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城市计算概述 总被引:1,自引:0,他引:1
郑宇 《武汉大学学报(信息科学版)》2015,40(1):1-13
城市计算是计算机科学中以城市为背景 与城市规划 、交通 能源 环境、社会学和经济等学科融合的新兴领域。 城市计算通过不断获取、 整合和分析城市中多种异构大数据来解决城市所面临的挑战。本文介绍了城市计算的定义、框架和主要研究问题,概述了城市计算的典型应用和所需要的技术。 相似文献
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地理空间数据语义异构是实现数据关联、数据智能推荐和精确发现的主要瓶颈。地理空间数据本体被认为是解决地理空间数据语义异构的有效方法。形态特征是地理空间数据(除时空、要素内容外)的重要特征,是地理空间数据本体的重要研究内容。本文首先在系统分析地理空间数据形态特征的基础上,提出地理空间数据形态特征的概念体系。然后,建立地理空间数据形态本体模型,提出形态信息的本体表示方法,并构建地理空间数据形态本体。最后,基于形态本体的本体库,利用Jena本体推理技术,开发地理空间数据语义检索原型系统,并将形态本体应用于国家地球系统科学数据共享平台的元数据检索中。实验结果表明,地理空间数据形态本体可以有效地解决数据形态特征的语义异构,提高数据发现的查全率和查准率。本文的研究方法和成果对解决其他领域数据的语义异构,有重要的参考意义。 相似文献
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目前,空间关系查询中常用的Plane Sweep 算法是一种串行方法,而关于多核CPU的并行查询算法,在面对海量数据查询时,由于CPU核心数及线程数量的限制,其难以满足查询效率需求。针对该问题,本文提出了一种全新的异构多核架构多边形图层间空间关系查询的并行算法。首先,利用STR 树索引过滤不相交的多边形;然后,对过滤后多边形的线段构建四叉树索引,利用CPU+GPU架构并行计算线段的相交以判断多边形环间的拓扑关系;再根据环间的拓扑关系计算多边形间的维度扩展九交模型(DE-9IM)参数值,据此确定多边形间的空间关系;最后,通过实验验证了该算法的准确性和高效性。实验表明,本算法能有效缩短大数据量的空间查询时间。在实验中逐渐增加目标数据集和源数据集多边形的数量,当两数据集都为50 000 个多边形时,以包含关系为例,相比于ArcGIS,本文提出的算法可达到2 倍的加速比。 相似文献
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分析传统网络地理信息系统(WebGIS)体系的弊端,从负载均衡与地图状态同步的角度提出一种基于服务器场的分布式WebGIS计算模型。通过自定义服务器场底层交互协议、地图服务器场分布式动态均衡调度算法、地图状态对象池技术,解决了传统WebGIS计算模型异构兼容性差、并行处理能力弱、地图状态对象无法同步等问题,并建立试验床对该模型的性能进行验证。 相似文献
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随着“数字城市”的快速建设和发展,全局、一致的基础地理信息数据库成为每个城市的核心数据库,这种地理信息数据需要从各个机构保存的异构数据中进行提取、清洗、转换,最后装载到一个统一标准的结构中,为此,各个建设单位耗费了大量的人力、财力,仍未找到一种数据快速入库的方法,本文采用基于ACAD异构数据对象化智能规整技术,使生产的数据既能满足制图要求,同时能实现对象化规则自动建立、快速入库,目前基于该技术生产的数据已经应用于多个数字城市建设中,极大地提高了生产效率,同时降低了技术门槛,在实际生产中具有很强的推广价值。 相似文献
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城市地质特定领域软件体系结构 总被引:7,自引:0,他引:7
城市地质信息管理与服务系统是典型的面向特定领域的软件系统.为解决城市地质领域中信息系统软件构建重用问题, 将现代软件工程中特定领域软件体系结构设计思想引入城市地质信息系统研发中, 提出了城市地质特定领域软件体系结构: 异构结构风格、软件框架结构、总体业务处理流程等几个重要方面的内容.采用这一设计思想, 不同城市应用系统的构件重用程度相当高, 便于系统开发的组织管理, 可大大降低开发成本, 同时系统也具有较好的可扩展性.实践证明, 城市地质特定领域软件体系结构及其设计思想可应用于不同城市城市地质信息系统或类似大规模系统的开发工作当中. 相似文献
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大数据科学研究范式是大数据时代的必然结果。在大数据时代,地质学研究正面临着前所未有的挑战与机遇,亟需地质大数据分析的基础支撑。本文介绍若干种有价值的地质大数据分析工具及其应用。知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力,为大数据时代信息的知识化组织和智能应用提供了有效工具。它旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,构成一张巨大的语义网络图,以节点表示实体或概念,边则由属性或关系构成。机器学习与卷积神经网络模型仍然是当前地质大数据研究的热点。演化算法借鉴了自然界中生物进化与自适应过程的思想,是一种基于种群的元启发式最优化算法。它具有无需先验知识、能在全局范围内进行隐并行搜索的优点,可以用来精确地获取大数据中隐含的演化趋势与时空特征。图形社区发现技术将网络划分为若干个内部节点相似社区,为分析和理解网络提供有力的技术支持。随着空间分辨率、时间分辨率和辐射分辨率不断提高,遥感技术已广泛成为地质数据获得的主要技术手段。遥感大数据的数据存取和智能处理是最重要的发展方向。这些地质大数据分析方法已有成功的应用案例,并将广泛用于各种地质研究,如城市土壤污染智能监测、模拟、管控与预警研究,得益于地质大数据研究支撑系统的恰当选择以及地质大数据技术的强力支持,建立了可解释的多源多层城市土壤污染知识图谱,源于多源异构大数据有效融合的主要障碍正在去除。 相似文献