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一种煤矿井下多源传感器数据动态加权融合slam方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述本文研究的是一种煤矿井下多源传感器数据动态加权融合SLAM方法。
随着矿井深度的增加和采矿工艺的复杂化，煤矿井下环境变得越来越恶劣和危险，给矿工的生命安全和煤矿的生产效率带来了严峻的挑战。
为了解决煤矿井下的定位导航问题，传感器数据的融合和SLAM(Simultaneous Localization and Mapping）技术被广泛应用。
传感器数据融合可以通过多源传感器的互补特性提供更精确、全面的环境感知信息，而SLAM技术可以实现机器人或移动设备在已知或未知环境中的自主导航和地图构建。
然而，由于煤矿井下环境的复杂性和传感器数据的不确定性，传统的传感器数据融合和SLAM方法在煤矿井下应用中存在一些问题。
首先，由于煤矿井下环境的恶劣条件，传感器数据容易受到干扰和噪声的影响，引入较大的测量误差。
其次，传感器之间存在差异性，如采集速率、感知范围和精度等不同，这导致了传感器数据之间的不一致性和冲突性。
这些问题极大地影响了传感器数据融合和SLAM的精度和可靠性。
因此，本文提出了一种煤矿井下多源传感器数据动态加权融合SLAM 方法，旨在提高煤矿井下环境感知和导航的精度和稳定性。
该方法通过动态调整传感器数据的权重，充分利用各个传感器的优势，并解决了传统方法中存在的不一致性和冲突性问题。
通过对多源传感器数据的动态加权融合，可以有效地提高煤矿井下环境感知和导航的鲁棒性和准确性。
本文的主要内容包括多源传感器数据动态加权融合方法的研究和设计，以及SLAM技术在煤矿井下的应用的探索和实验。
通过对煤矿井下的实际数据进行模拟和实验验证，评估所提出的方法的性能和可行性。
通过本文的研究，我们有望为煤矿井下环境感知和导航提供一种有效的解决方案，提高矿工的安全性和煤矿生产的效率。
此外，本文也为传感器数据融合和SLAM技术在其他领域的应用提供了有益的借鉴和参考。
深海迷航并行处理单元全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：深海迷航并行处理单元是一种用于探索深海的先进技术，它能够在海底执行多个任务，并且能够在同一时间内处理多个任务。
深海迷航并行处理单元是一种结合了传统深海探测器材和并行处理技术的创新产品，它使得深海的探索变得更加高效和精确。
深海迷航并行处理单元的工作原理是通过将多个探测器材连接在同一个处理单元上，实现同时执行多个任务的能力。
每一个探测器材都可以独立地执行任务，并且能够与其他探测器材进行实时数据交换，从而实现对不同深海环境的全面探索。
这种并行处理的方式不仅提高了深海探测的效率，同时也提高了探测的精确度和可靠性。
深海迷航并行处理单元的应用范围非常广泛，可以用于科研探测、资源勘探、环境监测等多个领域。
在科研探测方面，深海迷航并行处理单元可以帮助研究人员更加深入地了解深海环境，探索未知的地貌和生物资源，推动深海科学的发展。
在资源勘探方面，深海迷航并行处理单元可以帮助勘探者准确地探测到深海资源的位置和分布，从而提高资源的开采效率和利用率。
在环境监测方面，深海迷航并行处理单元可以帮助保护者实时监测深海环境的变化，及时采取措施减少环境污染。
不过，深海迷航并行处理单元也面临着一些挑战和困难。
深海环境的复杂性和变化性给深海迷航并行处理单元的设计和应用带来了挑战，需要不断的优化和完善。
深海探测技术的发展和变化也对深海迷航并行处理单元的应用提出了更高的要求，需要不断更新和升级技术水平。
深海迷航并行处理单元的成本较高，需要持续的投入和支持，这也是一个挑战。
深海迷航并行处理单元是一种能够有效提高深海探测效率和精确度的先进技术，它在科研探测、资源勘探、环境监测等领域都有着广阔的应用前景。
随着深海科学的发展和深海技术的进步，深海迷航并行处理单元将会发挥越来越重要的作用，为深海探索和保护作出更大的贡献。
第二篇示例：深海是地球上最神秘和未被探索的地方之一，其深邃的海底世界藏着无数未知的奥秘和生物。
空间目标探测与识别方法研究一、概述空间目标探测与识别作为航天领域的重要研究方向，旨在实现对地球轨道上各类空间目标的精确探测和有效识别。
随着航天技术的不断发展，空间目标数量日益增多，类型也日趋复杂，这给空间目标探测与识别带来了前所未有的挑战。
深入研究空间目标探测与识别方法，对于提升我国航天事业的国际竞争力、维护国家空间安全具有重要意义。
空间目标探测主要依赖于各类传感器和探测设备，如雷达、光电望远镜、红外传感器等。
这些设备能够捕获空间目标的信号或特征信息，为后续的目标识别提供数据支持。
由于空间环境的复杂性和目标特性的多样性，探测过程中往往伴随着大量的噪声和干扰，这要求我们必须采用先进的信号处理技术来提取有用的目标信息。
