导读:本文包含了数据信息融合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,信息,深度,神经网络,技术,瓦斯,人机。
数据信息融合论文文献综述
张颢[1]（2019）在《大数据环境下的信息融合云存储研究》一文中研究指出随着5G商用化的到来,对于传统大数据应用领域也造成了冲击。在大数据系统的设计上需要更加充分地考虑到多种数据源、多种类型的数据如何融合存储到数据中心,又要针对多种数据源的高效利用,这就需要从架构上考虑信息融合存储的平台化设计,又要提出性能良好的调度算法。由于云端计算资源的调度任务是一个NP完全问题,基于对融合信息系统的综合分析,采用萤火虫算法寻找资源优化分配,并根据实际特点对萤火虫算法进行了算法改进,通过引入混点扰动策略来防止算法在前期就陷入局部优化,并在实验中证明了算法的可行性。通过实验证明,可以满足准确性和实时性的应用需求。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2019年12期）
刘洋[2]（2019）在《基于信息融合技术的大数据云存储技术探究》一文中研究指出在科技发展日新月异的今天,信息的交互越来越强,世界范围内无时无刻不在发生着数据交互。大数据技术正在对人类信息技术的发展产生着前所未有的促进作用,云计算技术的成熟和应用更是加快了这一进程。单纯的数据整合在大数据环境现已经无法满足人们的需求,新信息技术处理下的整合已经成为了未来研究和发展的重点方向。本文对基于信息融合技术的大数据云存储技术进行了简要的研究和分析,希望能够指导未来的工作方向。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2019年09期）
郑凯[3]（2019）在《大数据框架下的多源矿井瓦斯地质信息融合及应用》一文中研究指出本论文以矿井瓦斯地质信息为研究对象,从瓦斯地质的角度分析了瓦斯地质信息的数据及大数据等特征。运用多源信息融合技术设计和构建了多源矿井瓦斯地质信息融合体系。利用Hadoop应用体系的组件特性系统设计和阐述了大数据框架下的多源矿井瓦斯地质信息融合体系。选取河南登封矿区某煤矿某二_1煤层生产工作面作为实例研究区,进行该区大数据框架下的多源矿井瓦斯地质信息融合的应用实践。研究认为,瓦斯地质信息不仅具有信息的基本特征如多源性、多元性和客观性等等,又具有瓦斯地质领域信息特有的内容分散、尺度多样和拓扑关联的数据特征,同时,还存在着巨量、异构、时空相关、内容复杂和模糊不确定的大数据特征。基于上述特征分析的多源矿井瓦斯地质信息融合体系可以分为数据级、特征级和决策级叁层融合级别。该融合体系一般由源信息获取、信息存储(数据库及数据库管理系统)、信息预处理、信息特征分析、信息融合计算、融合体系运行管理和人机交互(用户服务端)七个部分构成,同时形成包含信息预处理层、信息存储层、融合计算层、用户服务层和应用管理层五个层次的功能架构。大数据技术Hadoop计算框架在信息或文件存储、批量数据并行处理和流式数据实时分析等方面的功能特性,促使多源矿井瓦斯地质信息融合体系在功能架构上得到了优化,形成集融合体系管理层、源信息处理层、信息存储层、信息融合层、融合应用层和用户服务层六层架构功能于一体的大数据框架下的多源矿井瓦斯地质信息融合体系。以“井下点位空间坐标”为“基准参考量”进行的实例研究区瓦斯地质信息重构及数据级融合的应用实践,证明了该融合体系的可行性;而基于“大规模点元标准的瓦斯地质信息”的区内瓦斯涌出量精细化寻址预测结果表明,该融合体系能够为瓦斯地质研究提供更加丰富的信息支持。研究成果表明,大数据框架下的多源矿井瓦斯地质信息融合体系能够为瓦斯地质研究工作提供一系列新的理论方法和分析模式,为煤矿安全生产提供更为有效的技术保障。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-05-01）
