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。     

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。     

黔南森林火险因子数据仓库的设计

收集近10a来贵州省黔南州的气象及火灾数据,建立贵州省黔南火险因子数据仓库。设计和建立黔南州火灾影响因子多维数据模式,确定多维数据的组织方式,进行数据仓库多维分析。对数据仓库内各气象因子与火灾进行关联分析,找出气候对黔南森林火灾的影响。     

基于数据仓库的数据挖掘技术在油田中的应用研究

为了提取和挖掘出油田大量历史数据后面的"知识",探索出油田生产中的规律性,从而更有效的进行生产调整和优化,支持企业的重要决策,提出了立足于石油企业历史数据和核心业务的基于数据仓库的多主题的数据挖掘系统的实施方案.方案采用MIS系统作为数据源,建立数据仓库包括ORACLE底层数据仓库服务器、OLAP服务器等,多主题数据挖掘过程中通过算法库进行反复验证建立有兴趣的模型库.结合大庆油田采油九厂生产辅助分析系统应用实例和其他相关的应用,说明了方案的可行性.     

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。     

黄土高原植被资源数据仓库系统的研制

在总结黄土高原生态环境背景与植被营造方面的研究成果与经验的基础上,研制开发了一个由多专题、多种形式数据组成的黄土高原植被资源数据仓库系统。本系统采用基于Internet的分布式数据仓库模式,建立了包括黄土高原环境背景、植被种质资源、植被营造技术、植被与水保措施减沙效益等内容的植被资源数据仓库,同时运用数据挖掘技术等对数据仓库中数据进行加工,为黄土高原实现山川秀美提供宏观决策层面、技术支持层面、普通用户层面上的科技信息支持。     

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。     

移动环境下索引广播技术的改进

在移动计算中，减少移动客户端的平均访问时间是一个重要的研究方向。为减少移动客户端的平均访问时间，在Huffman树索引技术的基础上提出深度优先的数据组织方式。在平均访问时间、调谐时间以及额外开销方面对常用的广度优先策略与深度优先策略进行分析与比较，表明深度优先策略的数据组织方式能进一步提高移动数据广播的性能。     

基于Web的数据仓库技术及其在高校综合管理中的应用

基于Web的数据仓库是网络技术和数据仓库技术发展和相互融合的必然产物,对基于Web的数据仓库的特征及其体系结构进行了分析,并将其具体应用到高等学校的应用系统中去,构建了一套高校综合业务管理、分析及监控系统.     

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。     

基于Web的仓储质量信息管理系统设计与开发

基于Web的仓储质量信息管理系统是针对仓储单位质量管理的需要,以全面质量管理理论为基础,以实现对仓储物资入库、储存、出库全过程各个环节产生的质量信息进行控制为目的,将质量信息流与仓储业务流程高度集成。通过该系统用户可以查询、管理、统计仓储质量信息,输出质量报表、发布与反馈质量信息,进行系统管理。系统的实施为仓储单位实现全面科学的质量管理提供了可靠的保障。     

数据仓库布纹和表格分割

数据仓库技术的产生是由于决策支持系统发展的需要,是体系结构设计的核心.数据仓库必需设计成可扩展的体系结构,从而满足不断增长的数据和用户的需求.本文通过对数据仓库平台布纹和表格分割进行研究和分析,使得当大量异构数据涌入数据仓库平台中时系统性能不会下降,很好地满足决策支持.     

基于OLAP的水产养殖信息一体化系统的应用研究

传统的水产养殖信息化系统只局限于数据的记录和查阅,对水产养殖效率的提高比较有限,并存在信息不能共享的问题。鉴此建立一个集Web管理、数据仓储、专家系统于一体的水产养殖信息一体化系统,该系统通过数据仓库和专家系统挖掘了生产数据的价值,通过一体化解决了数据孤岛问题。     

数据仓库中数据集成的研究

本文通过对数据仓库中数据集成四个阶段的分析研究，使得当大量异构数据涌入数据仓库中时系统如何将它们集成为数据仓库中的统一格式，很好地满足决策支持，取得较好效果。     

基于S3C2440和多传感器数据融合的烟叶仓库温湿度监测系统设计

[目的]提高烟叶仓库温湿度的监测、控制能力。[方法]在烟叶仓库内远离通风口区域均匀布置6个传感器,以SHT11为测量元件检测不同区域温湿度,并采用自适应加权融合算法对检测值进行数据融合。[结果]基于S3C2440和多传感器数据融合的烟叶仓库温湿度监测系统减少了系统硬件设计的复杂度,提高了测量结果的准确性,并可以根据检测结果对仓库内温湿度加以控制。[结论]基于S3C2440和多传感器数据融合的烟叶仓库温湿度监测系统可以有效监测和控制烟叶仓库的温湿度,创造烟叶自然发酵的适宜环境,提高烟叶发酵质量。     

基于空间数据仓库的农业大数据研究

农业大数据能从海量的农业数据中寻找和挖掘有价值的数据以及隐藏的信息,准确把握数据之间的内在联系和规律,是发展现代农业的重要推动力。空间性是农业数据的重要特征之一,将空间数据仓库的理论和技术运用到农业大数据中是发展农业大数据的关键。空间数据仓库是数据仓库技术在空间领域的延伸,它能有效地存储、组织和管理农业空间数据,实现农业异质数据转换、集成与调度,并为农业数据分析提供支撑环境。讨论分析了农业大数据的体系结构,并利用空间数据仓库在空间数据处理上的优势,结合空间数据挖掘的理论知识,从数据采集、数据集成处理、数据分析和数据应用4方面对农业大数据进行了全面的研究和分析,最后针对我国农业大数据的研究现状提出了一些建议和思考。