构建数据仓库模型的一种方法

构建了具有4个存储结构和3个数据流的数据仓库模型，并以参与设计的数据仓库系统为例，论述了数据仓库模型的构建过程。较之其他数据仓库系统，本系统创建了第二索引，即一个高性能的存储，以空间换时间，既实现了企业数据集成。又提高了系统的查询速度；在数据仓库中设置了代理键，简化了多数据源数据的集成工作。提高了数据抽取、转换和加载的速度，并为数据仓库系统的迭代式开发提供了有利条件。提出了构建数据仓库模型的建议：采用星系模型，原子级数据模型和汇总级数据模型并存的形式，设立代理键。     

高校教务系统数据仓库的建模及应用

数据仓库是决策支持系统的核心。为了管理高校教务系统积累的大量信息,应用数据仓库技术提出并设计了教务系统数据仓库的总体架构,通过建立维表和事实表建立雪花模型,并给出了逻辑模型实现方法。最后给出了应用前端数据展现系统的实现方法。通过使用这些方法,使教务管理系统获得了更高的实用价值。     

林业数据仓库的设计

基于森林资源规划设计调查(简称二类调查)数据建立的林业数据仓库系统是以各类资源数据为对象、集成了多种加工、分析方法的软件系统。本文分析了林业数据仓库的特点，认为复杂性和时间特性是林业数据仓库的主要特点，由此在数据仓库的设计和实施过程中必须充分考虑时间序列和参数相关关系，并图示了林业数据仓库的体系结构以及建立逻辑模型和物理模型的主要方法。     

基于CGE模型的政策模拟系统的研究

针对目前政策模拟分析系统缺乏的问题,提出利用计算机技术将CGE模型、DSS、数据仓库、数据转换等集成在一个模拟系统中:采用Visual C .net开发模拟分析系统的人机交互界面和问题处理系统;GAMS IDE完成CGE模型生成和求解系统;数据仓库采用SQL Server 2000设计并实现,构造了政策模拟原型系统。在所设计的模拟系统上,以农业补贴政策模拟为例,通过情景分析法进行实证模拟分析。结果表明:模拟集成系统初步实现了CGE建模、模拟计算、系统维护及人机交互的功能。该模拟系统能够解决实际政策模拟问题,辅助决策者进行政策制定。     

分布式存储的木材运输证数据集成研究

分布式数据存储与集成是数据安全管理的重要途径,在森林资源监测及流通管理领域具有良好的应用前景。在林业管理中,资源监测与电子办证涉及地域广,研究数据挖掘技术在运输证管理中的应用具有重要意义,分布式数据集成是对分布存储于异地的海量数据进行数据挖掘的基础。探讨了分布式存储的木材运输证数据集成模拟系统的建立过程,包括基础实验数据的建立,数据仓库逻辑模型的设计,数据集成前的数据预处理,木材运输证数据仓库的数据集成等。图1参10     

基于数据仓库的高校图书馆决策支持系统研究

随着高校数字图书馆建设的不断推进,数据仓库等技术的日趋成熟,建立基于数据仓库的高校图书馆决策支持系统对于图书馆的决策、管理以及服务显得越来越重要。给出了基于数据仓库的图书馆决策支持系统的体系结构,重点讨论了数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个关键技术的模型设计,并对系统的实现技术进行了介绍。     

数据仓库在CRM系统中的应用研究

从数据仓库和CRM系统的内涵入手,提出一个基于数据仓库技术的CRM模型,并从信息流的角度进行了分析。最后给出数据挖掘的一个应用实例——移动客户流失业务模型的建立。     

数据仓库数据挖掘在软件职业教育中应用研究

本文探讨了数据仓库和数据挖掘技术在软件职业教育的应用，其逻辑架构和物理架构的构建。并介绍了数据挖掘技术在其中的应用。     

逻辑斯谛模型的递归分析与拟合

对逻辑斯谛模型进行了递归分析，得到递归公式．该式不仅为模型辨识提供了统计检验方法，而且可用于估计逻辑斯谛模型的二个重要参数：环境载力Ｋ和内禀增长率ｒ．用递归分析法拟合逻辑斯谛模型具有方法合理、计算简便和通用性强的优点．     

