屬性數(shù)據(jù)

GIS地圖；屬性數(shù)據(jù)；管理平臺(tái)；可視化；巡檢數(shù)據(jù)；配網(wǎng)1引言為了提高配網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和處理效能，使電網(wǎng)管理具有高標(biāo)準(zhǔn)的優(yōu)勢(shì)，滿(mǎn)足更多用戶(hù)的用電服務(wù)需求，應(yīng)將開(kāi)發(fā)配網(wǎng)巡檢數(shù)據(jù)管理平臺(tái)作為前提條件，通過(guò)對(duì)配網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)日寸感知與處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)末端配電行為的管理[1]。為全面落實(shí)并推進(jìn)此項(xiàng)工作，電力管理單位引進(jìn)了GIS地圖作為支撐，其中GIS技術(shù)屬于一種以數(shù)字化技術(shù)為載體，并在信息化技術(shù)基礎(chǔ)上，衍生而出的數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)。此技術(shù)可以根據(jù)終端需求，主動(dòng)搜索、存

行檢查，包括屬性數(shù)據(jù)項(xiàng)完整性檢查、連接關(guān)系完整性檢查、多媒體完整性檢查等。屬性數(shù)據(jù)項(xiàng)完整性檢查是檢查每條地名屬性數(shù)據(jù)的必填項(xiàng)是否完整。連接關(guān)系完整性檢查是指對(duì)屬性數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)的連接情況逐條進(jìn)行檢查，檢查每一條地名屬性數(shù)據(jù)是否都建立了連接關(guān)系，檢查每一條建立連接關(guān)系的屬性數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)二者是否都存在。多媒體信息完整性檢查是判斷每一個(gè)地名是否都采集了照片。（2）規(guī)范性檢查規(guī)范性檢查主要從結(jié)構(gòu)、格式等方面對(duì)成果數(shù)據(jù)的規(guī)范性進(jìn)行檢查，包括文件名命名規(guī)范性檢查、數(shù)

的空間數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù)及其相互關(guān)系。相對(duì)于一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)和事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),空間屬性系統(tǒng)有著豐富而復(fù)雜的語(yǔ)義信息,同時(shí)也隱藏著大量的冗余數(shù)據(jù)。在空間屬性數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘中,包含位置和拓?fù)湫畔⒌?屬性數(shù)據(jù)包含了空間屬性數(shù)據(jù)庫(kù)的名稱(chēng)、分類(lèi)、數(shù)值等信息;通常應(yīng)用在時(shí)序特征數(shù)據(jù)挖掘和非空間型數(shù)據(jù)挖掘中,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、儲(chǔ)藏、管理以及分析等。由于社會(huì)的高速發(fā)展,GIS得到迅速更新,如何對(duì)應(yīng)用于GIS的空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘是當(dāng)前較多學(xué)者正在研究的問(wèn)題。其中,空間

包括工廠基礎(chǔ)屬性數(shù)據(jù)、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、地上空間數(shù)據(jù)和地下各類(lèi)管網(wǎng)數(shù)據(jù)。其中，工廠基礎(chǔ)屬性數(shù)據(jù)包括廠房及附屬設(shè)施屬性數(shù)據(jù)、道路及附屬設(shè)施屬性數(shù)據(jù)、人員信息相關(guān)數(shù)據(jù)、車(chē)輛信息相關(guān)數(shù)據(jù)等；生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品數(shù)據(jù)、生產(chǎn)資料數(shù)據(jù)、設(shè)備信息數(shù)據(jù)、維修數(shù)據(jù)等；地上空間數(shù)據(jù)主要包括場(chǎng)區(qū)內(nèi)所有建筑物、設(shè)備的三維模型；地下各類(lèi)管網(wǎng)數(shù)據(jù)包括供水管線、排水管線、電力通信管線、暖氣管線以及各種工業(yè)管線數(shù)據(jù)等。傳統(tǒng)的方法不能對(duì)工廠大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理，三維地理信息系統(tǒng)具有非常強(qiáng)大的

于變量數(shù)據(jù)或屬性數(shù)據(jù)，在檢測(cè)過(guò)程參數(shù)的小偏移都是快速的.自適應(yīng)方案[3-7]應(yīng)用于EWMA 圖之后，使得控制方案對(duì)工藝參數(shù)的小到中等的變化更加敏感.制定的自適應(yīng)方案通過(guò)允許在工藝活動(dòng)期間更新控制圖的設(shè)計(jì)參數(shù)，改變抽樣區(qū)間和/或樣本大小和/或控制限制的寬度，從而改進(jìn)控制圖的統(tǒng)計(jì)性能.Eugenio[8]關(guān)于屬性數(shù)據(jù)的自適應(yīng)控制圖的研究結(jié)果也表明，自適應(yīng)方案能夠有效提高控制圖的監(jiān)控性能.但是屬性圖通常不像變量圖那樣信息豐富，因?yàn)橥ǔＴ跀?shù)值測(cè)量中包含的信息更多，

包括小區(qū)基礎(chǔ)屬性數(shù)據(jù)、地上空間信息數(shù)據(jù)和地下各種管線數(shù)據(jù)，其中小區(qū)基礎(chǔ)屬性數(shù)據(jù)包括樓房屬性數(shù)據(jù)、道路屬性數(shù)據(jù)、居民信息數(shù)據(jù)、車(chē)輛信息數(shù)據(jù)和綠化信息數(shù)據(jù)等，地上空間信息數(shù)據(jù)主要包括小區(qū)內(nèi)所有的建筑物的三維模型數(shù)據(jù)，地下各種管線數(shù)據(jù)包括給排水管網(wǎng)數(shù)據(jù)（給水和排水）、電力管線數(shù)據(jù)、通信管線數(shù)據(jù)、暖氣管線數(shù)據(jù)以及其他管線數(shù)據(jù)等等，它們是小區(qū)建設(shè)、管理和服務(wù)的生命線。在小區(qū)的日常管理過(guò)程中，小區(qū)的人員數(shù)據(jù)、車(chē)輛數(shù)據(jù)以及各種地下管線數(shù)據(jù)非常多，并且變動(dòng)非常的頻繁使得小

散屬性和混合屬性數(shù)據(jù)塊．用于度量不同樣本之間相似性的指標(biāo)很多，如歐氏距離、馬氏距離、余弦相似度、相關(guān)系數(shù)和Jaccard相似系數(shù)等．然而，用于度量不同數(shù)據(jù)集分布相似性或一致性的指標(biāo)卻很少，最經(jīng)典的就是用于度量連續(xù)屬性數(shù)據(jù)集分布一致性的最大平均差異(maximum mean discrepancy, MMD)方法[7]．MMD在再生核希爾伯特空間(reproducing kernel Hilbert space, RKHS)中構(gòu)建度量標(biāo)準(zhǔn)來(lái)檢驗(yàn)不同數(shù)據(jù)集是否

