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数据融合系统说明

一、系统结构

系统结构如下图所示:

浮动车接口

旅行时间接口

快速路数据接口

主干道数据接口

FZDB1

FZDB2

data

预测预报

服务水平

云星宇快速路数据

SCOOT 信号系统主干道数据博瑞巨龙旅行时间数据

首信浮动车数据数据接入层

应用层

数据融合

系统通过四个接口程序将数据接入系统中，分别为快速路、旅行时间、主干道、浮动车。其中FZDB1主要接收各系统数据，FZDB2主要将数据提供给预测预报系统和服务水平系统使用。

二、系统数据来源

数据融合系统采集快速路检测系统、旅行时间系统、信号系统以及浮动车的数据，对数据进行解析，存储，并在此基础上进行融合和统计，并提供相应的数据接口给上端系统使用，系统的数据分为原始数据和统计数据。

◆ 原始数据：

根据上层系统的应用需求以及会议的协调结果，系统需要提供最原始的采集数据，针对这种需求，我们在系统中建立了原始数据表，同时提供说明如下：

快速路检测系统原始数据表表名：EXPRESS_WAY_RAW_DATA

字段含义类型说明

LINK_ID 检测断面编号 VARCHAR(20)

LANE_NO

车道号

VARCHAR(20)

1、2、……为外环或

由东向西或由南向

北的车道，11、

12、……为内环或由

西向东或由北向南

的车道，1和11是

靠近中心隔离带的

车道TIME 数据时间VARCHAR(20) 检测数据2分钟统

计周期结束时的时

间

FLOW 流量NUMBER(8,3) 2分钟通过的车辆

数

OCC 占有率NUMBER(8,3) 2分钟内的时间占

用率，单位％ASPEED 平均速度NUMBER(8,3) 2分钟内的平均速

度，240表示数据缺

失，单位km/h LARGE_CAR_FLOW 大车流量NUMBER(8,3) 2分钟内通过的大

车数

旅行时间检测系统原始数据表

表名：TRA VEL_TIME_DATA

字段含义类型说明

PACKET_ID 数据包序列号VARCHAR(20) 没有实际用途，用于

核对数据PLATE 车牌号码VARCHAR(20)

TIME_IN 入路口时间VARCHAR(20)

JUNCTION_IN 入检测点编号NUMBER(6)

TIME_OUT 出路口时间VARCHAR(20)

JUNCTION_OUT 出检测点编号NUMBER(6)

信号平台原始数据表

表名：U06_MESSAGE

字段含义类型说明

LINK_ID 连线编号VARCHAR(20)

UPDATE_TIME 数据时间DATE

MPH 速度（英里/小时）NUMBER(8,3)

KPH 速度（公里/小时）NUMBER(8,3)

OCC 占有率NUMBER(8,3) 除以12000为时间

占有率

FLOW 流量NUMBER(8,3)

HR ——NUMBER(8,3)

浮动车数据表

表名：FCD_DATA_ALL

字段含义类型说明

DATA_TIME 浮动车数据的时间戳DATE

ROAD_ID 路段编号VARCHAR2（10）

SPEED 路段速度NUMBER（6）单位：公里/小时TRAVEL_TIME 路段的旅行时间NUMBER（6）单位：秒

CREDIBILITY 旅行时间的可信度指标Number（1）取值为0到9，值

越大越可靠

◆统计数据：

根据上端系统的需要，我们对原始数据进行了一系列的统计计算，存入

系统中，提供给上端系统使用。

统计数据列出如下：

快速路检测系统五分钟统计数据

计算原则：快速路检测系统的数据是两分钟周期采集一次，系统中

五分钟的数据计算周期为五分钟，逢分钟尾数1，6计算。

计算公式为：

流量：5分钟流量= （0-2分钟流量）+ （2-4分钟流量）+ （4-6分钟流量）/2

大车流量：5分钟流量= （0-2分钟大车流量）+ （2-4分钟大车流量）+ （4-6分钟大车流量）/2 速度：5分钟速度= （（0-2分钟速度）+ （2-4分钟速度）+ （4-6分钟速度））/3