空间异质模型在城市扩展模拟中的应用与评估

以南京江宁区为例,基于遥感影像及其他数据,利用空间扩展模型和地理加权逻辑回归模型对研究区1999-2010年间的城镇用地扩展的影响因素进行有效检验与分析,探索其空间异质性特征.结果表明：1) 空间扩展模型与地理加权逻辑模型分别可解释研究区历史时期57%和64%的城镇用地转变,二者的解释能力在logistic模型基础上 (51%) 得到显著提升,有力地辩驳了全局回归模型的系数稳定性假设;2) 较之于空间扩展模型,地理加权逻辑回归模型更能有效刻画城市增长影响因素的空间非平稳性特征,更能够适用于研究区的城镇用地扩展模拟研究;3) 邻近变量中的DIS2INDU,DIS2ORD及DIS2CENT,邻域变量中的DENURBAN以及政策变量中的DENLANDP是研究区城镇用地扩展的关键驱动因素.     

TGNET和SPS在甬台温输气管道设计中的比较

结合甬台温输气管道,分别从建模、有效性检验、工况运行和结果读取4个方面定性分析TGNET和SPS软件在管道工程设计应用中的异同,对多气源管道的稳态动态模拟、最大储气能力和最大输气能力进行计算,并对结果进行定量比较.在相同设置、相同参数的情况下,两款软件的计算结果相近,但又各具特点:TGNET通过实物建模,操作简单、易于掌握,适用于稳态模拟和简单动态模拟;SPS可采用实物和文本编程两种方式建模,其Intran文件逻辑编辑功能强大,并可分段导入中线成果数据,生成断面线,可以随时查看运行结果、调整输入参数,交互性能好.基于此,提出建议:当需要中线成果数据导入及进行动态模拟时,特别是需要模拟多种逻辑控制的复杂管网,SPS明显优于TGNET,在其他情况下,宜采用操作简单的TGNET软件进行工艺计算.     

多专题森林资源调查数据输入建模技术研究

森林资源数据采集是森林资源监测的基础,提高数据采集软件效率与质量是森林资源信息化的重要内容。该文通过分析森林资源多专题数据采集特征与应用需求,以领域分析技术为基础,提出了一套适用于森林资源多专题数据采集的建模技术。通过对多专题调查数据输入软件的开发流程各部分进行分析,将共享部分进行封装成为通用的功能,对需要扩展与发生变化的部分参数化,通过参数设置达到智能化设置调查任务、调查项目及调查表格的目标。该方案能够为当前森林资源一类、二类、三类野外数据调查软件提供通用支撑,并能适应将来业务发展中调查因子扩展与变化的需要,提高森林资源调查数据采集工作的效率。      

人工神经网络在水产科学中的应用

人工神经网络（ANN）是一种动态信息（处理）系统，它具有联想记忆、自组织、自适应、自学习和容错等优异的特性而得到广泛应用。ANN已广泛地应用于诸如模式识别、拟合、分类、决策和预测等领域，而水产科学有很多涉及上述技术的问题。本文在简述ANN结构和工作原理的基础上，讨论分析了利用BP神经网络模型、自组织特性神经网络或Kohonen神经网络模型进行分类、模式识别、图像处理和鉴别、预测与评价、系统模拟以及最优化和多目标决策等方面的应用实例。从神经网络模型建模和数据预处理原理研究了应用人工神经网络技术建模的局限性和缺陷。并明确指出：若不采用检验样本监控学习过程，对于一定数量的样本数据，过大的神经网络结构将不可避免地引起对样本数据的过拟合，从而得到了不能正确反映样本数据结构和内在特性和神经网络模型，而可能是对样本数据的噪声的反映。本文最后探讨了人工神经网络技术与模糊数学、逻辑控制和拓扑学以及非确定性原理相结合的应用趋势。     

基于聚类和异常检测的作物监测数据预处理研究

针对作物建模过程中监测数据存在的时间段识别分段以及异常数据问题,研究自动、有效的数据预处理方法,以期为后续分析和建模提供可靠的样本。采用改进后的聚类分析对监测获得的多维时间序列数据进行分类,进而获得连续、全面、均匀的时间段,在此基础上,根据样本数据规模选择合适的异常检测准则,用于异常数据检测和处理。通过对黑豆以及番茄、南瓜、黄瓜等作物监测数据的聚类分析及异常检测处理,高效地筛选出适合分析和建模的数据样本集。研究表明,聚类分析与异常检测相结合的数据预处理方法有效避免了作物监测实验中存在的误差和干扰,提高了数据分析与建模的质量和效率,在作物模型尤其是小样本作物模型的研究和应用中具有潜力。     