方法。以混合屬性數(shù)據(jù)為例,與單種屬性數(shù)據(jù)不同,混合屬性數(shù)據(jù)包含多種屬性,如數(shù)值屬性、符號(hào)屬性、時(shí)間屬性等[2]。由于屬性種類(lèi)較多,算法進(jìn)行聚類(lèi)過(guò)程中需通過(guò)轉(zhuǎn)換方式將數(shù)據(jù)屬性統(tǒng)一,屬性轉(zhuǎn)換過(guò)程復(fù)雜,容易降低算法聚類(lèi)準(zhǔn)確度。中外不少專(zhuān)家學(xué)者對(duì)混合屬性數(shù)據(jù)聚類(lèi)方法進(jìn)行了研究,并取得了較好的研究成果。黃德才等[3]提出了混合屬性數(shù)據(jù)流的二重k近鄰聚類(lèi)算法。采用二重k近鄰和改進(jìn)的維度距離形成數(shù)據(jù)的微聚類(lèi),根據(jù)均值的余弦模型以及動(dòng)態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)方法生成初始宏聚類(lèi),通過(guò)基

質(zhì)基礎(chǔ),土壤屬性數(shù)據(jù)是分析土壤理化性質(zhì)和指導(dǎo)農(nóng)作物種植的重要參考[1].土壤pH 是土壤屬性數(shù)據(jù)中的重要部分,土壤酸堿化會(huì)影響土壤性質(zhì)及微量元素的有效性,直接或間接改變土壤肥力,對(duì)植物生長(zhǎng)發(fā)育造成影響[2].然而由于各種原因,在土壤普查的過(guò)程中存在土壤pH 缺失的情況.本文將基于數(shù)據(jù)分析的方法,研究土壤數(shù)據(jù)集的pH 缺失值的填充方法.對(duì)于土壤屬性數(shù)據(jù)缺失的處理,國(guó)際應(yīng)用系統(tǒng)分析協(xié)會(huì)(IIASA)的和諧世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)(HWSD)中采用擁有相同土壤類(lèi)型的最適合

實(shí)用價(jià)值，如屬性數(shù)據(jù)可為后期的空間分析、地下水水量與水質(zhì)評(píng)價(jià)等方面提供數(shù)據(jù)支撐。在水工環(huán)地質(zhì)調(diào)查過(guò)程中，獲得了大量野外調(diào)查點(diǎn)及點(diǎn)屬性的卡片(如水文地質(zhì)調(diào)查中的井點(diǎn)卡片)，包括的屬性數(shù)據(jù)有：井位、井結(jié)構(gòu)、井開(kāi)采、井水位水質(zhì)等，其數(shù)據(jù)項(xiàng)多達(dá)50項(xiàng)[1]，而這些屬性數(shù)據(jù)最后都要包含在管理數(shù)據(jù)庫(kù)和編制圖件的空間數(shù)據(jù)庫(kù)中，才能進(jìn)行成果提交。通常在進(jìn)行野外水工環(huán)地質(zhì)測(cè)繪時(shí)，每天都會(huì)將記錄的卡片數(shù)據(jù)錄入到數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行管理。當(dāng)野外測(cè)繪完成后，在進(jìn)行成果圖件編制時(shí)，若采取一

分為兩大類(lèi)：屬性數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)。屬性數(shù)據(jù)主要包括不動(dòng)產(chǎn)位置信息、權(quán)利信息、四至、面積總和等；空間數(shù)據(jù)主要包括矢量數(shù)據(jù)，如行政界線、行政區(qū)域、測(cè)量控制點(diǎn)、邊界線和邊界點(diǎn)。2.1 地籍?dāng)?shù)據(jù)現(xiàn)狀分析目前，我國(guó)自然資源主管部門(mén)已基本建立了空間宗地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，并按照標(biāo)準(zhǔn)對(duì)宗地進(jìn)行統(tǒng)一編碼，大多數(shù)縣市都建立了專(zhuān)門(mén)的城市地籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)，每天及時(shí)更新地籍?dāng)?shù)據(jù)。但由于歷史原因，某些地區(qū)尚沒(méi)有統(tǒng)一的地籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)，地塊圖數(shù)據(jù)不完整，給不動(dòng)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的合并帶來(lái)了很多弊端。而各地的地籍業(yè)務(wù)注冊(cè)

力。在非空間屬性數(shù)據(jù)合并方面提出了快速“映射建立”的方法，使得非空間數(shù)據(jù)在新舊數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中效率大幅度增加。相信對(duì)從事相關(guān)工作的同行能有所裨益。關(guān)鍵詞：城市 ?不動(dòng)產(chǎn) ?房產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù) ?地籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù) ?合并中圖分類(lèi)號(hào)：F299.23 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-098X（2020）06（a）-0021-02城鎮(zhèn)不動(dòng)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的合并主要涉及兩大原數(shù)據(jù)庫(kù)

力。在非空間屬性數(shù)據(jù)合并方面提出了快速“映射建立”的方法，使得非空間數(shù)據(jù)在新舊數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中效率大幅度增加。相信對(duì)從事相關(guān)工作的同行能有所裨益。關(guān)鍵詞：城市 ?不動(dòng)產(chǎn) ?房產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù) ?地籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)中圖分類(lèi)號(hào)：TP311.5 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-098X（2020）05（a）-0244-02長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)各類(lèi)不動(dòng)產(chǎn)登記職責(zé)分散在不同的部門(mén)。

不但包括單一屬性數(shù)據(jù)，也包括復(fù)合屬性數(shù)據(jù)。單一屬性數(shù)據(jù)包括：1)描述分解動(dòng)作的文本，簡(jiǎn)稱(chēng)文本(Text)；2)個(gè)體動(dòng)作的有序靜態(tài)圖像集合，簡(jiǎn)稱(chēng)圖像(Images)；3)個(gè)體動(dòng)作的視頻，簡(jiǎn)稱(chēng)視頻(Video)。復(fù)合屬性數(shù)據(jù)包括：1)文本和圖像的復(fù)合(Text+Images)；2)文本和視頻的復(fù)合(Text+Video)。MSRC-12 數(shù)據(jù)集中，每一個(gè)測(cè)試者的相同動(dòng)作存儲(chǔ)在一個(gè).csv 文件中，它記錄了三維骨骼數(shù)據(jù)和該數(shù)據(jù)的記錄時(shí)間。此外，每個(gè)動(dòng)作還有一個(gè).