空间目标识别则是基于探测到的目标信息，利用模式识别、机器学习等方法对目标进行分类和识别。
识别的准确性直接影响到后续的空间态势感知、目标跟踪以及空间任务规划等工作的质量。
如何提高识别算法的准确性和鲁棒性，是当前空间目标识别领域的研究重点。
本文将对空间目标探测与识别方法进行深入研究，包括探测设备的选择与优化、信号处理技术的研究与应用、以及识别算法的设计与实现等方面。
通过对这些关键技术的探讨，旨在为提升我国空间目标探测与识别的能力提供理论支持和技术保障。
1. 空间目标探测与识别的背景与意义随着科技的飞速发展和人类对宇宙探索的深入，空间目标探测与识别技术逐渐成为当今科研领域的热点。
空间目标包括各类卫星、太空碎片、深空探测器以及潜在的太空威胁等，它们的存在与活动对人类的航天活动、地球安全以及宇宙资源的开发利用具有重要影响。
在空间目标探测与识别领域，通过高精度、高可靠性的技术手段对空间目标进行实时、准确的监测与识别，对于保障航天器的安全运行、预防太空碰撞、维护国家安全和促进航天事业的发展具有重要意义。
对于深空探测和宇宙资源的开发利用，空间目标探测与识别技术也提供了有力的技术支撑。
随着太空竞争的加剧，空间目标探测与识别技术也成为各国军事竞争的重要领域。
大数据技术在农业领域的应用研究与前景展望目录1. 内容简述 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (5)1.3 研究内容与方法 (5)1.4 文献综述 (7)2. 大数据概述 (8)2.1 大数据的技术特征 (9)2.2 大数据在农业领域的重要性 (10)2.3 大数据技术的应用基础 (12)3. 大数据技术在农业领域的应用 (12)3.1 数据采集与集成 (14)3.1.1 传感器数据采集 (15)3.1.2 无人机与卫星遥感数据收集 (17)3.1.3 农业物联网技术的应用 (18)3.2 数据存储与管理 (19)3.2.1 数据仓库与数据湖 (21)3.2.2 数据质量管理与数据治理 (22)3.3 数据分析与处理 (23)3.3.1 数据挖掘与关联规则分析 (24)3.3.2 大数据分析平台与工具 (25)3.4 决策支持与智能应用 (27)3.4.1 精准农业 (28)3.4.2 农业气象预测 (29)3.4.3 农业健康管理系统 (31)4. 大数据技术在农业领域的挑战与机遇 (32)4.1 技术挑战 (33)4.1.1 数据孤岛问题 (34)4.1.2 数据隐私与安全问题 (35)4.1.3 数据分析与挖掘的复杂性 (37)4.2 政策与法律挑战 (38)4.3 经济与社会挑战 (39)4.4 机遇分析 (40)5. 案例分析 (42)5.1 典型应用案例 (43)5.1.1 精准灌溉系统的实施 (44)5.1.2 农产品溯源系统的开发 (45)5.1.3 智慧农业园区的建 (47)5.2 案例评估与分析 (48)6. 前景展望 (50)6.1 发展趋势 (51)6.2 技术发展预测 (52)6.3 政策与市场需求分析 (53)6.4 技术伦理与社会影响 (55)7. 结论与建议 (56)7.1 研究总结 (57)7.2 政策建议 (57)7.3 未来研究方向 (58)1. 内容简述随着全球人口的不断增长和经济的发展，农业生产面临着诸多挑战，如资源短缺、环境污染、气候变化等。
多平台多传感器多源信息融合系统时空配准及性能评估研究1. 本文概述随着信息技术的飞速发展，多平台多传感器多源信息融合技术在众多领域，如军事侦察、环境监测、智能交通等，发挥着越来越重要的作用。
该技术通过整合来自不同平台、不同类型传感器以及多种信息源的数据，以提高信息处理的准确性和效率。
由于各种传感器在时空上的差异，如何有效地进行时空配准成为该领域研究的重点和难点。
本文旨在探讨多平台多传感器多源信息融合系统中的时空配准方法，并对不同方法的性能进行评估。
本文首先介绍了时空配准的基本概念及其在多源信息融合系统中的重要性。
随后，详细分析了目前常用的时空配准技术，包括基于滤波器的方法、基于图论的方法以及基于深度学习的方法。
进一步，本文对这些方法的优缺点进行了比较分析，并提出了改进建议。
本文通过仿真实验评估了这些方法的性能，为实际应用中的时空配准技术选择提供了参考依据。
本文的研究成果不仅有助于深化对多平台多传感器多源信息融合系统中时空配准技术的理解，而且对于推动相关领域的技术进步具有积极意义。
2. 相关理论与技术基础多平台多传感器信息融合理论是本研究的核心，其基础是信息融合的层次模型。
该模型通常包括三个层次：数据层融合、特征层融合和决策层融合。
数据层融合直接在原始数据上进行，不涉及数据解释，其优点在于保留了尽可能多的原始信息，但计算量较大。
特征层融合则是在提取特征后进行，减少了数据量，提高了处理速度，但可能会丢失部分信息。
