四川省金科成地理信息技术有限公司
- 作品数：39 被引量：227H指数：7
- 相关机构：成都信息工程大学成都探码科技有限公司西北师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省科技计划项目教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球经济管理农业科学更多>>
- 面向多维稀疏销售数据仓库的欺诈行为挖掘方法
- 本发明涉及一种面向多维稀疏销售数据仓库的欺诈行为挖掘方法，属于数据挖掘领域。该方法包括以下步骤：S1：进行参数定义，包括多维数据空间、多维数据空间上的偏序格、销售数据仓库、销售数据仓库在多维数据空间上的数据分块、挂单行为...
- 乔少杰郑皎凌程维杰韩楠宋学江张小辉叶青魏军林肖月强陈权亮李斌勇张吉烈张永清何林波温敏元昌安彭京周凯余华范勇强冉先进
- 文献传递
- 电子政务建设中基础地理信息共享技术被引量：1
- 2016年
- 以世行贷款项目"数字攀枝花"为例,研究城市基础空间信息平台建设以及城市中公共空间信息的共享技术。为保证各部门的专业政务空间信息基础统一,强化信息综合分析奠定了基础。以建立城市规划管理信息系统为示范,研究在部门专业信息系统中如何结合本行业工作特点,利用共享公共空间信息平台的数据服务技术,延伸和扩展部门管理信息系统的功能。
- 丁超魏军林袁犁
- 关键词：城市规划管理信息系统ARCGIS
- 一种应用于数据库的智能代价估计方法、系统及电子设备
- 本发明公开了一种应用于数据库的智能代价估计方法、系统及电子设备，估计方法包括：S1、采集查询计划、真实基数和代价，并将其封装为对象；S2、将封装的对象中的信息数据转换为特征向量；S3、通过构建树形结构的深度神经网络对特征...
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- 文献传递
- 一种基于时空属性的实体竞争关系数据挖掘方法
- 本发明公开了一种基于时空属性的实体竞争关系数据挖掘方法，将实体竞争关系探测与前沿的计算机技术相结合，克服了传统的竞争关系数据挖掘方法不考虑时空属性影响的缺点，科学的融合实体用户评论、实体用户评论时间和实体空间位置三大因素...
- 乔少杰李艾鲜温敏韩楠魏军林丁超程维杰叶青彭京周凯徐小玲
- 1960-2009年青海省极端气温事件的变化特征被引量：23
- 2012年
- 利用1960-2009年青海省26站的最高和最低气温资料,采用线性倾向估计法、反距离加权法、M-K突变检测和Morlet小波分析等方法,研究青海省50a来极端气温事件的时空变化特征。结果表明,青海省冷夜和冷日数分别以-0.80和-0.32d.a-1的趋势显著减少(P<0.01),暖夜和暖日数分别以0.66和0.47d.a-1的速度显著增加(P<0.01),但空间差异明显。研究还表明,青海省近50a来冷夜(日)和暖夜(日)数发生了明显的突变(P<0.01);冷夜(日)和暖夜(日)数在一定的时间序列中存在不同周期变化,且周期反映比较明显。随着气候变暖,青海省"暖冬"事件将继续增多,作物生长季也将随之延长,农业生产要采取相应的措施应对。
- 汪宝龙张明军魏军林王圣杰马潜李小飞
- 关键词：极端气温年代际变化
- 一种应用于信息资源共享平台的索引创建及数据检索方法
- 本发明公开了一种应用于信息资源共享平台的索引创建及数据检索方法，通过搭建Lucene服务器，利用Quertz服务从来源数据库中读取数据生成索引文件，外部的Web网站通过WCF技术，利用Http协议与Lucene服务器进行...
- 温敏程维杰叶青冉先进甘戈高宇
- 文献传递
- 基于ArcGIS的公路管理信息系统设计开发
- 西部大开发，交通要先行。西部大开发是西部地区一次大发展的历史机遇。目前，西部地区交通基础设施建设相对滞后，制约了经济发展、对外开放.使其潜在的优势得不到充分发挥。因此，实施西部大开发战略，必须优先发展交通。四川省的公路事...
- 郑家瑶魏军林夏国英蒋涛蒋浩温敏
- 关键词：ARCGIS公路管理管理信息系统网络分析
- 文献传递
- 基于社群智能的大规模移动社交网络数据挖掘技术研究
- 2018年
- 将大规模移动社交网络数据作为研究对象,以社群智能、数据挖掘、GIS为主要手段,对网络宏观静态拓扑特性和微观交互规律进行研究。从模型通用性入手,对个体交互模式建模,揭示群体行为特征,为社会计算、现实世界挖掘、城市计算研究奠定基础。研究难点和关键问题包括:(1)利用复杂网络拓扑特性理论研究网络直径缩减属性和稠化定律;(2)设计基于时空相似性的个体和群体交互模式发现算法;(3)设计新型层次聚类算法解决社区发现问题。切实提高利用社群智能理论对不同类型和规模移动社交网络进行数据挖掘和知识发现的准确率和效率。
- 魏军林韩楠乔少杰袁犁丁超
- 关键词：层次聚类GIS
- 面向情景感知计算的轨迹大数据挖掘技术
- 2018年
- 以Internet应用、GIS、静态感知基础设施、移动及可穿戴设备感知的轨迹大数据挖掘问题为背景,将移动数据库作为研究对象,以大数据处理、情景感知计算、轨迹数据挖掘为主要研究手段,从模型通用性入手,利用情景获取技术提取复杂时空交互语义,建立情景表达和情景与时空数据关联模型,从主客观角度阐明时间、用户和社会情景因素对轨迹大数据挖掘准确性的影响,提出融合复杂情景信息的轨迹大数据挖掘新概念、特色理论及模型,为智慧交通、城市计算、大数据分析研究奠定理论基础。
- 魏军林韩楠乔少杰甘戈温敏
- 关键词：轨迹预测GIS大数据
- 基于多线程通信机制的云数据库查询优化方法被引量：2
- 2023年
- 从本地数据库架构转变为云上数据库架构,对于大型复杂系统的高效运行和海量异构数据的存储分析至关重要。云数据库的启发式查询优化方法存在局限性,如难以获得最优执行计划使得查询性能下降、无法从历史查询中学习经验等。基于学习的优化方法虽然能够提升查询性能,但也存在缺陷,如没有对物理运算符进行编码、无法捕捉执行计划的结构特征、依赖于错误的基数估计和代价估计、现有强化学习算法的探索性较差、训练速度较慢以及收敛不稳定。针对上述问题,提出了一种新型基于异步Soft Actor-Critic的连接查询优化器(Asynchronous Soft Actor-Critic for Join Query, ASA-Join)。ASA-Join利用多线程通信机制设计了异步Soft Actor-Critic算法,能够增加策略的随机性和智能体的探索能力,尽可能避免陷入局部最优解;集成了一种新的编码方法,将物理运算符和执行计划的结构特征进行编码,能够准确表示执行计划;设计了状态表示模型,利用Bidirectional Gate Recurrent Unit (BiGRU)来捕捉执行计划的结构特征;设计了一种新的奖励机制,利用多任务学习方法将执行计划的代价和延迟均作为优化目标,使得执行计划能够反映真实的查询时间。在真实数据集JOB和TPC-H上对ASA-Join的代价和延迟进行评估。实验结果表明,ASA-Join的性能优于现有基于强化学习的优化器。
- 高瑞玮叶青徐小玲刘雯韩楠杨国平徐康镭
- 关键词：云计算查询优化