合空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)的房地產(chǎn)測(cè)繪集成，對(duì)房地產(chǎn)測(cè)繪管理系統(tǒng)的構(gòu)建進(jìn)行了分析。論文整合房地產(chǎn)測(cè)量與空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)集成的內(nèi)涵和優(yōu)勢(shì)，探索了COM? GIS構(gòu)建房產(chǎn)測(cè)繪信息系統(tǒng)的技術(shù)思路，給出了地理信息系統(tǒng)的總體架構(gòu)和房地產(chǎn)制圖方法。全文是基于作者長(zhǎng)期工作和實(shí)踐的理論升華，相信對(duì)從事相關(guān)工作的同行具有重要的參考價(jià)值和借鑒意義。關(guān)鍵詞：房產(chǎn)測(cè)繪? 信息系統(tǒng)? 空間數(shù)據(jù)? 屬性數(shù)據(jù)中圖分類(lèi)號(hào)：P208? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

測(cè)分類(lèi)和混合屬性數(shù)據(jù)離群值的最佳方法.粗糙集理論(Rough Set Theory，RST)是由Pawlak在1982年提出的[7]，并得到了許多學(xué)者地不斷改進(jìn).它為不充分和不完備分類(lèi)屬性數(shù)據(jù)的特征選擇、分類(lèi)規(guī)則學(xué)習(xí)和離群點(diǎn)檢測(cè)等提供了形式化的框架.如前所述，大多數(shù)基于距離的方法都使用歐氏距離來(lái)計(jì)算兩個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象之間的距離.然而，分類(lèi)屬性值之間并沒(méi)有固有的距離度量，因此不能有效地處理包含分類(lèi)屬性的數(shù)據(jù).此外，經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn)大多數(shù)離群點(diǎn)檢測(cè)方法基本上都是用確定性

力。在非空間屬性數(shù)據(jù)合并方面提出了快速“映射建立”的方法，使得非空間數(shù)據(jù)在新舊數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中效率大幅度增加，相信對(duì)從事相關(guān)工作的同行能有所裨益。關(guān)鍵詞：城市? 不動(dòng)產(chǎn)? 房產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)? 地籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)? 合并中圖分類(lèi)號(hào)：P208? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-098X（2020）10（b）-0012-03Abstract： In the new era， urb

力。在非空間屬性數(shù)據(jù)整合方面提出了快速“映射建立”的方法，使得非空間數(shù)據(jù)在新舊數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中效率大幅度增加。相信對(duì)從事相關(guān)工作的同行能有所裨益。關(guān)鍵詞：城市 ?不動(dòng)產(chǎn) ?房產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù) ?地籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù) ?整合中圖分類(lèi)號(hào)：D923 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1674-098X（2019）06（b）-0157-021 ?技術(shù)路線城鎮(zhèn)不動(dòng)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的整合主要

;圖形數(shù)據(jù);屬性數(shù)據(jù)中圖分類(lèi)號(hào)：P273? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2019）20-0132-02Abstract：The construction of urban cadastral database in China started late，and there are difficulties in this process. This paper introduces in detail the current si

所構(gòu)成的混合屬性數(shù)據(jù)，所以混合屬性數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法的研究成為聚類(lèi)分析領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題.目前，許多學(xué)者對(duì)混合屬性數(shù)據(jù)聚類(lèi)進(jìn)行研究，并提出了一些相關(guān)算法.Huang結(jié)合k-means和k-modes算法的思想提出了k-prototypes算法[5]，該算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，易操作，能夠有效聚類(lèi)混合數(shù)據(jù)，但其對(duì)初始聚類(lèi)中心和聚類(lèi)數(shù)目過(guò)于依賴(lài)，使得聚類(lèi)結(jié)果容易陷入局部最優(yōu)，并且在計(jì)算分類(lèi)屬性之間的相異度時(shí)，簡(jiǎn)單采用數(shù)值0和1不能客觀地體現(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)象與類(lèi)之間的相異度，從而導(dǎo)致聚

繪空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)通過(guò)GIS手段集成為研究對(duì)象，探討了房產(chǎn)測(cè)繪空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)集成的內(nèi)涵和優(yōu)越性，分析了基于COM GIS的測(cè)繪信息系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)思路，給出了房產(chǎn)測(cè)繪信息系統(tǒng)的總體架構(gòu)，該文是筆者長(zhǎng)期工作實(shí)踐基礎(chǔ)上的理論升華，相信對(duì)從事相關(guān)工作的同行有著重要的參考價(jià)值和借鑒意義。關(guān)鍵詞：房產(chǎn)測(cè)繪 ?信息系統(tǒng) ?空間數(shù)據(jù) ?屬性數(shù)據(jù)中圖分類(lèi)號(hào)：F293.3 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1672-3791（2019）06（c）-0008

整合和非空間屬性數(shù)據(jù)整合兩方面都提出了切實(shí)有效的方法，使得不動(dòng)產(chǎn)存量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與整合過(guò)程中的效率得到大幅度提升。以期對(duì)從事相關(guān)工作的同行能有所裨益。關(guān)鍵詞：城市 ?不動(dòng)產(chǎn) ?房產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù) ?地籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù) ?整合中圖分類(lèi)號(hào)：P208 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2019）07（a）-0183-021 ?城鎮(zhèn)不動(dòng)產(chǎn)存量數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析現(xiàn)階段，我國(guó)的各項(xiàng)城鎮(zhèn)不動(dòng)產(chǎn)登記工作都是由不同的主管部門(mén)負(fù)責(zé)開(kāi)展的，不同的登記部門(mén)所采用的建庫(kù)軟件、建庫(kù)技術(shù)、建庫(kù)標(biāo)

大型公共建筑屬性數(shù)據(jù)通過(guò)歸納總結(jié)，形成層次結(jié)構(gòu)，并賦予唯一標(biāo)識(shí)符，建立屬性數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)；并以此為基礎(chǔ)，梳理大型公共建筑運(yùn)維管理流程，形成運(yùn)維管理標(biāo)準(zhǔn)流程和數(shù)據(jù)流程；通過(guò)搭建統(tǒng)一的平臺(tái)，完成上述4項(xiàng)結(jié)果的集成，并投入實(shí)際應(yīng)用。該方法在一座大型機(jī)場(chǎng)航站樓進(jìn)行了實(shí)際驗(yàn)證，開(kāi)發(fā)了一套輕量級(jí)運(yùn)維管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了該航站樓運(yùn)維管理的信息化，其結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性和可操作性。建筑運(yùn)維管理；大型機(jī)公共建筑；GIS；屬性數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)；運(yùn)維管理標(biāo)準(zhǔn)流程大型公共建筑一般是指單棟建筑