戴耀威,高正创,唐树银,李宍宇,叶继铭[4]（2019）在《基于信息融合的无人驾驶图像数据处理方法》一文中研究指出在无人驾驶领域的研究中,激光雷达和图像识别始终是支撑兵収展的两大热点。本研究利用MobileNet神经网络结合加速器对摄像头图像迚行处理,再针对激光雷达的云点数据采用聚类分析的斱法迚行处理,最终将云点数据与图像数据迚行迭加生成深度信息,完成对障碍物的识别。(本文来源于《网络安全技术与应用》期刊2019年04期）
祝玲玉[5]（2019）在《电力变压器多源监测数据的信息融合研究》一文中研究指出在电力行业快速发展的时代,电力变压器对维护电力系统的安全稳定变得越来越重要。一旦变压器发生故障对人力和物力造成不可估计的后果,因此维护变压器的安全稳定运行势在必行。如何及时、尽早、准确地判断变压器的潜在故障,一直以来都是研究者不断研究的课题之一,由于传统的电力变压器故障诊断的研究所采用的数据存在数据来源比较单一的现象,并且变压器数据存在结构化、半结构化和非结构化的现象,使得处理起来变得困难,从而造成了准确性的效果还存在一些不足,不能很好地满足人们的需求,因此本文针对这一背景下提出了多源信息融合技术在变压器故障诊断领域的方法。本文首先对变压器故障和多源信息融合的研究现状进行了总结,并对多源信息融合的层次的知识做出了相应的研究。讨论了信息融合技术在军事上和民事上的应用场景。介绍了深度信念神经网络算法的模型、构造和训练方法,并进行了模拟训练,通过模拟实验发现了模型的准确率随着迭代次数变化的趋势。然后本文结合深度信念神经网络和D-S证据理论算法构造了变压器故障诊断的模型和算法流程图。以变压器油中溶解的气体和局部放电量作为模型的输入数据,通过将深度信念网络与D-S证据理论相结合,并且经过反复训练网络与调优,使算法准确率达到最好。最后通过将本文提出的算法与传统的神经网络和D-S相结合的算法进行了实验对比,在此有力的证明了本文提出的算法的合理性。通过试验表明了本文提出的多源信息融合技术应用于变压器故障诊断的正确性,解决了传统方法数据单一的特点,为保证电力系统的安全运行提供了决策依据。(本文来源于《华北电力大学》期刊2019-03-01）
米加威[6]（2019）在《基于大数据的多源信息融合技术在电力系统中的研究及应用》一文中研究指出随着电力系统智能化不断升级改造,电力大数据的数量及种类已开始呈现出爆炸式的增长趋势,我国电网发展已经迈入大数据的时代。而如何在杂乱无章的数据堆中迅速收集并整理出有用信息,是目前电力系统建设面临的巨大挑战。多源信息融合在电力大数据研究中扮演着重要角色,它可以把属于研究对象来自多方面的数据信息融合在一起,实现对杂乱无章的电网数据整理并得出关于研究对象更详细、全面的分析。并且依靠大数据的存储、处理技术的成熟发展,为电力大数据多源信息融合的研究提供了新的机遇。本文首次根据目前电力系统“源-网-荷-储”的分类,简单说明了大数据在电力系统中的分布及其“4V”特性。随着愈来愈多的先进传感器的普及,产生的海量数据需要综合处理后才能为电力系统可靠运行做出最终决策。在叁维信息空间基础上将大数据分析结构中的数据层、特征层及决策层与电力系统中的传感测量层、数据管理层及应用层一一对应,搭建一个多层模式下的电力系统大数据多源数据融合处理方案,给出了一种大数据处理架构的融合处理框架及处理平台性能优化的方法.其次本文根据分析传统BP融合算法的不足,为了在融合具体步骤中提高数据融合效率,引入了基于Hermite正交基前向神经网络算法。