占有率：5分钟占有率= （（0-2分钟占有率）+ （2-4分钟占有率）+ （4-6分钟占有率））/3

快速路检测系统五分钟统计数据表：

表名：STAT_5M

字段含义类型说明

LINK_ID 检测断面编号VARCHAR(20)

LANE_NO 车道号VARCHAR(20) 1、2、……为外环或

由东向西或由南向

北的车道，11、

12、……为内环或由

西向东或由北向南

的车道，1和11是

靠近中心隔离带的

车道TIME 数据时间DATE 5分钟统计周期结

束时的时间FLOW 流量NUMBER(8,3) 5分钟通过的车辆

数OCC 占有率NUMBER(8,3) 5分钟内的时间占

用率，单位％ASPEED 平均速度NUMBER(8,3) 5分钟内的平均速

度，单位km/h LARGE_CAR_FLOW 大车流量NUMBER(8,3) 5分钟内通过的大

车数信号平台五分钟统计数据

计算原则：信号平台的数据是30s的采集周期，系统中五分钟的数据计算周期为

五分钟，逢分钟尾数5，0计算。

计算公式为：

流量： 5分钟流量 = SUM（0-5分钟流量）

速度： 5分钟速度 = AVG（0-5分钟速度）

占有率： 5分钟占有率 = AVG（0-5分钟占有率）

信号平台五分钟统计数据表：

表名：SIGNAL_RAW_DATA_5M

字段含义类型说明

LINK_ID 连线编号VARCHAR(20)

UPDATE_TIME 数据时间DATE

MPH 速度（英里/小时）NUMBER(8,3)

KPH 速度（公里/小时）NUMBER(8,3)

OCC 占有率NUMBER(8,3) 除以12000为时间

占有率FLOW 流量NUMBER(8,3)

HR ——NUMBER(8,3)

◆数据采集点说明：

系统目前连接了四个底层数据采集系统——快速路检测系统，旅行时间系

统，信号平台的SCOOT系统，浮动车数据。

快速路检测系统每两分钟采集一次数据，每天数据量约为380万条。

信号平台目前提供的二环内的SCOOT系统的连线数据，数据采集频率是30秒/次，提供的连线检测点数目为759个，每天数据量约为280万条。

旅行时间系统目前提供的检测点个数为140个，提供的数据为系统中能对车辆检测进行匹配，能计算旅行时间的数据，提供的数据量大约为

1200000个/天，每天数据量大约为180万条。

浮动车每两分钟采集一次数据，每次数据为16406条，每天数据量大约为11800000条。

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系胡经国一、大数据与云计算的区别大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。

专家系统

专家系统发展概

述院系：化工学院化工机械系班级：10自动化（1）姓名：李正智学号：1020301016 日期：2013年10月1日专家系统发展概述摘要:回顾了专家系统发展的历史和现状。对目前比较成熟的专家系统模型进行分析,指出各自的特点和局限性。最后对专家系统的热点进行展望并介绍了新型专家系统。关键词:专家系统;知识获取;数据挖掘;多代理系统;人工神经网络 Abstract:The history and recent research ofexpertsystem was reviewed. Severalwell-researched expertsystemmodelswereintroduced respectively, and their featuresand limitationswere analyzed. Finally, the hotspotofexpertsystem wasoverlookedand future research direction ofexpertsystem wasdiscussed. Key words:expertsystem; knowledge acquisition; datamining; multi-agentsystem; artificialneuralnetwork 近三十年来人工智能(Artificial Intelligence,AI)获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕成果。作为人工智能一个重要分支的专家系统在20世纪60年代初期产生并发展起来的一门新兴的应用科学,而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。一般认为,专家系统就是应用于某一专门领域,由知识工程师通过知识获取手段, 将领域专家解决特定领域的知识,采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式存放在知识库中;然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令,运用推理机构控制知识库及整个系统,能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机(软件)统。专家系统有三个特点:1.启发性,能运用专家的知识和经验进行推理和判断;2.透明性,能解决本身的推理过程,回答用户提出的问题;3.灵活性,能不断地增长知识,修改原有知识。 1 专家系统的产生与发展专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[1~3],即初创期(1971年前)、成熟期(1972)1977年)和发展期(1978年至今)。 1.1 初创期人工智能早期工作都是学术性的,其程序都是用来开发游戏的。尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[4],但其真实目的在于在计算机编码中加入人的推理能力,以