：多傳感器；屬性數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)；交叉定位中圖分類(lèi)號(hào)：TN953 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-2064（2019）15-0023-020 引言隨著電子對(duì)抗與反對(duì)抗、隱身與反隱身技術(shù)的迅速發(fā)展，在戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)瞬息萬(wàn)變的環(huán)境中，依靠單一傳感器提供信息已無(wú)法滿(mǎn)足作戰(zhàn)需要，必須采用不同類(lèi)型的多傳感器提供探測(cè)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，這樣才能掌握準(zhǔn)確的戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)情報(bào)，獲得最佳的作戰(zhàn)效果。這些傳感器通常是無(wú)源的，即不主動(dòng)向外發(fā)射電磁波，而是通過(guò)接收目標(biāo)輻射的電磁

；教學(xué)內(nèi)容；屬性數(shù)據(jù)；統(tǒng)計(jì)分析能力；統(tǒng)計(jì)軟件【基金項(xiàng)目】上海第二工業(yè)大學(xué)校重點(diǎn)課程建設(shè)（A01GY18F014-02）。一、引言隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代、智能化時(shí)代的到來(lái)，只要掌握好數(shù)據(jù)分析的理論和技術(shù)，就能夠從數(shù)據(jù)中挖掘出所蘊(yùn)藏的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，就能夠給人們的生活與工作帶來(lái)極大的便利。統(tǒng)計(jì)學(xué)依據(jù)數(shù)據(jù)的計(jì)量尺度可分為定距型數(shù)據(jù)（interval scale）、定序型數(shù)據(jù)（ordinal scale）、定類(lèi)型數(shù)據(jù)（nominal scale）與定比型數(shù)據(jù)（ratio sca

力。在非空間屬性數(shù)據(jù)合并方面提出了快速“映射建立”的方法，使得非空間數(shù)據(jù)在新舊數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中效率大幅度增加。相信對(duì)從事相關(guān)工作的同行能有所裨益。關(guān)鍵詞：城市? 不動(dòng)產(chǎn)? 房產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)? 地籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)? 合并中圖分類(lèi)號(hào)：P208;P273? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-098X（2019）10（c）-0163-02隨著社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制逐步完善，人民群眾財(cái)

力。在非空間屬性數(shù)據(jù)合并方面提出了快速“映射建立”的方法，使得非空間數(shù)據(jù)在新舊數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中效率大幅度提高。這些方法對(duì)從事相關(guān)工作的同行能有所裨益。關(guān)鍵詞：城市 不動(dòng)產(chǎn) 房產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù) 地籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù) 合并中圖分類(lèi)號(hào)：TN919.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2018）05（c）-0007-021 城鎮(zhèn)不動(dòng)產(chǎn)合并數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析現(xiàn)階段，我國(guó)的各項(xiàng)城鎮(zhèn)不動(dòng)產(chǎn)登記工作都是由不同的主管部門(mén)負(fù)責(zé)開(kāi)展的，不同的登記部門(mén)所采用的建庫(kù)軟件、建庫(kù)技術(shù)、建庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)、

力。在非空間屬性數(shù)據(jù)整合方面提出了快速“映射建立”的方法，使得非空間數(shù)據(jù)在新舊數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中效率大幅度增加。相信對(duì)從事相關(guān)工作的同行能有所裨益。關(guān)鍵詞：城市 不動(dòng)產(chǎn) 房產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù) 地籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù) 整合中圖分類(lèi)號(hào)：P208 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2018）05（a）-0118-02要在我國(guó)各不動(dòng)產(chǎn)部門(mén)的分散登記下要建立統(tǒng)一的信息平臺(tái)，首先就需要對(duì)數(shù)據(jù)格式不一、標(biāo)準(zhǔn)不一、并由不同部門(mén)分別管理的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。但由于我國(guó)的各項(xiàng)不動(dòng)產(chǎn)數(shù)據(jù)量巨大，

戶(hù)個(gè)體及群體屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取用戶(hù)隱私信息關(guān)聯(lián)關(guān)系，以便為進(jìn)行個(gè)性化隱私保護(hù)策略設(shè)計(jì)提供數(shù)據(jù)支撐.1 相關(guān)概念1.1 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)（Mobile Social Network）移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)是人們利用移動(dòng)終端設(shè)備通過(guò)Facebook、Twitter、人人網(wǎng)、開(kāi)心網(wǎng)、博客、微博、微信、QQ 等 Internet應(yīng)用而形成的一類(lèi)特殊社交群體，其本質(zhì)是提供一個(gè)分享興趣、愛(ài)好、狀態(tài)和活動(dòng)等信息的移動(dòng)交流平臺(tái).隨著移動(dòng)設(shè)備以及互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一

.DAT”的屬性數(shù)據(jù)文件，該文件存放著地圖的屬性數(shù)據(jù)。它是一個(gè)二進(jìn)制文件，格式為dBase IV的文件格式，因此Microsoft Visual FoxPro(以下簡(jiǎn)稱(chēng)VFP)可以對(duì)其進(jìn)行讀取和操作。利用MapInfo向屬性數(shù)據(jù)文件導(dǎo)出每個(gè)砧木的空間坐標(biāo)，通過(guò)VFP對(duì)屬性數(shù)據(jù)文件分析和計(jì)算，為各砧木配置無(wú)性系。2 配置準(zhǔn)備2.1 砧木圖層的表結(jié)構(gòu)設(shè)定表1 砧木圖層的表結(jié)構(gòu)原有砧木圖層，但字段不同的，可以用修改表結(jié)構(gòu)的方式調(diào)整(見(jiàn)表1)。2.2 使用MapI

類(lèi)：地理空間屬性數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)屬性數(shù)據(jù)。二是，依據(jù)表現(xiàn)專(zhuān)題來(lái)劃分，主要分為地圖地理空間數(shù)據(jù)和電網(wǎng)接線圖數(shù)據(jù)。三是，依據(jù)數(shù)據(jù)所具有的時(shí)效性來(lái)劃分，主要分為“靜態(tài)數(shù)據(jù)”和“動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)”。靜態(tài)數(shù)據(jù)主要是指地理背景圖；動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)主要是指電量與負(fù)荷數(shù)據(jù)、負(fù)荷特性數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)情況等數(shù)據(jù)。對(duì)于上述這些多類(lèi)型數(shù)據(jù)，需要建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)不同類(lèi)型數(shù)據(jù)的分類(lèi)存儲(chǔ)。1.2 數(shù)據(jù)查詢(xún)展示數(shù)據(jù)查詢(xún)展示主要是指是基于GIS的接線的查詢(xún)展示，即根據(jù)相對(duì)應(yīng)的地理背景圖實(shí)現(xiàn)接線圖以及關(guān)于線路

