语义Web应用研究综述
４１３０２００９，３０（１７）计算机工程与设计ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＤｅｓｉｇｎ
?开发与应用?
语义Ｗｅｂ应用研究综述
钟福金１，辜丽川２张友华２
（１．宜宾学院计算机与信息科学系，四川宜宾６４４０００；２．安徽农业大学信息与计算机学院，安徽合肥２３００３６）摘要：介绍了语义Ｗｅｂ的关键技术ＸＭＬ、ＲＤＦ（Ｓ）和本体，并指出了语义Ｗｅｂ技术的众多应用领域：知识管理、语义搜索、Ｐ２Ｐ、电子商务、电子政务、语义网格、Ｗｅｂ挖掘、语义Ｗｅｂ服务，智能信息Ａｇｅｎｔ和语义门户等．从这些领域当前面临的困难和挑战出发，分析和论述了语义Ｗｅｂ技术在这些应用领域的作用、应用前景和部分研究成果。
关键词：语义Ｗｅｂ；本体；应用；Ｗｅｂ服务；语义网格
中图法分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ａ文章编号：１０００．７０２４（２００９）１７－４１３０．０４
Ｓｕｒｖｅｙｏｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｓｅｍａｎｔｉｃｗｅｂ
ＺＨＯＮＧＦｕ－ｊｉｎｌ．ＧＵＬｉ．ｃｈｕａｎ２．ＺＨＡＮＧＹｏｕ．ｈｕａ２
（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ，ＹｉｂｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙｉｂｉｎ６４４０００，Ｃｈｉｎａ；
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＡｎｈｕｉＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｅｆｅｉ２３００３６，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆｓｅｍａｎｔｉｃｗｅｂ，ＸＭＬ，ＲＤＦ（Ｓ）ａｎｄｏｎｔｏｌｏｇｙａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｍａｎｙａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｆｉｅｌｄｓａｒｅｇｉｖｅｎ，ｓｕｃｈａｓｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｓｅｍａｎｔｉｃｓｅａｒｃｈ，Ｐ２Ｐ，ｅ—ｂｕｓｉｎｅｓｓ，ｅ－ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ，ｓｅｍａｎｔｉｃ鲥ｄ，ｗｅｂｍｉｎｉｎｇ，ｓｅｍａｎｔｉｃｗｅｂｓｅｒｖｉｃｅｓ，ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｇｅｎｔａｎｄｓｅｍａｎｔｉｃｐｏｒｔａｌ．Ａｆｔｅｒａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙａｎｄｃｈａｌｌｅｎｇｅｆａｃｅｄｂｙｔｈｅｓｅｆｉｅｌｄｓ，ｓｅｍａｎｔｉｃｗｅｂ’Ｓｆｕｎｃｔｉｏｎｓ，ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｒｅｎｄａｎｄｓｏｍｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔａｒｅｄｅｓｃｒｉｂｅｄ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｅｍａｎｔｉｃｗｅｂ；ｏｎｔｏｌｏｇｙ；ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ；ｗｅｂ
ｓｅｒｖｉｃｅｓ；ｓｅｍａｎｔｉｃｇｒｉｄ
Ｏ引言
ＴｉｍＢｅｍｅｒｓ．Ｌｅｃ提出了语义Ｗｅｂ【１１的伟大构想。简言之，
语义Ｗｅｂ就是能理解人类语言的智能网络，可以使人与计算机之间的交流变得很轻松。通过将Ｗｅｂ内容的语法结构和语义以知识表示形式显示地表示出来，以实现与其它信息源共享，使得人之间、人和机器之间以及机器与机器之间能准确地相互理解，从而实现最大程度的互操作性。语义Ｗｅｂ要能顺利工作，就要求计算机能结构化地组织信息和规则集合，以使计算机利用规则进行自动推理。语义Ｗｅｂ体系结构是一个七层模型，其结构如图１所示。语义Ｗｅｂ带来了很多新的发展机遇，它有着非常广泛的应用领域。本文介绍了语义Ｗｅｂ的关键技术；对语义Ｗｅｂ的应用作了认真分析和论述。
ｌ语义ｗ曲的关键技术
１．１ＸＭ［Ｌ
１９９８年２月１０日Ｗ３Ｃ（ｗｏｒｌｄｗｉｄｅｗｅｂｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）正式公布了ＸＭＬＩ．０版本。ＸＭＬ（ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅｍａｒｋｕｐｌａｎｇｕａｇｅ）目ｐ可扩展标记语言，使用于标记电子文件的结构划语言。与ＨＴＭＬ相比，ＸＭＬ剀是一种真正的数据描述语言，它没有固定的标记符
ｇ
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ＯｎｔｏｌｏｇｙＶｏｃａｂｕｌａｒｙ
图１语义Ｗｅｂ结构
号，允许用户自己定义一套适合于应用的文档元素类型，因而具有很大的灵活性。Ⅺ帆包含了大量的自解释型的标记文本，每个标记文本又由若干条规则组成，这些规则可用于标识，使ＸＭＬ能够让不同的应用系统理解相同的意义，正是由于这些标识的存在ＸＭＬ能够有效地表达网络上的各种知识，也为网上信息交换提供了载体。
１．２ＲＤＦ与ＲＤＦＳｃｈｅｍａ
ＲＤＦ是用来描述资源及其之间关系的语言规范。它不仅是描述数据的框架，而且是表示数据的框架。ＲＤＦ的摹本数据模型是一个三元组。其基本对象类型有：资源、属性、陈
收稿日期：２００８—０９－１２；修订日期：２００９．０３．０６。
基金项目：国家自然科学基金项目（３０８００６６３）；国家８６３商技术研究发展计划基金项目（２００７ＡＡ０４Ｚｉｌ６、２００６ＡＡｌ０２２４９）。
作者简介：钟福金（１９７９－－），男，重庆人，硕士，讲师，研究方向为语义Ｗ曲与Ｗｅｂ服务；辜丽川（１９７４一）．男，四川宜宾人，博士研究生，讲师，研究方向为机器学习、决策支持技术；张友华（１９６７一），男，安徽肥西人，博士，副教授，研究方向为物流信息化技术、人工智能。