数据融合概念

数据融合概念文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-

数据融合概念的提出源自战争的需要，是依赖于军事应用的。但随着数据融合的发展，它已经成为一门独立的学科，不受某一种应用明显的影响，而是借助于推理，对概念进行一般化，特殊化的综合分析来提出自己的问题。数据融合是一个具有广泛应用领域的概念，很难给出一个统一的定义。数据融合是针对一个系统中使用多个传感器这一特定问题而展开的研究方向，它的定义可以概括为：利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的观测信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。按照这一定义，多传感器系统是数据融合的硬件基础，多源信息是数据融合的加工对象，协调优化和综合处理是数据融合的核心。数据融合最早用于军事领域，美国国防部JDL（Joint Directors of Laboratories）从军事应用的角度将数据融合定义为这样的一个过程，即把来自许多传感器和信息源的数据进行联合（Association）、相关（Correlation）、组合（Combination）和估值的处理，以达到准确的位置估计（Position Estimation）与身份估计（Identity Estimation），以及对战场情况和威胁及其重要程度进行及时的完整评价。吉林大学博士学位论文：多传感器数据融合问题的研究有的专家对上述定义进行了补充和修改，用状态估计代替位置估计，并加入了检测的功能，从而给出了如下定义：数据融合是一个多层次、多方面的处理过程，这个过程是对多源数据进行检测、结合、相关、估计和组合，以达到精确的状态估计和身份估计，以及完整及时的态势评估和威胁估计。此定义有三个要点：数据融合是多信源、多层次的处理过程，每个层次代表信息的不同抽象程度；数据融合过程包括数据的检测、关联、估计与合并；数据融合的输出包括低层次上的状态身份估计和高层次上的总战术态势的评估。从非军事应用的角度来说，数据融合是对多个传感器和信息源所提供的关于某一环境特征的不完整信息加以综合，以形成相对完整、一致的感知描述，从而实现更加准确的识别判断功能。综合考虑上述定义，融合都是将来自多传感

课后作业答案云计算与大数据

第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2.西摩·克雷(Seymour Cray) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6.Java 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8.(1) 超大规模 “云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都

数据挖掘之专家系统

《数据挖掘》期末总结 ——专家系统有关专家系统：定义：是一个（或一组）能在某特定领域内，以人类专家水平去求解该领域中困难问题的计算机智能程序系统。构成：完整的专家系统包括人机接口、推理机、知识库、数据库、知识获取器和解释机构六部分，如下图：用户领域专家知识工程师其核心在于推理机与知识库和综合数据库的交互作用，使得问题得以解决。工作过程： 1）根据用户的问题对知识库进行搜索，寻找有关的知识；（匹配）2）根据有关的知识和系统的控制策略形成解决问题的途径，从而构成一个假设方案集合；

3）对假设方案集合进行排序，并挑选其中在某些准则下为最优的假设方案；（冲突解决） 4）根据挑选的假设方案去求解具体问题；（执行） 5）如果该方案不能真正解决问题，则回溯到假设方案序列中的下一个假设方案，重复求解问题； 6）循环执行上述过程，直到问题已经解决或所有可能的求解方案都不能解决问题而宣告“无解”为止。企业、政府机构用的专家系统都是有严密的逻辑、也涉及大量的数据分析、并且是经过领域专家、工程师的经验校验，详细用户需求分析后的结果。而实际上，在我们的日常生活中，也不经意的在思维过程中用到了专家系统，譬如在游戏“你来描述我来猜”的过程中，我们就可以抽取出一个专家系统——、动物识别专家在推理过程中，会同时推出几个结论。如：有毛发、会吃肉、有斑点——首先推出金钱豹有黑色条纹——再推出老虎有蹄——再推出斑马