密度和質(zhì)量等屬性數(shù)據(jù)丟失或傳遞錯(cuò)誤的問(wèn)題，從而導(dǎo)致后續(xù)的零件拆裝工藝仿真及輻射場(chǎng)計(jì)算的順利實(shí)施，為此不得不采用人工錄入的方法逐條對(duì)三維模型進(jìn)行屬性添加，其缺點(diǎn)是勞動(dòng)強(qiáng)度大，效率低，在錄入過(guò)程中極易造成輸入錯(cuò)誤，且錄入的數(shù)據(jù)與原始屬性數(shù)據(jù)是否一致難以檢查[3]。目前，對(duì)三維模型格式轉(zhuǎn)換方式和接口的研究比較多，技術(shù)比較成熟，格式轉(zhuǎn)換后基本可以得到完整的結(jié)構(gòu)模型，但是針對(duì)轉(zhuǎn)換過(guò)程中三維模型屬性數(shù)據(jù)丟失和錯(cuò)誤的問(wèn)題研究的還比較少，沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的解決方法。為此，本文

空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)基于地理信息系統(tǒng)的城市道路交通管理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)需要依據(jù)兩種數(shù)據(jù)，分別是空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)。GIS系統(tǒng)主要針對(duì)的是與地理信息相關(guān)的，就是空間數(shù)據(jù)的采集和儲(chǔ)存等信息，并且可以將道路、橋梁等信息通過(guò)實(shí)體的表現(xiàn)形式在電子地圖上顯示出來(lái)。與之相對(duì)的就是屬性數(shù)據(jù)，屬性數(shù)據(jù)是對(duì)道路、橋梁等進(jìn)行其屬性信息表述，比如像橋梁的起點(diǎn)和終點(diǎn)的具體位置、質(zhì)量、長(zhǎng)寬高等問(wèn)題。基于地理信息系統(tǒng)的城市道路交通管理信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)的特點(diǎn)是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息龐雜。建立基礎(chǔ)地

、權(quán)屬調(diào)查、屬性數(shù)據(jù)整理、資料整理建庫(kù)等多個(gè)環(huán)節(jié)。尤其在工程后期，包含多種文檔資料的整理，任務(wù)繁雜，人工完成，耗時(shí)耗力，且極易出錯(cuò)。AutoCAD作為一款功能齊全、應(yīng)用廣泛、操作友好的通用圖形軟件，具有強(qiáng)大的繪圖功能[1]。張帆[2]等對(duì)AutoCAD VBA二次開(kāi)發(fā)技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的論述，通過(guò)多個(gè)實(shí)例程序貫通AutoCAD程序設(shè)計(jì)各個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)，系統(tǒng)介紹了VBA的豐富的開(kāi)發(fā)接口。錢(qián)業(yè)宏[3]重點(diǎn)對(duì)AutoCAD VBA開(kāi)發(fā)中的擴(kuò)展屬性的應(yīng)用做了深入探討。農(nóng)村

礦山遙感監(jiān)測(cè)屬性數(shù)據(jù)復(fù)雜約束類(lèi)型的描述方法刁明光1， 薛濤1， 梁建東1， 李建存2， 劉瓊2(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)信息工程學(xué)院，北京 100083； 2.中國(guó)國(guó)土資源航空物探遙感中心，北京 100083)針對(duì)可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言(extensible markup language,XML)結(jié)構(gòu)定義(XML schemas definition,XSD)在對(duì)礦山遙感監(jiān)測(cè)屬性數(shù)據(jù)的復(fù)雜約束類(lèi)型描述上的不足，提出了“附加屬性”的方法，對(duì)XSD的約束描述機(jī)制進(jìn)行

4）高維縱向屬性數(shù)據(jù)的懲罰廣義估計(jì)方程分析尹長(zhǎng)明，付聃，田凱（廣西大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院，廣西南寧530004）文章證明了分析高維縱向二值屬性數(shù)據(jù)的懲罰廣義估計(jì)方程估計(jì)的漸近存在性，相合性與漸近正態(tài)性.屬性數(shù)據(jù)；懲罰廣義估計(jì)方程；高維縱向數(shù)據(jù)；漸近正態(tài)性1　引言和主要結(jié)果二值屬性數(shù)據(jù)在生物學(xué)、醫(yī)學(xué)，經(jīng)濟(jì)和社會(huì)科學(xué)等領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用.已有大量的文獻(xiàn)報(bào)道有關(guān)連續(xù)性的高維縱向數(shù)據(jù)的研究[1-2]，而研究高維縱向二值屬性數(shù)據(jù)的報(bào)道比較少.設(shè)在試驗(yàn)中，對(duì)于第i個(gè)

繪空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)通過(guò)GIS手段集成為研究對(duì)象，探討了房產(chǎn)測(cè)繪空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)集成的內(nèi)涵和優(yōu)越性，分析了基于COM GIS的測(cè)繪信息系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)思路，給出了房產(chǎn)測(cè)繪信息系統(tǒng)的總體架構(gòu)，全文是筆者長(zhǎng)期工作實(shí)踐基礎(chǔ)上的理論升華，相信對(duì)從事相關(guān)工作的同行有著重要的參考價(jià)值和借鑒意義。關(guān)鍵詞：房產(chǎn)測(cè)繪 信息系統(tǒng) 空間數(shù)據(jù) 屬性數(shù)據(jù)中圖分類(lèi)號(hào)：P218 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2016）07（c）-0003-02房產(chǎn)測(cè)繪是獲取房產(chǎn)管理數(shù)據(jù)的

是符號(hào)的附加屬性數(shù)據(jù)(Xdata)有別，如屬性數(shù)據(jù)的內(nèi)容不同，地形圖的附加屬性數(shù)據(jù)一般不會(huì)關(guān)注地物的權(quán)屬單位，但是數(shù)字城管部件的附加屬性數(shù)據(jù)對(duì)權(quán)屬單位有特別的要求；三是兩者的屬性數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)也不同，地形圖的屬性數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)一般的有3個(gè)～6個(gè)，數(shù)字城管部件的屬性數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)一般均大于10個(gè)，如圖1、圖2所示。3數(shù)據(jù)要求與程序?qū)崿F(xiàn)3.1程序設(shè)計(jì)思路為了便于對(duì)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的管理，需要新建一個(gè)地形圖符號(hào)與城管部件數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化對(duì)應(yīng)表。程序讀取地形圖中的塊名后搜索該表中與之相對(duì)應(yīng)的城管