Ｅ－ｍａｉｈ甸ｉｎ－ｚＩｌｏｎｇ＠１６３．ｃｏｒｄ
万方数据
钟福金，辜丽川，张友华：语义Ｗｅｂ应用研究综述２００９，３０（１７）４１３１
述，又称声明。每一个资源都具有属性，每一个资源通过惟一资源标识符ＵＲＩ来标识，它的属性由属性类型来标识，每个属性类型都有对应的属性值。属性类型表示出这些属性值与资源之间的关系。在ＲＤＦ中，属性值要么是一些被公认的具有原子属性的事物，要么是其它的资源，而这些资源本身又拥有自身的属性，所有指向同一资源的陈述的集合称为该资源的一个描述。ＲＤＦ采用ＸＭＬ语言作为编码结构，两者相互兼容。其主要目标是定义一种机制来描述资源，使用ＲＤＦ模型标识的元数据为语义Ｗｅｂ提供有关语义信息的一致性控制。
ＲＤＦＳｃｈｅｍａｕｌ使用一种机器可以理解的体系来定义描述资源的词汇，其功能就像一个字典，可以将其理解为大纲或规范。ＲＤＦＳ进一步定义了建模原语，其中，主要的类有ｒｄｆｓ：Ｒｅ—ｓｏｕｒ∞、ｒｄｆｓ：Ｃｌａｓｓ和ｒｄｆｉＰｒｏｐｅｒｔｙ：主要属性有ｒｄｆ：ｔｙｐｅ、ｒｄｆｓ：ｓｕｂ－Ｃｌ髂ｓＯｆ和ｒｄｆｓ：ｓｕｂＰｒｏｐｅｒｔｙＯｆ：核心约束有ｒｄｆｓ：ｄｏｍａｉｎ、ｒｄｆｓ：Ｃｏｎ—ｓｔｒａｉｎｔＲｅｓｏｕｒｃｅ、ｒｄｆｓ：ＣｏｎｓｔｍｉｎｔＰｒｏｐｅｒｔｙ和ｒｄｆｓ：ｒａｎｇｅ。
１．３本体（Ｏｎｔｏｌｏｇｙ）
本体是哲学上的概念，从哲学上讲本体就是客观现实的抽象本质。在人工智能领域，本体是指给出构成相关领域词汇的基本术语和关系，以及利用这些术语和关系构成的规定这些词汇外延的规则的定义。现在计算机领域对本体最流行的定义就是概念模型的明确的规范说明。本体的目标就是获取相关领域的知识，提供对该领域知识的共同理解，确定该领域内共同认可的概念及其属性，并从不同层次的形式化模式上给出这些概念和概念之间相互关系的明确定义。人类、数据库和应用软件使用本体来共享领域知识（一个领域是指一个特定的学科范围或者知识范围，例如医药、设备制造、房地产、汽车修理以及财务管理等）。本体既包括一个领域内的知识也包括各种领域之间的知识，使用这种方式使知识被重用。本体描述语言有很多，如：ＲＤＦ（Ｓ）、ＯＩＬ、ＤＡＭＬ、ＤＡＭＬ＋ＯＩＬ、ＯＷＬ、ＳＨＯＥ和ＸＯＬ等。另外，开发本体的工具有很多，如ＫＡＯＮＯｎｔｏＭａｔＳＯＥＰ、ＯｎｔｏＥｄｉｔ、Ｏｎｔｏｌｍｇｕａ、Ｐｒｏｔ６醇等。
２语义ｗ曲的具体应用
语义Ｗｅｂ不仅能为人类用户而且能为软件Ａｇｅｎｔ提供从语法层次到语义层次上的瓦操作性。基于语义Ｗｅｂ相关技术之上，可以开发出各种各样的应用。
２．１智能信息检索与语义搜索
面对ＷｅｂＩ二的海量信息，传统的Ｗｅｂ信息表示方法使信息检索的查准率和查全率均不理想。根本原因在于当今万维网的信息主要是基于语法构建的，因此要改进信息检索的效果，就必须对万维网上的信息进行语义标记。语义Ｗｅｂ技术提供了这一机制即本体，本体的构建需要领域知识专家的参与。从当代ＷＷｗ上保留的大量普通Ｗｅｂ页面中提取出语义信息，构建出页面内容的本体，然后根据本体对新的页面进行语义标记，这是一种可能的途径。实现这一过程可采用本体自学习系统，从而实现本体的自动或半自动获取。文本信息可以采用语义Ｗｅｂ技术，结合模式识别和对象提取等技术，实现基于本体概念的检索。
现有的搜索引擎是基于关键字的０１，关键词的多义性和同义性降低了搜索的准确性，在搜索时通常会找到大量的与目