有关学科总结一学期结束，静下心复习总结时，才发现，这一学期无数次与数据挖掘打交道。还记得《应用统计学》第一次作业：谈谈统计学与数据挖掘的关系。还记得《管理信息系统》中CRM（客户关系管理系统），客户细分时提到的数据挖掘；决策支持系统以及BI中用到的数据挖掘。还记得《信息系统分析与设计》做需求分析时要用到数据挖掘。还记得跟老师做项目，查找信息可视化及知识图谱原理时，再一次提到数据挖掘。就像课堂上说的：“互联网的时代，我们缺的不再是数据本身，而是海量数据包含的、隐含的信息，而这一信息的获取，除了我们敏锐的观察力从数据本身看到以外，还有太多有价值的信息需要我们运用相当的工具去深入挖掘——数据挖掘，理所应当成为了时代的必须，也是我们取胜的必须”。《数据挖掘》课程本身更多的是给我们一种思想，一种看待、解决问题的新途径。通过课程的学习，我们不再简简单单的追求数据，我们会更多的去思考数据。《应用统计学》也在讲数据处理，但应用统计学更多的是对已知数据分布的描述和趋势的预测，抑或是结论的检验。而《数据挖掘》所讲的数据是更倾向于如何把表面无关的数据建立联系，并从中获取有用信息。《应用统计学》是现状的描述和预测的检验，而《数据挖

云计算和大数据基础知识12296

精心整理云计算与大数据基础知识一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。二、三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。四、云计算按运营模式分类 1、公有云公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。烦。B 2 3 五、六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。图2传统IT基础架构这种部署模式主要存在的问题有以下两点：硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

大数据与云计算研究报告

(说明：此文为WORD文档，下载后可直接使用)

摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloudcomputing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（bigdata）”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。关键词:大数据云计算数据分析数据挖掘

引言在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。2008年9月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”(bigdata)的专刊。2011年5月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Bigdata:Thenextfrontierforinnovation，competition，andproductivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012年3月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发

数据融合系统说明

数据融合系统说明一、系统结构系统结构如下图所示: 浮动车接口旅行时间接口快速路数据接口主干道数据接口 FZDB1 FZDB2 data 预测预报服务水平云星宇快速路数据 SCOOT 信号系统主干道数据博瑞巨龙旅行时间数据首信浮动车数据数据接入层应用层数据融合系统通过四个接口程序将数据接入系统中，分别为快速路、旅行时间、主干道、浮动车。其中FZDB1主要接收各系统数据，FZDB2主要将数据提供给预测预报系统和服务水平系统使用。二、系统数据来源数据融合系统采集快速路检测系统、旅行时间系统、信号系统以及浮动车的数据，对数据进行解析，存储，并在此基础上进行融合和统计，并提供相应的数据接口给上端系统使用，系统的数据分为原始数据和统计数据。 ◆ 原始数据：根据上层系统的应用需求以及会议的协调结果，系统需要提供最原始的采集数据，针对这种需求，我们在系统中建立了原始数据表，同时提供说明如下：快速路检测系统原始数据表表名：EXPRESS_WAY_RAW_DATA 字段含义类型说明 LINK_ID 检测断面编号 VARCHAR(20) LANE_NO 车道号 VARCHAR(20) 1、2、……为外环或由东向西或由南向

北的车道，11、 12、……为内环或由西向东或由北向南的车道，1和11是靠近中心隔离带的车道TIME 数据时间VARCHAR(20) 检测数据2分钟统计周期结束时的时间 FLOW 流量NUMBER(8,3) 2分钟通过的车辆数 OCC 占有率NUMBER(8,3) 2分钟内的时间占用率，单位％ASPEED 平均速度NUMBER(8,3) 2分钟内的平均速度，240表示数据缺失，单位km/h LARGE_CAR_FLOW 大车流量NUMBER(8,3) 2分钟内通过的大车数旅行时间检测系统原始数据表表名：TRA VEL_TIME_DATA 字段含义类型说明 PACKET_ID 数据包序列号VARCHAR(20) 没有实际用途，用于核对数据PLATE 车牌号码VARCHAR(20) TIME_IN 入路口时间VARCHAR(20) JUNCTION_IN 入检测点编号NUMBER(6) TIME_OUT 出路口时间VARCHAR(20) JUNCTION_OUT 出检测点编号NUMBER(6) 信号平台原始数据表表名：U06_MESSAGE 字段含义类型说明 LINK_ID 连线编号VARCHAR(20) UPDATE_TIME 数据时间DATE MPH 速度（英里/小时）NUMBER(8,3) KPH 速度（公里/小时）NUMBER(8,3) OCC 占有率NUMBER(8,3) 除以12000为时间占有率