决策层融合是在各个传感器独立做出决策后进行，其优点在于灵活性和鲁棒性较强，但要求各传感器具有高度的决策一致性。
时空配准是多源信息融合的关键技术之一，其目的是将来自不同时间和空间的信息进行对齐，以便进行有效融合。
时空配准主要包括时间配准和空间配准两个方面。
时间配准解决的是不同传感器数据在时间上的不一致问题，常用的方法有时间延迟补偿、插值等。
空间配准则是解决数据在空间上的不一致问题，常用的方法有坐标变换、投影变换等。
2020.3成双向布局，增加新汴河向园区抽水功能，费用很少，效果明显。
单纯的排涝站使用几率小，而引水入园是恒定需求，只有增加引水功能，才能保障两站的正常运行，实现泵站效益。
对于退水，退水与自排方向一致，从唐河、新河退出。
从实现水循环角度考虑，也可以将园区水量定期通过两河排出。
对于蓄水，采用深沟方式，窄深式断面，结合下游已实施的唐河、新河治理工程及园区地理形势，建议新河断面要素：底高程19m，边坡1∶2.5，其余支沟底高程均为20m，边坡1∶2。
采用平底河道的原因是，排水与引水方向相反，兼顾二者，平底河道最合适。
对于活水，可以考虑在大夏闸附近建设双向泵站，引排兼顾。
好处是遇到大水年份，关闭大夏闸，可将园区涝水抽排至下游，与站西、站东两站南北联动，增加排水功率，减少淹没损失；小水年份可从下游新河抽水至园区，增加一条补水通道。
4.主要建设内容建设老唐河节制闸，规模1×5m；新建大夏站1座，流量5 m3/s；新建经四沟补水站1座，流量1m3/s；疏浚新河沟（上马桥闸~新河段），长度1.6km，土方6.4万m3；开挖唐新引河（老唐河~新河），长度0.13km，土方1万m3；疏浚老胜利沟（京沪高铁~苗大路），长度4.36km，土方17.4万m3，配套2×5m桥3座；疏浚一号沟（胜利沟~泗宿高速），长度3.2km，土方6.4万m3；疏浚唐南沟，长度2.12km，土方4.24万m3；疏浚二号沟南段和北段，长度3.2km，土方6.4万m3。
五、意见与建议一是卡口。
水系连通的难点是卡口，河道穿路、穿建筑物处尤其重要，卡口打通可杜绝“血栓”现象发生。
二是管网。
园区涝水先入管网，再汇入河道，对于新设管网，应与水系布局相互协调，重点是出水口高程。
三是管护。
建议园区成立或引进专业管理单位，加强日常的有效管护，可以有效保证水量、水质的稳定。
四是观测。
根据《宿州市地表水断面生态补偿暂行办法》，交界断面水质逐月考核，如排放水质低于设定标准，需要向下游交纳生态补偿费。
能智造与信息技术一种融合UWB和GPS的室内外无缝定位技术的研究李永欢周麟吴利梅李阳（天津市普迅电力信息技术有限公司天津300300）摘 要：物流园区所涉及人、车、物要素类型杂、数量大、流动性强，管理面积广阔，位置参照物少，在没有精准人、车定位技术的情况下，易发生对突发情况应急处置滞后的问题，不利于园区整体运营。
本研究在对室内外无缝定位理论和技术分析的基础上，结合北斗卫星定位系统（Global Positioning System，GPS）、超宽带（Ultra-Wide Band，UWB）定位系统获取数据并计算，研究室内外无缝定位算法，针对室内外无缝定位算法研究成果，结合供应链物流园区应用场景，进行符合实际需求的试验验证，以探索更为精准的室内外无缝切换定位方法。
本研究成果将辅助供应链物流园区，实现园区内人员、车辆等移动物体行为轨迹的精准定位与实时跟踪，实现园区内多移动要素状态可控，为园区智慧化、精细化管理提供技术保障。
关键词：无缝切换定位系统UWB系统卫星定位系统智慧园区中图分类号：T N925文献标识码：A文章编号：1674-098X(2022)10(a)-0102-06Research on Indoor and Outdoor Seamless PositioningTechnology Integrating UWB and GPSLI Yonghuan ZHOU Lin WU Limei LI Yang( Tianjin Puxun Power Information Technology Co., Ltd., Tianjin, 300300 China )Abstract: The logistics park involves people, vehicles and things of various types, large quantity, strong mobility, broad management area and few positional references. In the absence of accurate human and vehicle positioning technology, it is easy to lag behind in emergency response to emergencies, which is not conducive to the overall operation of the