络训练所需要的输出向量, 以可自适应调节的免疫算法为搜索工具对参数进行全局空间搜寻, 寻找最佳网络结构, 利用量测信息反分析寻找最佳参数, 得出结果再通过正向计算进行验证.通过智能反演分析, 改进了原勘测资料中的建议值, 调整了支护方案, 得到满意结论.表明本文所提反演分析对隧道围岩稳定性评价及信息化设计的实际意义. 相似文献
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本文围绕湖南省自然资源监测监管工作需求,针对目前监测工作中存在的标准不统一、机制不完备、技术单一、运转低效等问题,提出了“变化全发现、问题全核实、任务全交办、整改全落实”的全流程一体化卫星监测体系,有效支撑了湖南省自然资源“两统一”职责的履行,为构建自然资源统一调查监测体系提供了方案思路。 相似文献
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D-T2二维核磁共振测井技术能够直观地区分不同类型、不同赋存状态的孔隙流体,在油气勘探中应用广泛。目前,,国内外学者提出了很多二维核磁共振反演方法,但大多止步于数值模拟,需要研究不同反演方法针对不同采集序列的测井数据的适用性,优选反演方法,为二维核磁共振测井数据处理的软件模块开发提供参考。本文者,对此问题,基于二维核磁共振测井原理,详细研究了TSVD、BRD、LM-模平滑和TIST-L1正则化反演方法,分别对油水模型、气水模型数值模拟得到的CPMG和DE序列的回波信号,进行反演结果精度和计算效率的对比研究。通过数值模拟,对比分析了TSVD、BRD、LM-模平滑和TIST-L1正则化四种反演方法的反演结果和计算耗时,并优选反演方法对MR Scanner仪器SP模式测井数据处理。结果表明,对于油水和气水两种模型的CPMG和DE序列回波信号,TIST-L1正则化方法精度最高,LM-模平滑方法略差,但耗时较少,更适合测井数据处理,该方法针对A25井的处理结果与Geolog软件相符,能够满足数据处理的需要。 相似文献
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