探測(cè)到的目標(biāo)屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行初步關(guān)聯(lián)，剔除部分虛假交點(diǎn)。然后利用改進(jìn)的基準(zhǔn)線最小距離法從候選集合中找出目標(biāo)的真實(shí)測(cè)量數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)集合。仿真結(jié)果表明，相對(duì)傳統(tǒng)的方位數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，該方法不僅可以快速剔除虛假點(diǎn)，而且能夠顯著提高關(guān)聯(lián)正確率。多傳感器;無(wú)源定位;數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián);虛假點(diǎn)剔除0 引言多傳感器無(wú)源定位技術(shù)具有探測(cè)范圍廣、探測(cè)信息豐富的優(yōu)勢(shì)，相對(duì)于單傳感器定位，其速度及精度更高，且對(duì)定位平臺(tái)機(jī)動(dòng)性要求較低。測(cè)向交叉定位是多傳感器無(wú)源定位中應(yīng)用最多的一種方法，通過(guò)多個(gè)傳感

繪空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)通過(guò)GIS手段集成為研究對(duì)象，探討了房產(chǎn)測(cè)繪空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)集成的內(nèi)涵和優(yōu)越性，分析了基于COM GIS的測(cè)繪信息系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)思路，給出了房產(chǎn)測(cè)繪信息系統(tǒng)的總體架構(gòu)，全文是作者長(zhǎng)期工作實(shí)踐基礎(chǔ)上的理論升華，相信對(duì)從事相關(guān)工作的同行有著重要的參考價(jià)值和借鑒意義。關(guān)鍵詞：房產(chǎn)測(cè)繪 信息系統(tǒng) 空間數(shù)據(jù) 屬性數(shù)據(jù)中圖分類(lèi)號(hào)：F293 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2015）03（c）-0023-02房產(chǎn)信息化是我國(guó)當(dāng)前“數(shù)字城

測(cè)設(shè)備提交的屬性數(shù)據(jù)。又比如某一時(shí)刻的溫度、鍋爐的壓力等，系統(tǒng)可以完整地記錄下監(jiān)測(cè)設(shè)備的整個(gè)運(yùn)行狀況，在監(jiān)控現(xiàn)場(chǎng)出現(xiàn)異常狀況時(shí)可以通過(guò)監(jiān)測(cè)設(shè)備提交的歷史記錄進(jìn)行故障定位和故障分析。當(dāng)前的應(yīng)用發(fā)展趨勢(shì)表明，被監(jiān)測(cè)個(gè)體的數(shù)目正在迅速增長(zhǎng)，同時(shí)隨著技術(shù)的進(jìn)步以及應(yīng)用的需求，數(shù)據(jù)回傳的周期也越來(lái)越短，這就要求對(duì)眾多監(jiān)測(cè)設(shè)備提交的大量數(shù)據(jù)能夠適時(shí)存儲(chǔ)［2-5］和快速查詢(xún)［6-10］。所稱(chēng)批量提交數(shù)據(jù)，就是指應(yīng)用環(huán)境中每個(gè)測(cè)點(diǎn)在一段時(shí)間內(nèi)提交了大量數(shù)據(jù)。監(jiān)測(cè)設(shè)備數(shù)量越

始網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)映射；基于HBase的已有索引機(jī)制，結(jié)合分布式本地索引機(jī)制解決基于HBase的動(dòng)態(tài)屬性多條件選擇查詢(xún)的輔助索引問(wèn)題。分類(lèi)存儲(chǔ)；多條件選擇查詢(xún)；關(guān)聯(lián)映射；輔助索引1 引言海量Web數(shù)據(jù)具有非結(jié)構(gòu)化、更新速度快、數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣化等特點(diǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)提出了新的挑戰(zhàn)。分布式存儲(chǔ)計(jì)算環(huán)境可以有效地利用集群的資源為海量數(shù)據(jù)提供分布式存儲(chǔ)和計(jì)算支持，同時(shí)也帶來(lái)了許多技術(shù)上的挑戰(zhàn)。Hadoop是典型的分布式存儲(chǔ)計(jì)算平臺(tái)，其中HDFS(Hado

中空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的處理還顯得十分薄弱，目前的做法大都是將空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)分開(kāi)處理，空間數(shù)據(jù)用UTOCAD等繪圖軟件處理，屬性數(shù)據(jù)用FOXPRO等數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件來(lái)管理，并沒(méi)有真正將二者進(jìn)行統(tǒng)一管理。鑒于此，結(jié)合開(kāi)展土地整理的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，運(yùn)用GIS技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)將空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)有機(jī)整合起來(lái)，建立土地整理基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，以期能加快項(xiàng)目進(jìn)度，提升項(xiàng)目質(zhì)量，達(dá)到事半功倍的效果。1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取1.1 圖形數(shù)據(jù)的獲取進(jìn)行土地

合并與分割、屬性數(shù)據(jù)與空間數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出、數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換等核心功能的方法以及核心代碼。設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了小班編輯、小班糾偏、小班合并于分割、樣地編輯、數(shù)據(jù)采集等功能。小班調(diào)查；Android；OpenLayers；phoneGap小班外業(yè)調(diào)查是森林資源管理的主要工作之一，利用信息化手段進(jìn)行小班外業(yè)調(diào)查能夠減輕傳統(tǒng)小班調(diào)查數(shù)據(jù)內(nèi)業(yè)錄入的工作量，從而提高小班外業(yè)調(diào)查的正確性和工作效率[1]。據(jù)IDC(Internet Data Center)的數(shù)據(jù)報(bào)道，20

互信息的分類(lèi)屬性數(shù)據(jù)特征選擇算法顧文強(qiáng)1，李志華21.江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院輕工過(guò)程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇無(wú)錫 2141222.物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)教育部工程研究中心，江蘇無(wú)錫 214122提出了一種針對(duì)分類(lèi)屬性數(shù)據(jù)特征選擇的新算法。通過(guò)給出一種能夠直接評(píng)價(jià)分類(lèi)屬性數(shù)據(jù)特征選擇的評(píng)價(jià)函數(shù)新定義，重新構(gòu)造能實(shí)現(xiàn)分類(lèi)屬性數(shù)據(jù)信息量、條件互信息、特征之間依賴(lài)度定義的計(jì)算公式，并在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于互信息較大相關(guān)、較小冗余的特征選擇（MRLR）算法。MRL

utoCAD屬性數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式的基礎(chǔ)上,提出了通過(guò)嚴(yán)格按照MSD所定義的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),對(duì)地下管網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地存儲(chǔ)與組織,來(lái)實(shí)現(xiàn)圖形與屬性的一體化。在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了基于AutoCAD的地下管網(wǎng)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)編輯、數(shù)據(jù)查詢(xún)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、輔助分析和數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查等基本功能,同時(shí),該系統(tǒng)所生產(chǎn)的地下管線數(shù)據(jù)可以輕松地實(shí)現(xiàn)面向ArcGIS的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。AutoCAD二次開(kāi)發(fā);屬性數(shù)據(jù);圖形屬性一體化;GIS;數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換1 引 言地下管網(wǎng)信息是一種重要的城市基礎(chǔ)空間信息數(shù)據(jù),城