Park. Based on the theoretical and technical analysis of indoor and outdoor seamless positioning, combined with the Global Positioning System (GPS) and Ultra-Wide Band (UWB) positioning systems to obtain data and calculate, this study studies the indoor and outdoor seamless positioning algorithm, and carries out the ex‐perimental verification in line with the actual needs according to the research results of indoor and outdoor seamless positioning algorithm and the application scenario of supply chain logistics park, to explore a more accurate indoor and outdoor seamless switching positioning method. The research results will assist the supply chain logistics park to realize the accurate positioning and real-time tracking of the behavior trajectory of people, vehicles and other moving objects in the park, realize the controllable state of multiple mobile elements in the park, and provide tech‐nical support for the intelligent and refined management of the park.Key Words: Seamless switching; Positioning system; UWB system; GPS; Smart park无缝定位的技术路径主要分为3类：一是将全球导航卫星系统与室内定位技术相融合实现无缝定位；二是在室内引入GNSS信号来解决无缝定位问题；三是通过设计一种区域性的定位技术，将室内外定位的数据信息，整合统一到一种技术体制之下。
基于空间数据库的遥感影像数据维护技术研究遥感影像数据是获取地球表面信息的有效手段之一。
随着遥感技术和空间数据库技术的快速发展，利用空间数据库进行遥感影像数据维护成为一种重要的方法。
本文将探讨基于空间数据库的遥感影像数据维护技术的研究。
一、空间数据库基本概念空间数据库是一种用于存储和管理包含地理位置信息的空间数据的数据库。
空间数据是指具有地理位置信息的各种数据，如点、线、面等。
二、遥感影像数据维护的需求1. 数据更新：遥感影像数据具有时效性，需要定期更新以保持数据的准确性和完整性。
2. 数据质量控制：遥感影像数据可能存在噪声、模糊等问题，需要进行质量控制，确保数据的可靠性。
3. 数据融合：不同时间、不同分辨率的遥感影像数据可以进行融合，提供更详细和全面的信息。
4. 数据存储和检索：大量的遥感影像数据需要高效的存储和检索方式，以方便用户快速获取所需的数据。
三、空间数据库在遥感影像数据维护中的应用1. 遥感影像数据更新：空间数据库提供了实时数据更新的功能，可以根据遥感获取的新数据进行更新，同时保留历史数据。
2. 数据质量控制：空间数据库可以通过数据清洗和校正的方法来控制并纠正遥感影像数据中的噪声和模糊等问题，提高数据的质量。
3. 遥感影像数据融合：空间数据库可以将不同时间、不同分辨率的遥感影像数据进行融合，生成更全面、更详细的影像数据。
4. 数据存储和检索：空间数据库使用索引和优化技术，提供了高效的数据存储和检索方式，方便用户快速获取所需的数据。
四、基于空间数据库的遥感影像数据维护技术研究1. 数据库模型设计：针对遥感影像数据的特点，可以设计适用于存储和管理遥感影像数据的数据库模型，如栅格模型、矢量模型等。
2. 数据更新方法：研究针对遥感影像数据的更新算法和策略，实现对数据的实时更新和历史版本的保留。
3. 数据质量控制技术：研究遥感影像数据的质量评估方法和质量控制算法，提高数据的准确性和可靠性。
4. 数据融合技术：研究不同时间、不同分辨率的遥感影像数据融合算法，生成更全面、更详细的影像数据。
农业物联网技术的研究与应用随着科技的飞速发展，农业行业也开始借助物联网技术实现智能化管理。