标无关的内容。如搜索“老泰山”，可能返回大量与泰山有关的页面，而这与用户的本意相差太远。语义Ｗｅｂ技术就可以较好地处理这个问题，它能根据精确的概念、知识结构和推理规则进行搜索，从而得到与用户目标比较接近的结果。如上例返回的结果就一定是与“岳父”有关的信息。
２．２个人和企业的知识管理
过去的知识管理面向的是存放于文件或是数据库中的知识。当知识库规模不断扩大，知识的检索和处理也就开始变得低效：而且，不同的异构数据源之间也很难达成数据共享。通过语义Ｗｅｂ技术，特别是借助于本体（Ｏｎｔｏｌｏｇｙ）和机器可处理的元数据（Ｍｅｔａｄａｔａ），对知识进行精确的语义标注之后，这为知识管理由更多的面向文件的观点转化为更多的面向知识项目的观点铺平了道路。当然，实现异构数据源的知识共享不再是难事。２．３基于Ｏｎｔｏｌｏｇｙ的智能信息Ａｇｅｎｔ
面向Ａｇｅｎｔ的计算能帮助人们在复杂、异构、不确定的信息环境中识别复杂模式。可是，由于Ａｇｅｎｔ难以理解和处理自
然语言描述的数据Ｍ，它不能充分发挥其优势。语义Ｗｅｂ为智能Ａｇｅｎｔ提供了很好的语义环境，如果由智能Ａｇｅｎｔ存取Ｗｅｂ上的信息，语义Ｗｅｂ的本体库就显得很有用了，它允许Ａｇｅｎｔ处理本体中的概念和一组推理规则，这提高了Ａｇｅｎｔ处理信息的准确性。例如，搜索Ａｇｅｎｔ可以只搜索指向精确概念的那些Ｗｅｂ页面，而不是含有具有歧义的关键词的所有页面。更高级的Ａｇｅｎｔ将根据本体自动把Ｗｅｂ页面信息关联到相关的知识和规则，发现并获取Ｗｅｂ上的有用信息。
２．４语义Ｗｅｂ服务
语义Ｗｅｂ服务是将语义Ｗｅｂ技术应用到Ｗｅｂ服务领域，实现Ｗｅｂ服务的自动发现、调用和合成。然而，这种假设基于两个前提嘲：第一，所引用的Ｏｎｔｏｌｏｇｙ支持自动推理；第二，智能Ａｇｅｎｔ能够理解Ｏｎｔｏｌｏｇｙ中的概念。要实现这两个前提需要基于描述逻辑的本体形式语言如ＯＷＬ和标准的、更高层次的本体
如基于ＯＷＬ的框架ＯＷＬ－Ｓ鲫以使本体所表达的语义得到统一。
ＯＷＬ是～种定义和实例化“Ｗｅｂ本体”的语言。ＯＷＬ提供了３种表达能力递增的子语言ＯＷＬＬｉｔｅ、ＯＷＬＤＬ和ＯＷＬＦｕｌｌ，以分别用于特定的实现者和用户团体。ＯＷＬＬｉｔｅ用于提供给那些只需要一个分类层次和简单约束的用户，ＯＷＬＤＬ支持那蝗需要最强表达能力的推理系统的用户，ＯＷＬＦｕｌｌ支持那些需要尽管没有可计算性保证，但有最强的表达能力和完全自由的ＲＤＦ语法的用户。
在ＯＷＩ＿，－Ｓ中，一个服务由３个部分来描述：ＳｅｒｖｉｅｅＰｒｏｆｉｌｅ、ＳｅｒｖｉｃｅＭｏｄｅｌ和ＳｅｒｖｉｃｅＧｒｏｔｍｄｉｎｇ。ＳｅｒｖｉｅｅＰｒｏｆｉｌｅ说明服务是干什么的，ＳｅｒｖｉｃｅＭｏｄｅｉ说明服务是怎么做的，Ｓｅｒｖｉｃ宅Ｇｒｏｕｎｄｉｎｇ详细地说明了该如何访问服务。
２．５语义Ｗｅｂ挖掘
语义Ｗｅｂ挖掘哪旨在将Ｗｅｂ挖掘和语义Ｗｅｂ这两大研究领域结合起来，使其相互促进、共同发展。一方面，Ｗｅｂ挖掘的结果有助于构建语义Ｗｅｂ：另一方面，语义Ｗｅｂ的语义知识使得Ｗｅｂ挖掘更易实现同时能改善Ｗｅｂ挖掘的结果。语义Ｗｅｂ赋予传统的ＷＷＷ形式化的语义知识，从而为丰富传统的Ｗｅｂ挖掘奠定了良好的基础。在语义Ｗｅｂ中超链接通过显式的方
万方数据