大数据与云计算(论文)精编版

大数据与云计算摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloud computing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（big data）”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。关键词: 大数据云计算数据分析数据挖掘引言在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。2008 年9 月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”( big data) 的专刊。2011 年5 月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据: 创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Big data: The next frontier for innovation，competition，and productivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012 年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012 年3 月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发重要。人类、数据集和算法的协同进化将最终决定“大数据”究竟是会创造新财富，还是会摧毁旧价值。本文首先介绍了云计算的相关概念，云计算为大数据的诞生创造了物质基础，从而引出大数据的相关概念。通过大数据与云计算之间关系的比较，使读者对大数据与云计算有一个清晰的了解。文章介绍了大数据特征、作用以及对大数据分析的方法理论，对大数据的两种处理模式、处理流程以及关键技术进行了分析，提出MapReduce与关系数据库融合技术，为未来大数据的工作提供了一个参考。

云计算和大数据基础知识

云计算与大数据基础知识一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。云计算的核心理念是资源池。二、云计算的基本原理云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。三、云计算的特点 1、支持异构基础资源云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里

数据融合概念

专家系统研究现状与展望_20073195414523

专家系统研究现状与展望杨兴1，朱大奇1，桑庆兵1，史慧 2 (1.江南大学控制科学与工程研究中心,无锡 214122； 2.北京航天测控技术公司故障诊断技术部,北京 100830) 摘要：回顾了专家系统发展的历史和现状，对目前比较成熟的专家系统模型进行分析，指出各自的特点和局限性。最后对专家系统的热点进行展望和对新型专家系统的介绍。关键词：专家系统；知识获取；数据挖掘；多Agent系统；人工神经网络 0 引言近三十年来人工智能（Artificial Intelligence，AI）获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。作为人工智能一个重要分支的专家系统（Expert System，ES）[1]是在20世纪60年代初期产生和发展起来的一门新兴的应用科学，而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。1982年美国斯坦福大学教授费根鲍姆给出了专家系统的定义：“专家系统是一种智能的计算机程序，这种程序使用知识与推理过程，求解那些需要杰出人物的专门知识才能求解的复杂问题。” 一般认为，专家系统就是应用于某一专门领域，由知识工程师通过知识获取手段，将领域专家解决特定领域的知识，采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式，存放在知识库中，然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令，运用推理机构控制知识库及整个系统，能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机（软件）系统。专家系统有三个特点，即：启发性，能运用专家的知识和经验进行推理和判断；透明性，能解决本身的推理过程，能回答用户提出的问题；灵活性，能不断地增长知识，修改原有的知识。 1 专家系统的产生与发展专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[2~4]：初创期(1971年前)，成熟期(1972—1977年)，发展期(1978年至今)。 1.1 初创期人工智能早期工作都是学术性的，其程序都是用来开发游戏的。尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[5]，但其真实目的在于计算机编码加入人的推理能力，以达到更好的理解。在这阶段的另一个重要领域是计算逻辑。1957年诞生了第一个自动定理证明程序，称为逻辑理论家。20世纪60年代初，人工智能研究者便集中精力开发通用的方法和技术，通过研究一般的方法来改变知识的表示和搜索，并且使用它们来建立专用程序。到了60年代中期，知识在智能行为中的地位受到了研究者的重视，这就为以专门知识