农业物联网技术的研究与应用旨在提高农产品生产效率、减少资源消耗，同时保护农业生态环境。
本文将介绍农业物联网技术的概念、研究现状和应用案例，并探讨其在农业领域的前景和挑战。
一、农业物联网技术的概念和特点农业物联网技术是将传感器、无线通信、数据分析等技术应用于农业生产中的一种智能化解决方案。
它通过监测和控制农田中的温度、湿度、土壤质量等关键参数，实时收集和分析农作物生长和病虫害情况，从而实现农业生产过程的自动化和智能化管理。
农业物联网技术的特点包括以下几个方面：1. 大规模数据采集：农业物联网系统使用大量的传感器节点，实时采集和传输农田中的气候、土壤、水源等数据。
这些数据能够为农业生产提供准确的参考和判断依据。
2. 数据分析与决策支持：通过云计算和人工智能技术，农业物联网系统可以对大规模数据进行深层次的分析和挖掘，提供农业生产的决策支持。
3. 远程监测和控制：农业物联网系统能够实现农田、温室和畜牧场等地的远程监测与控制。
农民可以通过手机或其他设备随时获取农田的状态信息，并进行远程操作，提高农业生产的效率和灵活性。
二、农业物联网技术的研究现状在过去的几年里，农业物联网技术得到了广泛的研究和应用。
研究人员和农业企业积极探索农业物联网技术在提高农业生产效率、减少资源浪费、提升农产品质量等方面的潜力。
1. 农业生态环境监测：农业物联网技术可以实现对农业生态环境的实时监测，包括气候变化、土壤水分和质量、农作物生长情况等。
这些数据有助于合理调配资源、优化农业生产过程，减少对环境的影响。
2. 智能灌溉与施肥：通过农业物联网技术，农民可以实现对农田灌溉和施肥的精确控制。
根据土壤湿度和营养需求等数据，系统可以自动调整灌溉和施肥量，减少浪费和对环境的污染。
3. 病虫害监测与预警：农业物联网技术可以对农田中的病虫害进行实时监测和预警。
国土空间基础信息平台建设及创新技术探索摘要：目前，自然资源部门对自然资源的各种数据进行了全面的数字化管理。
以自然资源、测绘地理信息公共服务平台等现有的空间数据资源为依托，构建国土空间基础信息平台，可以为政府部门进行与自然资源空间有关的空间规划、业务审批、监测、分析、决策，提供强大的支撑服务。
文章指出，国土空间基础信息平台的建设应用过程中，需要对以知识图谱为基础的全生命周期管理等技术方法进行创新，从而有效地提升自然资源空间综合治理的能力和管理水平。
关键词：数字化转型；治理水平；分析决策；1国土空间信息化建设现状分析随着自然资源业务管理的持续深化，需要对土地、项目等信息展开更全面、更实时、更集中、可视化的管理，解决资源之间各自为政、难以统一管理与协调的现状问题，进而对自然资源进行集中监管、全局掌控、调配与协作，帮助自然资源资产管理、权益管理“看得到、看得懂、管得牢、管得好”，帮助自然资源业务管理工作全方位、精细化升级。
2国土空间基础信息平台设计与实现2.1总体框架国土空间基础信息平台总体架构立足于空间治理信息化发展的趋势，以信息共享、实施管控和智慧服务为目标，以标准规范体系和信息安全体系为保障，以基础设施环境为基础，依托国土空间基础信息平台，采用分布式架构设计开展平台设计。
平台架构划分为应用层：面向应用体系提供信息化应用功能，并通过提供服务的方式支撑国土空间规划、行政审批、监管决策、督察执法等业务工作；平台层：面向不同用户及使用需求系统相应服务门户，可与本级综合性门户进行集成,由本级国土空间基础信息平台进行数据支撑，提供基础的数据服务、功能服务及专题应用，供应用层调用，并建立自然资源和规划综合监管系统，辅助监管决策；数据层：面向自然资源管理和应用所需，集成、完善已有数据资源的目录更新、数据治理。
平台总体框架示意图见图1。
1平台总体框架图1.2技术架构平台以大数据、云计算和“互联网+”等技术为依托，广泛借助开源的技术如分布式大数据计算架构、微服务架构、Kettle融合设计器、三维开源Cesium 等技术，整体上紧跟IT信息化技术要求。
GIS技术在公路路线设计中的实际应用与分析摘要：本文主要探讨了GIS技术在公路路线设计中的实际应用与分析。
首先介绍了GIS技术的概念和特点，然后详细阐述了GIS技术在公路路线设计过程中的具体应用，包括数据获取与处理、路线规划与优化、环境评估等方面。
接着分析了GIS技术在公路路线设计中的优势和局限性，并提出了进一步发展与开展研究的建议。
最后，总结了GIS技术在公路路线设计中的重要作用，并展望了未来的发展前景。
关键词：GIS技术；公路路线设计；应用引言：公路路线设计是现代交通工程中的重要环节，直接影响着道路交通的通畅性、安全性和经济效益。
而GIS技术作为一种集成地理空间数据获取、存储、管理和分析功能于一体的信息系统，为公路路线设计提供了强大的支持。
其具有空间数据处理、空间分析和空间可视化等诸多优点，为公路路线设计带来了革命性的变化。
本文将重点探讨GIS技术在公路路线设计中的实际应用与分析。