增加不動(dòng)產(chǎn)的屬性數(shù)據(jù)，提供空間基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)、經(jīng)營(yíng)管理數(shù)據(jù)服務(wù)和決策支持服務(wù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不動(dòng)產(chǎn)的直觀高效科學(xué)管理，能滿(mǎn)足企業(yè)不動(dòng)產(chǎn)管理信息化和可視化的應(yīng)用需求。1 系統(tǒng)功能需求分析支持在Google Maps上繪制不動(dòng)產(chǎn)矢量圖。用戶(hù)可直接在地圖上繪制不動(dòng)產(chǎn)矢量圖，系統(tǒng)自動(dòng)采集矢量圖經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，并據(jù)此生成矢量圖，通過(guò)在地圖上疊加不動(dòng)產(chǎn)矢量圖層，為不動(dòng)產(chǎn)管理的各級(jí)人員提供一個(gè)統(tǒng)一的電子地圖入口，實(shí)現(xiàn)不動(dòng)產(chǎn)在Google地圖上的可視化顯示。支持在不動(dòng)產(chǎn)矢量圖上添加屬性

，建立相應(yīng)的屬性數(shù)據(jù)庫(kù)。(2)利用VB語(yǔ)言及AutoCAD所提供的VBA，開(kāi)發(fā)了一套工地二維景觀顯示系統(tǒng)，具有地圖顯示、漫游、縮放以及信息查詢(xún)功能。3 數(shù)據(jù)采集數(shù)字工地?cái)?shù)據(jù)包括靜態(tài)的地形圖數(shù)據(jù)及隨著工程推進(jìn)的進(jìn)度、質(zhì)量、安全等方面的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。3.1 靜態(tài)地形圖數(shù)據(jù)采集野外數(shù)據(jù)采集采用全站儀在野外采用編碼進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，用電子記錄簿記錄，當(dāng)天的野外工作結(jié)束后把全站儀內(nèi)存中的數(shù)據(jù)文件傳到計(jì)算機(jī)中，用南方CASS 3.1版軟件進(jìn)行地形圖的繪制。3.2 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集

據(jù)集，對(duì)類(lèi)別屬性數(shù)據(jù)集和混合屬性數(shù)據(jù)集的研究不夠深入。由于實(shí)際中的聚類(lèi)分析需求多數(shù)是面向混合屬性數(shù)據(jù)集，所以近年來(lái)針對(duì)類(lèi)別屬性及混合屬性數(shù)據(jù)集的聚類(lèi)分析得到一些研究人員的重視。如Huang Z X[1]將經(jīng)典的K-means算法[2]擴(kuò)展到混合屬性數(shù)據(jù)集中，提出了K-prototype算法。Hsu C C等[3]提出了一種可處理混合屬性數(shù)據(jù)集的層次聚類(lèi)算法。Bai L等[4]將探測(cè)最優(yōu)聚類(lèi)數(shù)目和發(fā)現(xiàn)初始聚類(lèi)中心這兩個(gè)過(guò)程結(jié)合起來(lái)，從而達(dá)到有效處理類(lèi)別屬性數(shù)

和說(shuō)明信息的屬性數(shù)據(jù)及相關(guān)拓?fù)潢P(guān)系的組織和管理，具有數(shù)據(jù)量大、應(yīng)用面廣、數(shù)據(jù)模型復(fù)雜的特點(diǎn)?？臻g數(shù)據(jù)庫(kù)作為GIS的核心，是GIS技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)，而空間數(shù)據(jù)模型是空間數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)和核心。空間數(shù)據(jù)模型是尋求一種描述地理實(shí)體的有效的數(shù)據(jù)表示方法，根據(jù)應(yīng)用要求建立實(shí)體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和實(shí)體之間的關(guān)系以便于應(yīng)用［2］。1 空間數(shù)據(jù)模型的發(fā)展歷程空間數(shù)據(jù)模型的發(fā)展至今已歷三代：計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)模型的代表，CAD數(shù)據(jù)模型；地理關(guān)系數(shù)據(jù)模型的代表，Coverage數(shù)據(jù)模型；面向?qū)?/div>

中國(guó)礦業(yè) 2013年5期2013-05-30

S空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)的文件組織結(jié)構(gòu)研究潘俊輝1相生昌2(1.東北石油大學(xué)，大慶 163318；2.同方知網(wǎng)技術(shù)有限公司，北京100084)針對(duì)傳統(tǒng)GIS數(shù)據(jù)管理方法都是將空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)分隔開(kāi)來(lái)分別進(jìn)行管理的缺點(diǎn)，提出一種用于將空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理的文件組織方法。文中分別給出空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，然后采用層次性結(jié)構(gòu)化文件系統(tǒng)結(jié)合文件索引和數(shù)據(jù)字典技術(shù)來(lái)對(duì)空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理。該方法能夠?qū)Ω鲗?shí)體信息表示盡量結(jié)構(gòu)化，從而加快大數(shù)據(jù)

礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中的屬性數(shù)據(jù)與屬性空間數(shù)據(jù)為例，分析了它們各自的特點(diǎn)，從而提出了一套有效的且具有針對(duì)性的更新維護(hù)方法。廣東省應(yīng)急基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)；屬性數(shù)據(jù)；空間屬性數(shù)據(jù)；更新；維護(hù)引言隨著廣東省地震應(yīng)急基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的完成，工作重點(diǎn)由建設(shè)轉(zhuǎn)變?yōu)榱烁屡c維護(hù)。而現(xiàn)時(shí)性作為應(yīng)急基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的核心，是衡量應(yīng)急基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)價(jià)值的重要標(biāo)準(zhǔn)。因此，數(shù)據(jù)的不斷更新完善是當(dāng)前任務(wù)的重中之重。我省地震應(yīng)急基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)非常龐大，涵蓋面廣，更新任務(wù)具有復(fù)雜性，艱巨性與長(zhǎng)期性等特點(diǎn)。屬性數(shù)據(jù)與屬性空間數(shù)