人工神经网络在水产科学中的应用

人工神经网络（ANN）是一种动态信息（处理）系统，它具有联想记忆、自组织、自适应、自学习和容错等优异的特性而得到广泛应用。ANN已广泛地应用于诸如模式识别、拟合、分类、决策和预测等领域，而水产科学有很多涉及上述技术的问题。本文在简述ANN结构和工作原理的基础上，讨论分析了利用BP神经网络模型、自组织特性神经网络或Kohonen神经网络模型进行分类、模式识别、图像处理和鉴别、预测与评价、系统模拟以及最优化和多目标决策等方面的应用实例。从神经网络模型建模和数据预处理原理研究了应用人工神经网络技术建模的局限性和缺陷。并明确指出：若不采用检验样本监控学习过程，对于一定数量的样本数据，过大的神经网络结构将不可避免地引起对样本数据的过拟合，从而得到了不能正确反映样本数据结构和内在特性和神经网络模型，而可能是对样本数据的噪声的反映。本文最后探讨了人工神经网络技术与模糊数学、逻辑控制和拓扑学以及非确定性原理相结合的应用趋势。     

基于模型检测的SSL协议形式化验证

针对传统的测试方法无法对网络安全协议的逻辑本身进行验证等问题,提出了一套基于形式化分析和SPIN模型检测的验证方法.该方法首先以BAN逻辑对目标协议进行形式化分析,然后推断目标协议存在的问题缺陷,并通过Promela语言对其构建SPIN模型,最后通过SPIN软件验证推断的正确性.并以SSL协议作为具体实例予以论证,结果表明所提方法具可行性.     

基于内模型的知识遗忘

在多Agent系统下,根据遗忘理论和经典知识逻辑建立基于内模型的知识逻辑,并且提出相应的互模拟关系,定义出知识逻辑;讨论了知识遗忘的相关性质.     

基于功能-结构互反馈的虚拟植物建模研究

[目的]研究基于功能-结构互反馈的虚拟植物建模方法。[方法]在分析当前虚拟植物建模方法缺点的基础上,提出了基于功能-结构互反馈思想的建模方法,详细阐述了该方式建模的各个步骤,包括形态结构模型的确定、生物量生产模型的确定、生物量分配模型的确定、器官重建模型的确定以及形态结构模型与功能模型的融合方法。[结果]基于功能-结构互反馈的机制突破了生理生态模型与形态结构模型的界限,可以解决2类模型之间数据传输的困难,建立融合2者于一体的模型,能够有效的反映植物形态与功能之间内在的关联关系,更加符合植物的生长机理。该建模方式在动态模拟植物生长方面具有显著的优越性。[结论]基于功能-结构互反馈的虚拟植物建模方法为下一阶段植物生长状态的模拟提供了基础,对动态准确的模拟植物的生长过程有着重要意义。     

教务系统数据建模分析

数据库是数据管理的最有效工具,由于数据库具有数据结构化、冗余度低、较高的程序与数据独立性等特点,所以较大的信息系统管理都采用了数据库技术.而科学地进行数据建模,是把现实世界的信息进行数据库管理的基础,对一个较完善的数据库模式,它至少要为第三规范形式.但在实际应用中,它往往不为人们所重视.下面以关系数据库系统为例,来对某校"教学数据库管理系统"进行建模分析.     

基于功能-结构互反馈的虚拟植物建模研究

[目的]研究基于功能-结构互反馈的虚拟植物建模方法。[方法]在分析当前虚拟植物建模方法缺点的基础上,提出了基于功能-结构互反馈思想的建模方法,详细阐述了该方式建模的各个步骤,包括形态结构模型的确定、生物量生产模型的确定、生物量分配模型的确定、器官重建模型的确定以及形态结构模型与功能模型的融合方法。[结果]基于功能-结构互反馈的机制突破了生理生态模型与形态结构模型的界限,可以解决2类模型之间数据传输的困难,建立融合2者于一体的模型,能够有效的反映植物形态与功能之间内在的关联关系,更加符合植物的生长机理。该建模方式在动态模拟植物生长方面具有显著的优越性。[结论]基于功能-结构互反馈的虚拟植物建模方法为下一阶段植物生长状态的模拟提供了基础,对动态准确的模拟植物的生长过程有着重要意义。