一、GIS技术概述1. GIS技术的定义GIS技术，即地理信息系统（Geographic Information System），是一种用来收集、存储、处理、分析和展示地理空间数据的技术和工具。
它结合了地理学、地图学、计算机科学等多个学科，通过将地理空间数据与属性数据进行关联和分析，提供了对地理空间环境的全面认知和有效管理的能力。
2. GIS技术的特点GIS技术具有以下几个特点。
首先，它是一种集成化的技术，可以整合多种数据源和多种分析方法，实现跨学科的综合分析。
其次，它具有空间分析能力，能够对地理空间数据进行可视化、统计和模型分析，帮助用户更好地理解和解读空间特征。
再次，它支持多种数据格式的输入和输出，可以灵活地处理不同类型的地理数据。
此外，GIS技术还具有可扩展性强、应用领域广泛、操作简便等特点。
3. GIS技术在公路路线设计中的作用GIS技术在公路路线设计中发挥着重要的作用。
首先，它可以通过收集、整合和分析地理空间数据，为公路路线的规划和选择提供科学依据。
数据挖掘技术一．数据挖掘的含义和作用数据仓库的出现，带来了"数据丰富，但信息贫乏"的状况。
因此迫切需要一种新技术实现从企业海量的数据中发现有用的信息或知识，从而出现了数据挖掘（Data Mining）技术。
数据挖掘(Data Mining)就是应用一系列技术从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
提取的知识表示为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。
这些数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本，图形，图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。
发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。
发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行数据自身的维护。
数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领域的研究成果构建自己的理论体系，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。
还有一个定义：数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。
这些信息是可能有潜在价值的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。
二、数据挖掘的目的它的目标是将大容量数据转化为有用的知识和信息。
数据挖掘并不专用于特定领域，它需要凝结各种技术和创造力去探索可能隐藏在数据中的知识。
在很多情况下，应用数据挖掘技术是为了实现以下三种目的：。
发现知识：知识发现的目标是从数据库存储的数据中发现隐藏的关系、模式和关联例如,在商业应用中数据挖掘可用于发现分割、分类、关联、喜好四种知识。
发现分割知识可以将客户记录分组，策划为客户度身定做的推销活动。
发现分类知识可以将输入的数据分配到预定义的类别中，发现和理解趋势以及对文本文档的进行分类等。
发现交叉销售的机会是一种关联知识，以及发现大部分客户的喜好的知识[4]。
基于大数据的智能推送技术研究一、引言大数据技术在当今社会中得到广泛应用，从可视化展示到智能推荐，为人们生活带来了翻天覆地的变化。
智能推荐技术已经成为热门研究领域，基于大数据的智能推送技术更是颇受关注。
本文将系统地介绍基于大数据的智能推送技术的研究状态及其应用前景。
二、基于大数据的智能推送技术基于大数据的智能推送技术指的是通过分析用户行为、社交网络、位置信息、兴趣爱好、历史数据等数据，来实现对用户个性化推送的一种技术。
其主要应用领域包括电子商务、社交网络、新闻与媒体、移动应用、智能家居等。
基于大数据的智能推送技术具有以下特点：1. 实时性强。
基于大数据的智能推送技术可以快速地分析用户行为数据，及时推送符合用户兴趣和需求的内容。
2. 个性化推送。
基于大数据的智能推送技术可以针对不同用户不同需求推送符合用户兴趣和偏好的内容，提高用户体验。
3. 数据源广泛。
基于大数据的智能推送技术需要收集并分析各种类型的数据，如用户观看历史记录、购买记录、社交网络数据、位置信息等。
4. 交互性和主动性。
基于大数据的智能推送技术不但能够根据用户兴趣和行为进行自动推荐，还能够通过用户的反馈进行相应调整。
三、基于大数据的智能推送技术研究现状基于大数据的智能推送技术涉及数据挖掘、机器学习、社交网络分析等领域。
目前，学者们在该领域进行了广泛的研究和探索，主要涉及以下方面：1. 用户行为分析用户行为分析是基于大数据的智能推荐技术的核心。
