导读:本文包含了数据组织方法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据,组织,模型,场景,知识点,课程,序列。
数据组织方法论文文献综述
张宏[1]（2019）在《车载自组织网络中车辆路径预测序列模式数据挖掘方法》一文中研究指出为了向交通参与者提供实时、可靠的交通状况信息,提高出行效率,根据车辆序列模式特点,联系车载自组织网络拓扑结构与实际车辆运动路径,提出车载自组织网络环境下序列模式定义,采用基于路侧单元(RSU-Based)和基于车辆(Vehicle-Based)两种方案收集车辆路径信息,建立车辆行驶路径数据库,进行序列模式数据挖掘,评估其通信开销,计算车辆路径模式生成的运动规则的支持度和置信度,提取车辆频繁行驶路径及其概率。案例分析表明,在动态路网中使用序列模式数据挖掘方法能有效解决单车路径选择问题。(本文来源于《汽车技术》期刊2019年09期）
李菲[2]（2019）在《大数据环境下课程知识点抽取与组织方法研究》一文中研究指出随着教育大数据时代的来临,课程教材资源不断积累、种类迅速增加,课程知识不断更新变化,使得对大量课程教材资源中的知识点分析和知识点的高效选取变得愈加困难;课程教材组织形式多样,造成课程教材知识结构存在差异,使得对大量课程教材进行筛选和对教材进行有效编排组织更加艰难。因此,本文借助大数据提供的数据分析和技术支持,在研究了国内外关于课程知识点和课程知识组织方面的相关观点和方法之后,提出了一种大数据环境下的课程知识点自动抽取和知识组织的方法。该方法借鉴数据挖掘、文本挖掘等在教育数据挖掘中取得的成功经验,主要研究内容包括:首先,分析组成课程教材知识结构的知识点及知识点间关系组织的现状,借鉴大数据在教育中的应用,明确存在的问题和具体研究内容,结合大数据分析方法和技术,提出了一套大数据环境下的课程知识点抽取与组织体系建设框架;其次,深入研究细化理论和知识组织理论对教材内容分析的指导,分析课程教材知识结构特征及问题,建立课程知识组织模型;最后,采用基于混合策略的课程知识点抽取方法,结合规则匹配、无监督聚类、关键词抽取等方法抽取课程知识点,对抽取的课程知识点采用大数据融合的组织方法,逐本逐层计算课程知识点文本内容间的相似程度,依据文本内容的相似度增量式融合课程知识点,对融合的结果进行统计分析以发现规律,组织课程教材知识结构。结合细化理论研究内容对课程教材知识结构进行分析,发现课程教材知识结构的特征及存在问题,提出大数据环境下的课程知识点抽取和组织方法,解决了大量课程教材、不同课程教材知识结构下的课程知识点抽取和组织困难的难题,并以《教育心理学》课程教材为例进行方法实验,分析实验过程的结果,验证了各部分研究内容的有效性和可行性。从而,进一步帮助教学资源编排者和教学资源开发者、教师等分析、筛选、评价课程教材,学习者查找、学习相关知识点。(本文来源于《东北石油大学》期刊2019-06-03）
王金地,霍亮,慕旭,秦高雅,曹存相[3]（2019）在《一种基于复合金字塔模型的叁维模型数据组织方法》一文中研究指出针对异构叁维模型数据的统一组织和集成管理问题,本文以目前主流金字塔模型、叁维场景瓦片的数据组织方法和地图服务规范等相关技术为基础,提出了一种基于复合金字塔模型的叁维模型数据组织方法。该方法首先构建覆盖测区的地理格网模型,以此作为异构叁维模型数据集成的空间框架。其次,建立叁维模型数据与地理格网单元的映射关系,从而构建复合金字塔模型,实现异构叁维模型数据的统一管理。最后,在数据结构上对现有数据格式进行扩展,设计了一种面向网络传输的数据格式储存叁维模型数据,完成异构叁维模型数据的一体化存储。试验结果表明,该方法能够实现异构叁维模型数据统一组织与集成管理。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年04期）