数据融合系统说明

数据融合系统说明、系统结构系统结构如下图所示 I 首信浮动车数据 I 浮动车接口系统通过四个接口程序将数据接入系统中，分别为快速路、旅行时间、主干道、浮动车。其中FZDB1主要接收各系统数据，FZDB2主要将数据提供给预测预报系统和服务水平系统使用。二、系统数据来源数据融合系统采集快速路检测系统、旅行时间系统、信号系统以及浮动车的数据，对数据进行解析，存储，并在此基础上进行融合和统计，并提供相应的数据接口给上端系统使用，系统的数据分为原始数据和统计数据。原始数据：根据上层系统的应用需求以及会议的协调结果，系统需要提供最原始的采集数据，针对这种需求，我们在系统中建立了原始数据表，同时提供说明如下：快速路检测系统原始数据表字段含义类型说明 LINK_ID 检测断面编号 VARCHAR(20) LANE_NO 车道号 VARCHAR(20) 1、2、……为外环或由东向西或由南向数据接入层主干道数据接口 * 云星宇快速路数据快速路数据接口八一旅行时间接口博瑞巨龙旅行时间数据数据融合应用层

旅行时间检测系统原始数据表表名：TRAVEL TIME DATA 信号平台原始数据表

表名：统计数据：根据上端系统的需要，我们对原始数据进行了一系列的统计计算，存入系统中，提供给上端系统使用。统计数据列出如下：快速路检测系统五分钟统计数据计算原则：快速路检测系统的数据是两分钟周期采集一次，系统中五分钟的数据计算周期为五分钟，逢分钟尾数1, 6计算。计算公式为：流量：5分钟流量=（0-2分钟流量）+ （2-4分钟流量）+ （4-6分钟流量）/2大车流量：5分钟流量=（0-2分钟大车流量）+ （2-4分钟大车流量）+ （4-6分钟大车流量）/2速度：5分钟速度=（（0-2分钟速度）+ （2-4分钟速度）+ （4-6分钟速度））/3 占有率：5分钟占有率=（（0-2分钟占有率）+ （2-4分钟占有率）+ （4-6分钟占有率））/3 快速路检测系统五分钟统计数据表: 表名：STAT 5M

大数据、人工智能与云计算的融合

大数据、人工智能与云计算的融合大数据，人工智能以及云计算受到了各行各业的关注，各个行业都在探索大数据、人工智能以及云计算的应用方式和方法，也取得了不错的成绩，但是对三者的融合应用，依然未达到预期的目的。基于此，文章就大数据、人工智能以及云计算的融合应用做讨论分析，旨在明确融合应用的基本目标和思路，从而为融合应用实践开展提供帮助。一、大数据概述大数据是近年来提及率比较高的一个词汇，其在目前的社会生产中得到了广泛的利用，并对企业进步和产业改革起到了重要的作用。总资料分析来看，所谓的大数据，具体指的是数据体量以及类别非常判断感的数据整体。在这个整体当中，利用传统的数据库工作难以实现对数据的有效处理，所以需要利用全新的技术和方法处理数据。大数据在目前的应用中表现出了四个方面的突出特点，分别是数据类型多、数据处理快、数据真实性高以及数据规模大。大数据这个概念正式被提出是在2011年，但其发展要追溯到更早。上世纪90时代就有了大数据的萌芽，相关的研究在积极的推进。到2003年—2006年大数据发展进入了突破期，很多重要的理论以及数据处理方式得以建立，其中最为代表的是

Facebook的产生以及应用。2010年大数据进入成熟阶段，开始在智能手机当中进行广泛的使用。二、人工智能概述人工智能是智能社会发展的重要内容之一，对于目前的智能化城市、智能化建筑建设有着非常突出的作用。从现阶段的分析来看，所谓的人工智能，主要指的是对模拟人类智慧的理论、技术的应用形同进行的开发和研究。人工智能属于计算机学科的一个重要分支，其最终的发展目的是生产与人类智能相近的智能机器。从目前的而具体发展来看，人工智能的进步与计算机的发展是有显著联系的。三、大数据与人工智能的关系分析从近年来的资料分析来看，大数据和人工智能的交叉越来越显著，这种交叉使得越来越多的方法、应用以及价值得以产生。现如今，人们处理大数据的能力在不断的提升，比如人类通过分类、检索和统计方法的利用，有效的提升了大数据的实际利用价值，而就大数据能力的提升而言，其与大数据技术的进步是密不可分的。再者，在大数据的分析方面，人工智能的部分方法也得到了显著的应用。对学者的研究资料进行分析发现要想很好的解决人工智能的成长性和扩展性问题，需要应用大数据技术。在传统的人工智能技术利用当中，人类相似学习研究能力的实现比较的困难，而出现这样的问题，主要是因为人工智能的复杂性比较突出，