并且为了应对电力大数据容量大的特点,在MapReduce框架下对本文算法进行并行化,以此才能实现后续的大规模数据集的运算。最后以Hadoop为基础搭建实验平台,通过对风电场功率预测的实验分析,将风电场历史监测数据作为源数据,并将其分为几组容量不同的数据分别进行实验。通过实验结果的对比表明本文提出的融合算法较传统算法在功率预测精准度、数据处理效率都具有明显优势。通过本文对电力大数据融合方面的研究及相关的实验结果分析,对今后电网大数据的处理和分析意义重大,并且为在大数据背景时代下的电力系统指出了一条可走的道路。(本文来源于《天津理工大学》期刊2019-03-01）
赖永凯[7]（2018）在《基于模糊信息融合的舰船维修数据集成存储方法》一文中研究指出利用传统方法对舰船维修数据进行集成存储后,数据完整性较低。针对上述问题,提出基于模糊信息融合的舰船维修数据集成存储方法。设计方法结构,根据该结构将方法分为3部分设计:首先利用数据仓库技术进行数据提取,并验证、清洗;然后在此基础上进行数据集成;最后将集成后的维修数据迁移到本地数据库当中,完成数据存储。结果表明:与传统数据集成存储方法相比,利用基于模糊信息融合方法进行数据集成存储后,数据完整性提高12.15%。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2018年24期）
王赋攀,吴亚东,杨文超,杨帆,侯佳鑫[8]（2018）在《一种视觉信息融合数据手套设计研究》一文中研究指出基于数据手套的手势交互是人机交互技术的重要实现方式,手势识别和空间定位效率对虚拟交互任务中的沉浸感和体验感有重要影响.目前主要的数据手套产品的复杂结构导致相应建模及手势识别算法设计复杂度高,难以兼顾成本和效率.面向应用需求,完成了一种融合视觉信息的数据手套应用系统方案设计.首先,在手势识别上,通过将3指弯曲度数据和视觉采集模型相结合的方法,有效简化了手势的建模和匹配过程,实现对特定手势的快速识别.其次,在空间位置定位上,提出了一种高效的基于特征校验的霍夫变换算法:通过摄像头捕获发光球的圆形轮廓以计算其叁维空间位置;使用基于直径方程的改进型霍夫梯度算法降低圆形检测识别复杂度;对于连续帧图像,采用了基于可信度的特征校验法则进行快速处理,进一步提高算法整体效率.最后,该方案在沉浸式中学虚拟实验系统中应用,系统运行稳定,具有良好的交互体验.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2018年12期）
李成辉[9]（2018）在《基于信息融合技术的公安大数据云存储分析研究》一文中研究指出随着公安信息化建设的深入开展,信息技术与警务工作高度融合,各地公安单位已经建成了各类公安信息系统,积累了丰富的公安大数据。在此背景下,公安工作迎来了许多新的挑战,加强公安信息化建设,特别是借助大数据、云计算、物联网等新一代信息技术实现_(需流要程)~(科汇技集强过),,~(警程)_(以实新),_(现信对息信技息术处处)~(称成为为“当整下合警)”_(理理流的程“的融重合构)~(务,工但作在发大展数的据)”~(一环个境热下点单领纯域的)_(和逐优渐化走,进成了为人了)。_(们公的安视信野息)~(将以数往据学进者行)。_(处将理大的数新据方融向入。公安信息处理)~(将“以整信合息”资过源程为已基经础不的能信满息足)ü?本文以公安大数据云计算平台为研究对象,针对公安信息网中云服务系统的交互性问题和任务调度问题展开了研究。(1)首先通过研究我国公安信息融合的技术基础以及云服务技术在公安信息化建设中的应用,对警务云计算服务平台的服务模式和架构进行分析。(2)其次针对公安信息网中分布式应用在进行信息交互时出现的同步问题,从服务域内的交互同步问题和服务域间的交互同步问题两种情况进行了分析,并提出了相应的交互控制方法。