吴思,李胜,张芳,陈勇,谢磊[4]（2019）在《一种适宜安全信息挖掘的地下管线时空数据组织方法》一文中研究指出本文针对地下管线关联信息孤立、管理分散无法进行数据挖掘的现状,深入分析了影响地下管线安全的各项外部因素数据,设计了一种适用于地下管线安全信息挖掘的地下管网时空数据组织方法。本文按照该时空数据组织方法对区域范围内的多种管线相关数据进行改造与融合,并进行直观快速地分析,挖掘出了地下管线可能存在的隐患。实际应用表明,本文提出的方法对地下管线信息集成管理、挖掘应用具有一定的指导意义。(本文来源于《测绘》期刊2019年01期）
孙立健,张翀,郭澄,葛斌[5]（2018）在《面向时空特性的地理信息元数据组织方法》一文中研究指出针对目前地理信息元数据管理与组织中存在的不能有效描述地理信息资源的时态性质,忽略资源的时效性和时空查询效率低的问题,面向时空特性,针对信息组织的合理性、时空检索的快速性和使用信息的时效性,提出了一种组织地理信息元数据的方法。首先采用时态可扩展标记语言(XML)元数据描述资源以达到描述、存储的合理性,提出地理信息资源时效性本体以定义时效性分类、关系和规则,然后利用HR-树索引时空信息以提高查询效率,最后给出应用实例,说明方法的可行性。实验分析表明,该方法能够有效考虑地理信息资源的时态性质,并显着提高资源检索的时空查询效率。(本文来源于《计算机应用》期刊2018年S2期）
陆妍玲,李景文,叶苏娴,姜建武,殷敏[6]（2018）在《扩展流数据立方体的GIS时空大数据组织方法》一文中研究指出针对大数据GIS面临的大规模数据的多源异构动态性与数据存储优化等问题,本文开展大数据背景下的地理时空数据组织与模型研究,提出了一种基于流数据的可扩展立方体处理框架,在典型的流数据二维数据序列基础上,构建增加垂直方向的非结构数据立方体;结合立方体数据组织模型的定义和特征,探讨扩展关系型数据库与协同非关系型数据库的GIS时空大数据组织方法;通过扩展数据源、数据类型及数据操作等属性,突出多源异构地理时空大数据的时空关系和演变过程关系等特征,对地理时空大数据进行数据一体化组织、存储和分析;进而解决地理信息时空大数据的大体量、异构与动态性在GIS数据管理与分析方面的技术瓶颈,并且对GIS时空大数据的有效管理提供科学性方法和解决策略。(本文来源于《测绘通报》期刊2018年08期）
陶虹,乐松山,校大卫,孙菱志,芦宇辰[7]（2018）在《面向地理分析模拟的城市小区场景数据组织方法》一文中研究指出城市小区是城市人居环境的重要构成部分,与城市居民生活关系密切。面向城市小区环境综合分析模拟的需求,本文结合虚拟地理环境中虚拟场景和集成建模等概念,设计了可支撑分析模拟的城市小区场景数据组织方法。通过小区系统、小区系统要素和小区系统要素关系来对复杂小区环境信息进行对象化的描述,并按照层次化结构实现城市小区建模场景的组织。利用统一数据表达与交换模型UDX对小区系统-要素-关系中的数据内容进行统一的表达和存储,在此基础上设计了城市小区建模场景对象;利用可扩展接口的方式,实现从城市小区建模场景中抽取符合分析模型需求的数据内容,由此支撑将不同地理分析模型与城市小区建模场景集成。试验结果表明,本文所设计的方法能够有效组织多源异构的城市小区环境数据,并可以便捷地为不同研究方向的城市小区分析模型提供所需建模数据。(本文来源于《测绘学报》期刊2018年08期）
刘志远[8]（2018）在《基于RAID条带分配的文件系统数据组织方法设计与实现》一文中研究指出随着大数据时代的到来,互联网中的数据以指数型的速度飞速增长,互联网中日益增长的海量数据对现有的存储技术提出了严峻的挑战。因此在采用读写性能高的固态盘提供良好的硬件支持外,还可以利用RAID技术提供高性能的读写和数据容错机制。SSD RAID可以提高存储性能,缩短响应时间,至今已经被广泛的应用于企业服务器。然而RAID写放大问题不仅影响了系统的存储性能,而且会因为频繁更新校验值而降低底层SSD寿命。为解决这个问题,本文研究并提出了基于RAID条带分配的文件系统数据组织方法RAIDFS。RAIDFS首先设计RAIDFS数据布局,将频繁更新的元数据聚集,使得元数据更新带来的RAID写放大问题减少;然后提出了条带缓存方案,RAIDFS通过在文件系统中修改逻辑空间与物理空间的映射关系,将缓存的脏数据映射到RAID条带的物理空间上,然后提交给块层,从而使RAID的满写率和大写率提升;由于条带缓存方案需要将缓存中的脏数据重新映射到一个新的条带上,所以提出了以条带为粒度的物理空间分配算法,可以高效的管理磁盘上的物理条带。