数据挖掘报告

数据挖掘报告一、数据挖掘综述随着信息时代的来临，网络技术的发展和普及，各个行业都有爆炸性的数据增长，这些海量的数据中隐藏着我们需要的信息和财富。国际数据公司（IDC）报告称，2011年全球被复制和创建的数据总量就已经大得惊人，在短短几年时间内增长了近9倍，而且预计这些数据每两年就将至少增加一倍。并且，政府机构也对外宣称了要加快数据研究进度这一重大计划，各行业也在积极讨论数据挖掘研究带来的吸引力。面对如此庞大的数据，以及这些数据背后的价值和新的机遇，挖掘和研究这些数据就会给我们带来挑战和切实的利益。早在1989 年8 月美国底特律召开的第11 届国际功能会议上就出现了KDD 这个术语，1995年学术界和工业界共同成立了ACM 数据挖掘与知识发现专委，后者发展成为数据挖掘领域的顶级国际会议。数据挖掘是一门交叉学科，涉及到各个行业和各个领域，同时，随着各行业对大量数据的处理深度和分析上的需求的增加，数据挖掘研究已经成为了学术界研究的热门学科，同时也受到各领域的重视。经过多年的发展，数据挖掘研究领域成果颇丰，已经有了一套自己的基础理论。从大体趋势来说，国内和国外的研究方法和方向有差异，尤其是在某些方面还是存在着一定的差距。总的来说，国外的研究更偏重交叉学科和理论基础的研究，而国内则偏重于实际的应用上，用数据来解决实际的问题。同时，国内的学者在研究上也处于世界前沿水平，在国际舞台上也有十分突出的成绩，近年来也频频有国内团队登上国际领奖台。在20世纪90年代中后期，用关联规则来进行挖掘、分类、预测等被逐渐用于时间序列数据挖掘和空间数据挖掘，以发现与时间和空间相关的有价值的模式，这些手段使得数据挖掘研究领域已经有了一些比较成熟的技术。如今的定位系统、手持移动设备等设备的普及和应用积累了大量的移动对象数据，对这些数据领域的研究使我们受益匪浅。近年来，数据挖掘研究已经渗透到生物信息、医疗卫生、智能交通、金融证券、社交网络、多媒体数据挖掘、轨迹数据、文本数据等各大领域。这些领域与数据挖掘研究接轨后又会出现一些新的机遇和挑战。数据挖掘是从大量数据中抽取隐含的事先未知的具有潜在有用信息或知识的非平凡过程。一般来说可以把数据挖掘过程分为6 个阶段，如图所示。

云计算和大数据

附件7 “云计算和大数据”重点专项 2016年度项目申报指南依据《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》、《关于促进云计算创新发展，培育信息产业新业态的意见》、《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》等文件，科技部会同相关部门组织开展了《云计算和大数据重点专项实施方案》编制工作，在此基础上启动“云计算和大数据重点专项”2016年度项目，并发布本指南。云计算和大数据专项总体目标是：形成自主可控的云计算和大数据系统解决方案、技术体系和标准规；在云计算与大数据的重大设备、核心软件、支撑平台等方面突破一批关键技术；基本形成以自主云计算与大数据骨干企业为主体的产业生态体系和具有全球竞争优势的云计算与大数据产业集群；提升资源汇聚、数据收集、存储管理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力，实现核心关键技术自主可控，促进我国云计算和大数据技术的研究与应用达到国际领先水平，加快建成信息强国。专项围绕云计算和大数据基础设施、基于云模式和数据驱动的新型软件、大数据分析应用与类人智能、云端融合的感知认知. . . .