于空間位置的屬性數(shù)據(jù)連接方法研究張道軍1,2,任 娜1,劉越巖1(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)資源學(xué)院,湖北武漢 430074;2.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)地質(zhì)過(guò)程與礦產(chǎn)資源國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北武漢 430074)目前我國(guó)存在大量紙介質(zhì)及圖屬分離管理的 CAD格式地圖,若能通過(guò)適當(dāng)?shù)姆椒▽?duì)其加以利用,將大大節(jié)約國(guó)土資源信息化成本。從 GIS空間分析角度著眼,系統(tǒng)地研究基于空間位置的屬性數(shù)據(jù)連接方法及其實(shí)現(xiàn),提出一套基于空間位置的點(diǎn)、線屬性連接算法,并以VisualBasic為集成

括空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)，皆存儲(chǔ)在Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)中。空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)點(diǎn)之記信息表以公共字段“點(diǎn)號(hào)”(DH)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并設(shè)“點(diǎn)號(hào)”字段為點(diǎn)之記信息表的主鍵。3 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)本系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)包括空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)兩方面內(nèi)容，空間數(shù)據(jù)主要包括控制點(diǎn)的位置信息，屬性數(shù)據(jù)主要包括控制點(diǎn)的點(diǎn)之記、委托書(shū)、圖片、環(huán)視圖等。以GPS－B級(jí)控制點(diǎn)為例，各相關(guān)信息存在如下邏輯關(guān)系:以GPS－B級(jí)控制點(diǎn)為例，描述其空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)中的點(diǎn)之記信息的表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，如表1、表2所示。GP

了空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的生成以及它們之間如何掛接、最后建立生成數(shù)據(jù)庫(kù)等內(nèi)容。耕地保護(hù)；MapGIS；ArcGIS；數(shù)據(jù)庫(kù)嚴(yán)格保護(hù)耕地是我國(guó)的基本國(guó)策，嚴(yán)守18億畝耕地紅線，直接關(guān)系群眾的基本生活、糧食安全和社會(huì)穩(wěn)定。開(kāi)展耕地保護(hù)調(diào)查，為掌握農(nóng)村土地真實(shí)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建立和完善信息化管理制度和土地調(diào)查、登記制度提供了強(qiáng)有力的支持。同時(shí)，以成都市農(nóng)村耕地保護(hù)調(diào)查為試點(diǎn)，對(duì)今后開(kāi)展全國(guó)耕地保護(hù)調(diào)查研究起到關(guān)鍵性的引領(lǐng)作用。1 研究區(qū)概況研究區(qū)域?yàn)樗拇ㄊ〕缰菔腥?zhèn)，

;空間數(shù)據(jù);屬性數(shù)據(jù);地理信息;地質(zhì)信息0 引言隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步和科學(xué)技術(shù)水平的持續(xù)提高，國(guó)內(nèi)礦業(yè)市場(chǎng)主體日趨多元化，礦產(chǎn)資源勘查和開(kāi)發(fā)對(duì)外開(kāi)放的程度日益提高，快速變化的礦業(yè)形勢(shì)對(duì)礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)管理提出了一系列新要求，為各級(jí)礦產(chǎn)資源主管部門(mén)在科學(xué)設(shè)置礦業(yè)權(quán)、規(guī)范監(jiān)督礦權(quán)市場(chǎng)秩序、合理保護(hù)和利用礦產(chǎn)資源等方面提出了高標(biāo)準(zhǔn)。因此，在礦政監(jiān)督管理中運(yùn)用大型網(wǎng)絡(luò)和GIS技術(shù)，通過(guò)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和共享平臺(tái)將多種地學(xué)數(shù)據(jù)加以整合集成，建立數(shù)據(jù)匯交更新制度和共享共用機(jī)制，加強(qiáng)

9）一種混合屬性數(shù)據(jù)的聚類(lèi)算法張艷麗，鄭 誠(chéng)（安徽大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，安徽 合肥 230039）提出一種基于屬性分解的隨機(jī)分組的改進(jìn)方法，以提高聚類(lèi)算法的穩(wěn)定性和適用性。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明，改進(jìn)算法具有很好的穩(wěn)定性和應(yīng)用性。聚類(lèi)；混合數(shù)據(jù)；分類(lèi)屬性所謂聚類(lèi)，就是將物理或抽象對(duì)象的集合構(gòu)成為由類(lèi)似的對(duì)象組成多個(gè)類(lèi)或簇的過(guò)程。由聚類(lèi)所生成的簇是一組數(shù)據(jù)對(duì)象的集合，同一簇中的數(shù)據(jù)對(duì)象盡可能相似，不同簇中的數(shù)據(jù)對(duì)象盡可能相異[1]。聚類(lèi)算法在許多領(lǐng)域獲得了廣

行地理數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)更新。二類(lèi)調(diào)查；數(shù)據(jù)更新；屬性數(shù)據(jù)；地理數(shù)據(jù)；關(guān)聯(lián)；拓?fù)錂z查森林資源二類(lèi)調(diào)查，即森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查，也稱(chēng)為森林經(jīng)理調(diào)查。它的目的是查清森林、林地和林木資源的種類(lèi)、數(shù)量、質(zhì)量和分布狀況，將森林、林地的數(shù)量和質(zhì)量落實(shí)到具體的山頭地塊（小班），以滿(mǎn)足森林經(jīng)營(yíng)方案、總體設(shè)計(jì)、林業(yè)區(qū)劃與規(guī)劃設(shè)計(jì)的需要。二類(lèi)調(diào)查的成果是更新森林資源檔案、制定森林采伐限額，進(jìn)行林業(yè)工程規(guī)劃設(shè)計(jì)和森林資源管理的基礎(chǔ)，二類(lèi)調(diào)查成果，是進(jìn)行林業(yè)科學(xué)經(jīng)營(yíng)管理、林業(yè)政策科學(xué)

2.2.2 屬性數(shù)據(jù) 屬性數(shù)據(jù)也稱(chēng)非空間數(shù)據(jù)，是描述地理實(shí)體的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)或其他專(zhuān)題的數(shù)據(jù)，GIS在縣級(jí)森林資源管理中的屬性數(shù)據(jù)是以小班為單元的二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，包括縣、鄉(xiāng)、村、林班號(hào)、小班號(hào)、面積、地類(lèi)、林種等共計(jì)66個(gè)因子，用VF建立森林資源的數(shù)據(jù)庫(kù)，定義因子的字段名、數(shù)據(jù)類(lèi)型和字段長(zhǎng)度。2.3 數(shù)據(jù)的更新2.3.1 空間數(shù)據(jù)的更新 主要是指矢量圖形數(shù)據(jù)如境界線、道路、林帶等發(fā)生了變化，利用MapGis軟件中的圖形處理—輸入編輯模塊，編輯修改矢量結(jié)構(gòu)的