基于Ext4文件系统代码,本文实现了RAIDFS,并在RAID 5下展开测试,通过分析Filebench和Postmark下的测试结果,表明在多种工作负载下,RAIDFS文件系统吞吐量比Ext4文件系统和F2FS高10%-76%,响应时间比Ext4文件系统和F2FS低10%-49%,验证了本文设计和实现的可行性和可用性。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-05-01）
陈兴旺[9]（2018）在《视觉感知驱动的复杂叁维城市场景数据自适应组织与调度方法》一文中研究指出快速发展的数据采集与建模技术为智慧城市提供了丰富多样的数据产品,包括大规模数字表面模型(DSM)、点云数据、叁维建筑物模型等。叁维城市模型数据量呈几何级数的增长给数据组织管理带来了沉重的负担。在online实时应用中,这类数据很难一次性从服务器端传输到客户端。传统基于面区域的划分方法难以适用于大范围复杂城市场景,本文提出了一种视觉感知驱动的复杂叁维城市场景数据自适应组织管理与动态调度方法。主要内容包括:(1)首先介绍本文的研究背景和研究意义,并总结国内外大范围复杂叁维城市场景数据可视化相关研究现状与发展趋势,同时提出本文的研究目的与研究内容;(2)复杂叁维城市场景数据的自适应组织。在顾及叁维城市模型数据类型特点的基础上,根据空间数据的分布密度,覆盖区域,采用相应的空间划分方法进行不同层次和粒度的剖分,其次自底向上遍历四叉树,为中间节点生成LOD和计算各个层级的几何误差,将自适应四叉树划分的结果生产成叁维瓦片,为城市场景生成连续的分层层次细节模型(HLOD:Hierarchical LOD);(3)设计一种结合自适应划分和多细节层次模型的叁维瓦片模型。叁维瓦片模型的设计分为两部分:索引文件和瓦片文件。索引文件对城市所有的瓦片文件(b3dm格式)组织索引,而每个瓦片存储的是城市的部分区域数据;(4)视点相关的HLOD调度是根据当前的视点信息,在给定屏幕误差阈值范围内,对场景层次进行逐步遍历,动态选择满足误差要求的HLOD。其中HLOD的选取不仅取决于观察物体的远近,还包括建筑物模型的叁维几何特征(形状、尺寸、高度)等视觉感知参数。根据这些影响因子,本文构建的视觉感知评价模型就可以快速选择出正确的瓦片节点。为验证复杂叁维城市场景数据自适应组织与动态调度方法的有效性,本文设计开发了原型系统,并选择典型的城市场景分别进行了大规模精细叁维模型可视化实验与大规模数字表面模型(DSM)可视化实验。通过实验分析证明,基于视点相关HLOD动态调度,渲染帧率始终保持在40fps左右,可以保证网络环境下复杂叁维城市场景数据动态调度的高效性和视觉一致性。(本文来源于《西南交通大学》期刊2018-05-01）
戴运波[10]（2018）在《基于对象重要性的叁维城市模型数据组织方法》一文中研究指出叁维城市模型能够十分直观、详尽地表达城市叁维内容,作为智慧城市的一种重要基础设施,在构建智慧城市中起着重要支撑作用。近年来,倾斜摄影测量、激光雷达和基于图像的大规模场景叁维重建等发展迅速,在技术上强有力支持着快速叁维城市建模,生产出的叁维城市模型数据量日益庞大。如何利用合理紧凑的叁维瓦片表达方式高效地组织数据量巨大的叁维城市模型数据是亟待解决的问题。目前的“互联网+”建设正在全面展开,叁维城市发展的必然趋势之一就是面向互联网。而且随着WebGL的出现与日益成熟,使得3D图像实时渲染于浏览器不再遥远。但是产量巨大的3DCM数据与有限的网络传输速度和系统内存已成为面向互联网叁维城市发展的一个突出矛盾。本文分析了近年来叁维城市模型数据组织方法的进展状况,以基于对象重要性的叁维建筑物模型数据组织方法来进行场景建筑物分层分块组织,具有场景渐进传输顾及对象重要性、瓦片数据量相对均衡的优点,阐述了包含语义特征和视觉特征重要性的建筑物对象重要性和度量标准及其与叁维城市场景细节层次(Scene level of detail,SLOD)构建之间的关系,然后建立了基于对象重要性的场景细节层次,重点分析了如何依据叁维城市中建筑物的重要性进行建筑物分类的算法。