学者们通过大数据分析用户的观看、点击、购买、评论等行为，建立用户画像和推荐模型，从而进行个性化推荐。
2. 推荐算法优化推荐算法的选取和优化直接影响系统性能。
近年来，学者们在经典算法的基础上提出了多种改进算法，如基于矩阵分解的CF算法、基于深度学习的DNN算法等。
3. 多模态数据融合多模态数据融合可以综合各种类型的数据，大大提高推荐系统的准确度。
学者们尝试将不同类别的数据进行融合，如用户点击行为、社交网络数据、位置信息等。
向华（1982—）：男，工程师，主要研究方向为GIS、GPS、RS开发应用，深入公安应急GIS领域。 一种实时地理位置数据分析技术的探索与实现 向华1 (1.重庆数字城市科技有限公司，重庆市 400020)
摘要：随着近年来测绘地理信息应用的拓展和深入，海量实时地理位置数据的处理需求日渐增多。本课题为解决重庆市交巡警总队警车GPS点位实时数据处理需求，提出了一种实时地理位置数据分析技术。通过引入地理围栏、定义地理事件，利用Map-Reduce算法结合空间拓扑特性对数据进行处理，取得良好应用效果，使警务数据统计处理效率得到较大幅度提升。 关键词：地理围栏、地理事件、交通地理信息
Exploration and implementation of a real time location data analysis technology
Xiang Hua1 (1.Chongqing Cybercity Sci-tech co.Ltd) Abstract: With the development of geographic information applications in recent years, the demand for real-time location data processing and analysis is increasing. In order to solve the problem of real-time data processing requirements of the GPS points of the police car in Chongqing, this paper presents a real-time location data analysis technique. The geographic fence and the definition of geographic events are introduced. The data are processed by Map-Reduce algorithm and the spatial topological characteristics are obtained. The efficiency of data processing is greatly improved. Key words：Geo-Fencing,Geo-Event,Traffic geographic information 向华（1982—）：男，工程师，主要研究方向为GIS、GPS、RS开发应用，深入公安应急GIS领域。
一. 引言 随着近年来测绘地理信息应用的拓展和深入，对测绘获得的地理位置数据实时性要求日益提升。在物联网快速发展的条件下，各种地理位置数据通过测绘技术实时采集、依托计算机网络进行传输汇集，如涓涓细流汇入江河大海，形成海量的实时地理位置大数据。如何对其进行处理和利用，成为测绘地理信息领域亟待解决的新课题。 交通管理警务工作中，就涉及大量的交通参与人行为数据和交通管理者行为数据。为了提升城市交通运行管理的效率和质量，重庆在全国率先推行全省（直辖市）交通警察和巡警合一的警务模式，成立的新警种简称交巡警。重庆交巡警刚一成立，即在主要城区建设了上百个街头固定警务平台，开展街头治安防控工作。但是固定的交巡警平台装置不便移动，逐渐难以适应警力灵活部署的要求，交巡警平台从固定装置向巡逻车辆转变。随着交巡警车辆工作模式的全面铺开，指挥中心通过车载GPS回传定位点，对警车进行定位、指挥调度。警车回传的GPS定位数据平均一秒钟约140-180个点，一天超过840余万，一月数据超过2.5亿，传统的地理信息统计方法因处理超时而失效。因此为了解决统计管理问题，引入地理围栏、定义地理事件，利用Map-Reduce算法结合空间拓扑特性对GPS地理位置大数据进行处理，探索出一套处理海量实时地理位置数据的新兴分析技术。
二. 警务管理中的需求 重庆市交巡警通过对警车GPS数据进行汇总、统计和分析，着手解决如下几方面问题： 第一，是通过地理信息技术准确表达和传送警力部署和驻扎方案，能够描述在指定的时间、将指定的警车和警力安排在某个街头巡逻点；经过分发传送到一线予以执行，从而形成警力网络。 第二，是指挥员及时发现警力异常状态。在进行了方案分发执行后，针对驻扎和巡逻区域，能够发现警力迟到、提前离开、缺席等异常情况。 第三，是汇总一段时间内警力驻扎和巡逻情况进行统计，以此开展警务督导。向华（1982—）：男，工程师，主要研究方向为GIS、GPS、RS开发应用，深入公安应急GIS领域。