对于交互过程中已经出现了消息非同步的情况,给出交互控制恢复方法。(3)然后为解决公安大数据云计算平台中的任务调度优化问题,提出了基于改进萤火虫算法的公安大数据云计算任务调度算法,在传统萤火虫算法中引入混沌扰动策略增强种群搜索能力,引入真实物理反弹理论作为种群多样性控制策略维护种群多样性。最后使用仿真软件CloudSim对本文提出的调度算法进行实验验证。(4)最后对公安大数据云存储分析平台进行结构分析,结合上文提出的分布式应用交互控制方法以及基于改进萤火虫算法的公安大数据云计算任务调度算法,运用Java语言及框架、前端框架、HBase、Spark等IT技术,实现公安大数据云存储分析平台。(本文来源于《浙江理工大学》期刊2018-12-15）
操玉杰,李纲,毛进,王晓[10]（2018）在《大数据环境下面向决策全流程的应急信息融合研究》一文中研究指出突发事件的爆发伴随着大量相关信息涌现,突发事件大数据虽然丰富了相关信息类型和规模,但造成了应急决策的信息利用障碍。面向应急决策全流程的信息需求进行突发事件大数据信息融合是提升突发事件大数据的应急决策支持力的有效途径。本文以构建面向应急决策全流程信息需求的大数据融合框架及融合路径为目的,首先依据应急决策流程从信息内容、信息特征两个方面归纳突发事件应急决策信息需求,与大数据环境下可获得的应急信息进行对比,识别出应急信息融合的具体目标及问题;进而,构建以应急数据模型为桥梁、面向应急决策服务的信息融合服务整体框架;最后,从数据层、语义层和服务层逐层剖析应急信息融合中的具体问题,并提出相应的信息融合实现路径。研究结论有助于指导突发事件大数据融合系统构建,也为面向决策的信息分析提供实践参考依据。(本文来源于《图书情报知识》期刊2018年05期）
数据信息融合论文开题报告
（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：
在科技发展日新月异的今天,信息的交互越来越强,世界范围内无时无刻不在发生着数据交互。大数据技术正在对人类信息技术的发展产生着前所未有的促进作用,云计算技术的成熟和应用更是加快了这一进程。单纯的数据整合在大数据环境现已经无法满足人们的需求,新信息技术处理下的整合已经成为了未来研究和发展的重点方向。本文对基于信息融合技术的大数据云存储技术进行了简要的研究和分析,希望能够指导未来的工作方向。
（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。
数据信息融合论文参考文献
[1].张颢.大数据环境下的信息融合云存储研究[J].电脑编程技巧与维护.2019
[2].刘洋.基于信息融合技术的大数据云存储技术探究[J].信息技术与信息化.2019
[3].郑凯.大数据框架下的多源矿井瓦斯地质信息融合及应用[D].中国矿业大学.2019
[4].戴耀威,高正创,唐树银,李宍宇,叶继铭.基于信息融合的无人驾驶图像数据处理方法[J].网络安全技术与应用.2019
[5].祝玲玉.电力变压器多源监测数据的信息融合研究[D].华北电力大学.2019
[6].米加威.基于大数据的多源信息融合技术在电力系统中的研究及应用[D].天津理工大学.2019
[7].赖永凯.基于模糊信息融合的舰船维修数据集成存储方法[J].舰船科学技术.2018
[8].王赋攀,吴亚东,杨文超,杨帆,侯佳鑫.一种视觉信息融合数据手套设计研究[J].计算机研究与发展.2018
[9].李成辉.基于信息融合技术的公安大数据云存储分析研究[D].浙江理工大学.2018
[10].操玉杰,李纲,毛进,王晓.大数据环境下面向决策全流程的应急信息融合研究[J].图书情报知识.2018
论文知识图