４１３２２００９，３０（１７）计算机工程与设计ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＤｅｓｉｇｎ
式表达出来，这使得知识工程师须对Ｗｅｂ结构进行更进一步的挖掘：同时，Ｗｅｂ页面内容具有了明确的语义要求能够接受更加结构化的数据输入的Ｗｅｂ挖掘技术。相应地，语义Ｗｅｂ挖掘分为：语义Ｗｅｂ内容及结构挖掘和语义Ｗｅｂ使用记录挖掘。２．６语义网格
在英国的ｅ－Ｓｃｉｅｎｃｅ计划研究中，人们发现，网格的现有努力和ｅ．Ｓｃｉｅｎｃｅ设想之间存在差距，要达到ｅ－Ｓｃｉｅｎｃｅ的易用性和无缝自动化要求，必须实现尽量多的机器可处理性和尽量少的人类介入，这和语义Ｗｅｂ的目标有一定的相似，在２００１年最先提出了语义网格的构想，并于２００２年在全球网格论坛ＧＧＦ成立了语义嘲格研究组ＳＥＭ．ＧＲＤ。语义网格小组对语义网格进行的定义如下嘲：语义网格就是“对当前网格的一个扩展，其中对信息和服务进行了很好的定义，可以更好地让计算机和人们协同工作”。可以说语义网格是网格在语义能力上的扩展；从另一个角度也可以说语义网格是语义Ｗｅｂ对计算能力的扩展。语义网格构想的关键之处就是把所有的资源，包括服务，都用一种机器可处理的方式来描述，其目标是实现语义的互操作性。达到这个目标的一种实现方法是把语义Ｗｅｂ的关键技术应用到网格计算的开发中，下至基础设施上至网格应用。语义网格通过将网格上的信息进行更好的形式化描述以使计算机尽可能取代人进行网格上信息处理，从而让诸如电子商务、电子政务、数字图书馆等智能化服务在网格上开展成为可能。中国科学院计算技术研究所知识网格研究组在诸葛海研究员的带领下正在开展语义网格方面的研究。重点解决３个方面的问题：资源的规范组织、语义互联和智能聚合。２．７对等计算（Ｐ２Ｐ）
Ｐ２Ｐ“”与语义Ｗｅｂ技术的结合可支持分散的异构的环境，可用较小的努力来分享知识，知识分享和发现比较容易。它们能否结合成功的关键在于“即时语义”的使用。“即时语义”建立在轻载的或重载的本体上，这些本体由不同的个人、部门或组织创建。为了能为不同的个人或组织提取共享的本体，“即时语义”考虑了本体定义、概念的使用、与实际数据的关系之间的重叠。智能代理将使用这样的定义来确保知识被适当地构造，以便能轻易地被重用。
２．８电子商务
传统的电子商务存在许多问题：控制问题、信息发现问题、环境问题、兼容性问题和智能问题等。在电子商务应用中引入语义Ｗｅｂ技术能在一定程度上解决上述问题。目前国内外对语义Ｗｅｂ技术在电子商务中应用的研究…１主要集中在描述语言、基于本体的企业商务集成方法与架构（用户需求或产品或企业商务过程的语义描述、本体映射、Ｗｅｂ服务发现与组合、电子商务集成框架）、领域本体的管理（包括电子商务本体构建、本体库的管理）、ＣＲＭ、电子交易、企业知识管理等方面。２．９电子政务
在电子政务建设中，充分利用语义Ｗｅｂ赋予Ｗｅｂ资源更明确、更完善的语义，使得在政府不同部门之间、公众与政府之间对词汇的表示达成一致的同时，机器也能够理解Ｗｅｂ上的内容并实现不同政务系统之间的协同工作。同时，语义Ｗｅｂ给智能Ａｇｅｎｔ和Ｗｅｂ服务提供了语义信息和必要的推理机制，这使得电子政务平台在分布式的环境下具有良好的智能，各种政务应用能够无缝地进行语义互操作，克服现有电子政务平台的一些不足。简言之，语义Ｗｅｂ技术对电子政务的影响主要有：解决电子政务中标准化问题，提供智能的查询服务，提供一站式服务，实现语义互操作和政务智能以及实现有效的知识管理等。