之后,分析了规则划分数据时由于建筑物空间分布不均衡导致数据量分布不均衡和对象割裂的现象,基于改进R树即DB-R树,提出了一种顾及数据量均衡的空间索引方法,总结了两种场景渐进传输模式:替换式渐进传输和追加式渐进传输,基于两种场景渐进传输模式构建了适用于手机移动端和桌面浏览器端的叁维瓦片集。采用某城市超过10万个数量的建筑物叁维模型数据作为实验数据,进行叁维瓦片式的数据组织实验。叁维城市模型数据组织实验首先依据对象重要性衡量指标构建叁维城市的场景细节层次,然后利用顾及数据量均衡的DB-R树空间索引结构组织场景细节层次,进而生成叁维瓦片和相应的索引结构。实验分析了引入基于对象重要性构建场景细节层次的优点,然后基于场景细节层次并利用空间与数据量均衡的改进R树并利用替换式渐进传输模式和追加式渐进传输模式进行叁维城市模型瓦片化数据组织。研究结果表明基于对象重要性的叁维城市模型数据组织方法依据对象重要性划分场景细节层次,基于两种场景渐进传输模式剖分场景,在流畅浏览时能够有效凸显出叁维场景的特征,场景细节层次一定程度上解决了叁维城市模型尤其是建筑物传输渲染先后的问题。通过增加数据量调优因子对R树构建算法进行了改进,顾及数据量均衡的DB-R树在一定程度上使得瓦片节点数据量相对均衡,为数据传输和可视化提供了更为合理、均匀的数据瓦片分块。但是,本文的方法也具有不足之处。本文在依据对象重要性衡量标准进行叁维城市模型建筑物对象数据组织时,主要考虑的是数量巨大的普通建筑物的视觉特征,没有将特别复杂的建筑物对象如建筑信息模型考虑进去,构建场景细节层次时同时兼顾特别复杂建筑物的细节层次是今后需要进一步探讨的问题。(本文来源于《武汉大学》期刊2018-05-01）
数据组织方法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着教育大数据时代的来临,课程教材资源不断积累、种类迅速增加,课程知识不断更新变化,使得对大量课程教材资源中的知识点分析和知识点的高效选取变得愈加困难;课程教材组织形式多样,造成课程教材知识结构存在差异,使得对大量课程教材进行筛选和对教材进行有效编排组织更加艰难。因此,本文借助大数据提供的数据分析和技术支持,在研究了国内外关于课程知识点和课程知识组织方面的相关观点和方法之后,提出了一种大数据环境下的课程知识点自动抽取和知识组织的方法。该方法借鉴数据挖掘、文本挖掘等在教育数据挖掘中取得的成功经验,主要研究内容包括:首先,分析组成课程教材知识结构的知识点及知识点间关系组织的现状,借鉴大数据在教育中的应用,明确存在的问题和具体研究内容,结合大数据分析方法和技术,提出了一套大数据环境下的课程知识点抽取与组织体系建设框架;其次,深入研究细化理论和知识组织理论对教材内容分析的指导,分析课程教材知识结构特征及问题,建立课程知识组织模型;最后,采用基于混合策略的课程知识点抽取方法,结合规则匹配、无监督聚类、关键词抽取等方法抽取课程知识点,对抽取的课程知识点采用大数据融合的组织方法,逐本逐层计算课程知识点文本内容间的相似程度,依据文本内容的相似度增量式融合课程知识点,对融合的结果进行统计分析以发现规律,组织课程教材知识结构。结合细化理论研究内容对课程教材知识结构进行分析,发现课程教材知识结构的特征及存在问题,提出大数据环境下的课程知识点抽取和组织方法,解决了大量课程教材、不同课程教材知识结构下的课程知识点抽取和组织困难的难题,并以《教育心理学》课程教材为例进行方法实验,分析实验过程的结果,验证了各部分研究内容的有效性和可行性。从而,进一步帮助教学资源编排者和教学资源开发者、教师等分析、筛选、评价课程教材,学习者查找、学习相关知识点。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据组织方法论文参考文献
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论文知识图