需要高效、直观、准确地统计和反映出警力异常状态汇总情况，成为警务督导依据，提升效率。
三. 引入地理围栏技术 为了解决第一个问题，为后续的海量警车GPS实时地理信息数据分析提供基础条件，引入地理围栏（Geo Fencing）技术进行探索并应用。 定义具有时间和地理属性的地理围栏模型。通过对交巡警街头驻扎、巡逻的工作方式进行跟踪学习，掌握警力部署和指挥调度的一般方法。即在指定的时间段在指定的位置驻扎，或者在指定的时间端在指定的道路上巡逻。用文字指令不易表达，口语说明容易失真。在方案层层传递过程中易失真。将警力部署方案以闭合多边形或者矩形图元的方式，在电子地图上绘制出警力驻扎或巡逻的地理范围，并在范围数据中记录驻扎或巡逻的计划时间段，形成的具有时空限制条件的逻辑围栏。
图1 定义地理围栏 向华（1982—）：男，工程师，主要研究方向为GIS、GPS、RS开发应用，深入公安应急GIS领域。
图2地理围栏属性填充 将地理围栏以任务形式指派给具体的警车。在目前的交巡警警力管理中，以警车作为一个警务小组的代指，根据不同的车型配备一定数量的民警。将警力资源和地理围栏进行关联。可准确直观地描述定时定地的警力部署要求。 通过公安计算机网络安全传递警力部署方案。警力部署方案准确可靠保密的传送是一项具有重要意义的任务，原来通过对讲机呼喊的方式容易导致信息失真，也容易泄密透露警力位置（警用对讲机频道被人监听等情况时有发生）。在本次研究中，找到通过地理围栏数字化表达警力部署方案的方法，也研究出通过公安计算机网络将部署方案进行传送的方法，以电子地图的形式使PGIS平台延伸到的用户均可授权访问。 地理围栏和传统方式表达警力方案的区别。如下表所示： 表1 各种警力方案表达模式比较 载体 制定方式 传达方式 指挥效率 口头指令调度 语言 口头部署 对讲机 中 文字指令调度 文字记录 文字描述 短信或警务通 中 纸质图纸调度 图形记录 图纸绘制 传真或人工送达 中 本课题 GIS系统 在线电脑绘制 计算机网络 高
四. 定义和处理地理事件 为了表达警力异常，定义地理事件（Geo Event）。地理事件是近年来的一个新兴的地理科学术语，它发源于时下热火朝天的移动互联网LBS、O2O领域，在这一领域中对用户的位置变化予以逻辑行为的抽象定义。本课题引入地理事件向华（1982—）：男，工程师，主要研究方向为GIS、GPS、RS开发应用，深入公安应急GIS领域。
的概念，用以表述一个图元对象在电子地图上移动时与地理围栏发生拓扑关系变化的情况。图元对象进入到地理围栏内，触发“进入事件”；图元对象从地理围栏中移出，触发“离开事件”；图元对象消失，触发“消失事件”。一个地理事件被触发后，即创建一个事件信标，在计算机系统中可在程序支持下激活一连串的软件功能，包括地理事件的存储、展现、处理和转发。
图3常见地理事件定义 在本课题中，地理事件与地理围栏相辅相成，地理围栏用以描述警力部署，地理事件则用来解析为警力的状态。将警力GPS定位数据和地理围栏空间数据进行拓扑分析，把分析结果用地理事件来进行表示，然后与地理围栏的时段属性进行比对，能够高效地发现警力异常状态，包括迟到、脱岗、缺勤等等。
五. 实时地理信息分析算法 警车GPS定位数据一天超过840余万个，一月数据超过2.5亿个GPS点，传统的地理统计方法均超时失效。为此开拓性地引入Map-Reduce方法对地理位置大数据进行实时映射-规约处理。以GPS定位数据和地理围栏等空间数据为依托，实时判读是否触发地理事件，将先存储后统计GPS点位的传统处理流程，映射-规约为地理事件的存储和分析。该方法大幅度缩减了统计运算的数据源规模，将花费数小时的计算时间缩减到为以秒为单位计算的时间，效率提升数千倍；同时统计信息不失真，是地理信息化管理领域可推广的新型技术方法。与传统方向华（1982—）：男，工程师，主要研究方向为GIS、GPS、RS开发应用，深入公安应急GIS领域。
法的对比如下表所示： 表2 警力状态的获取形式比较 状态采集 判断方式 传输方式 统计效率现场抽查 现场调研 人工判断 人工传输 低 对讲机点名 对讲机依次喊话 人工判断 对讲机传输 中 视频点名 视频依次浏览 人工判断 计算机网络 中 本课题 GPS回传依托地理围栏激活地理事件 计算机自动判断 计算机网络 高
警车上安装的GPS设备通过移动通讯网络回传定位点，同时应用多基站逐次逼近定位方法辅助提升定位经度。进行GPS大数据Map-Reduce映射-规约时，根据GPS定位数据判定是否触发地理事件。判定算法采用数据流处理方式，当一个GPS定位点被作为处理对象传入到处理机当中时，将根据其定位时间回溯同一车辆的前时序点，形成该车辆的GPS移动轨迹。然后将轨迹与该车辆部署时对应的地理围栏进行匹配对比，判定触发具体的地理事件。其算法概要逻辑如下图所示：