与人机交互4个创新链（技术方向）部署31项研究任务，专项实施周期为2016年-2020年。按照分步实施、重点突出原则，2016年首批在4个技术方向启动12个任务。针对任务中的研究容，以项目为单位进行整体申报，研究容需覆盖相应指南方向的全部考核指标。项目设1名项目负责人，项目下设课题数原则上不超过5个，每个课题设1名课题负责人，每个课题牵头单位及参与单位原则上不超过5个。 1.云计算和大数据基础设施 1.1 软件定义的云计算基础理论和方法（前沿基础类）研究容：软件定义的云计算基础理论；能效优化的分布存储和处理的硬件及软件系统架构；大数据的复杂性、可计算性与云平台处理效率的关系；混合云中面向软件定义的虚拟专用云的动态构建理论与方法以及应用运行机理；资源聚合与解耦的模型与构建方法；软件定义云平台的可用性、可审计性等度量与测评方法；软件定义的云计算原型系统。考核指标：建立软件定义的云计算基础理论，设计一组有效的模型与方法并在云计算原型系统中予以验证；形成软件定义云计算的可用性、可审计性与性能的度量模型与评测方法；形成一批高水平、有国际高影响力的成果；形成一组软件定义的云计算相关规和标准（送审稿）。 —2—

大数据与云计算和物联网的关系

【最新资料,Word版，可自由编辑！】大数据与云计算和物联网的关系大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统”，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。根据这一观点，我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据，云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。从这幅图中我们可以看出：物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。大数据市场格局从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。我们可以通过这样一张图片，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算的形式，将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息，这就是大数据分析。

大数据与云计算简答题

. 一、云计算与大数据的定义、特征 1、云计算的定义：是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。（维基百科）一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享软硬件资源和信息，可以按需提供给计算机和其他设备。云计算能够给用户提供可靠的、自定义的、最大化资源利用的服务，是一种崭新的分布式计算模式。云计算的类型可以分为基础设施即服务（Iaas）、平台即服务（Pass）、软件即服务（Saas）。 2、云计算的特征：超大规模、虚拟化、高可靠性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。（1）服务资源池化：通过虚拟化技术，对存储、计算、内存、网络等资源化，按用户需求动态地分配。（2）可扩展性：用户随时随地可以根据实际需要，快速弹性地请求和购买服务资源，扩展处理能力。（3）宽带网络调用：用户使用各种客户端软件，通过网络调用云计算资源。（4）可度量性：服务资源的使用可以被监控、报告给用户和服务商，并可以根据具体使用类型收取费用。（5）可靠性：自动检测失效节点，通过数据的冗余能够继续正常工作，提供高质量的服务，达到服务等级协议要求。 3、大数据的定义：（维基百科）指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过科容忍时间的数据集，即大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而备受关注。 4、大数据的特征（5V特征）：（1）数据体量（Volume）巨大，指收集和分析的数据量非常大，从TB级别跃升至PB 级别；（2）处理速度（Velocity）快，需要对数据进行近实时的分析；（3）数据类别（Variety）大，大数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式；（4）数据真实性（Veracity），大数据中的内容是与真实世界中的发生息息相关的，研究大数据就是从庞大的网络数据中提取能够解释和预测现实事件的过程。（5）价值密度低，商业价值（Value）高，通过分析数据可以得出如何抓住机遇及收获价值。二、云计算安全，可信云以及用户对云计算信任的预期？由于云服务的“外包”特性，用户对云提供商是否能够对其数据安全提供保障，对其应用程序是否按照约定的方式安全执行产生了怀疑，亦即云服务的可信性问题。云服务的可信问题不仅指服务计算环境受其开放、共享等特点而导致服务结果可能受云服务提供商的主观意志等因素导致的不可信。用户对云服务的安全怀疑主要集中在客观与主观两个方面：客观来说，云计算的集中服务模式使其更容易成为安全攻击的目标，而云计算技术的大规模分布式处理也大大增加了安全管理的难度，因此服务商是否具有足够的安全管理能力来保证用户信息安全值得怀疑；主观方面，由于云计算模式下，用户信息的存储、管理以及应用处理都在云服务方完成，用户丧失控制权，此时如何保证服务方忠实履行自己的服务协议，保证服务质量，并且不会通过自己的特权来违规使用用户资源获利成为必须要解决的问题。如果云服务的行为和结果总是与用户预期的行为和结果一致，那么就可以说云服务是可信的。要讨论云服务的可信性，需要明确3个方面的问题： 1）用户的界定。不同用户拥有的信息安全敏感度不同，对于云安全性认定也不同。精选word范本！