２．１０语义门户
传统门户是基于传统Ｗｅｂ技术建造的，以人为使用对象，而传统Ｗｅｂ技术在信息的搜索、访问、提取、注释和处理方面表现出很大的局限性，如缺乏对Ｗｅｂ上信息的描述，ＨＴＭＬ提供的链接缺乏语义，基于关键词检索的查准率低下，从而限制了门户网站对信息共享和通信的支持。语义门户“２１是语义Ｗｅｂ技术驱动的门户网站，它是实现具有共同兴趣目标的用户之间的信息交流和共享的平台。语义门户使用语义Ｗｅｂ技术来提供语义检索、浏览和内容集成，语义Ｗｅｂ标准为这种门户的设计开创了新思路。尤其是它可以为人们如何揭示门户信息提供相关标准；ＲＤＦ的出现使得信息项及相关元数据具有了灵活的、可扩展的格式；ＯＷＬ能够明确揭示对信息项进行分类与建构的领域本体。同传统门户相比，使用语义Ｗｅｂ标准进行门户设计具有以下优点：多维检索和浏览、信息结构的演化和扩展、领域扩展、跨学科门户整合等。
目前在国外已有一些建成的语义门户，比如ＯｎｔｏＷｅｂ、Ｅｓ．
ｐｅｒｏｎｔｏ、ＥｍｐｏｌｉｓＫ４２、ＭｏｎｄｅｃａＩＴＭ，ＳＷＷＳ，ＩＴＭ，Ｍｉｎｄｓｗａｐ、ＯｎｔｏＷｅｂＥｄｕ等，而在国内尚少。创建语义门户的方法和框架也有很多，比如ＳＥＡＬ、ＯＤＥＳｅＷ、Ｋ４２、ＩＴＭ、ＯｎｔｏＷｅｂｂｅｒ、Ｏｎｔｏ－Ｗｅａｖｅｒ等。这些方法各有其特点，奥地利的ＨｏｌｇｅｒＬａｕｓｅｎ等人建立了一套评价体系，并对上述的前４种方法作了比较详细的比较和评价。我们正致力于构建中文语义门户的研究。
３结束语
近年来语义Ｗｅｂ作为信息技术的一个研究热点，得到了研究者们极大的关注，也得到了许多政府、科研机构及商业部门的投入。语义Ｗｅｂ不仅能为人类用户而且能为软件Ａｇｅｎｔ提供从语法层次到语义层次上的互操作性。本文首先介绍了语义Ｗｅｂ的关键技术，然后对语义Ｗｅｂ的众多应用领域作了认真分析和论述。许多新的应用以及如何应用还有待于广大科研工作者的进一步研究和探索，如语义桌面等。
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【６】ＡｎｕｐｒｉｙａＡｎｋｏｌｅｋａｒ，ＭａｒｋＢｕｒｓｔｅｉｎ，ＪｅｒｒｙＲＨｏｂｂｓ，ｅｔａ１．ＤＡＭＬ－
万方数据
钟福金，辜丽川，张友华：语义Ｗｅｂ应用研究综述２００９，３０（１７）４１３３（上接第４１１９页）
（１）ＪＰＥＧ压缩。表１为本算法ＪＰＥＧ压缩攻击后的检测结果，其中ＱＦ为压缩因子，ＰＳＮＲ是根据原始图像和ＪＰＥＧ压缩后的水印图像求出的值。
表ｌ／ＰＥＧ压缩攻击后检测结果
ＱＦ／％９４５７３０１３８ＰＳＮＲ／ｄＢ３９．８５３７．８４３５．２６３３．７２３０．９２ＮＣ１．００００．９９２０．９７４０．９４６０．９ｌＯ
（２）添加高斯噪声。表２中Ｄｅｎｓｉｔｙ为密度因子，范围为１～１００，实验结果证明本文算法对高斯噪声攻击具有很强的鲁棒性。段。为了使图像数字水印同时具备更好的不可见性与鲁棒性，本文提出一种基于图像边缘的自适应互补水印算法，具有以下特点：①在利用Ｓｏｂｅｌ算子提取图像边缘特征点的同时，使用新灰度值自适应地动态确认水印嵌入强度。②根据人类视觉系统模型的特征，在高频子带中嵌入互补性水印。实验结果表明，原始图像在嵌入水印后无明显的质量下降，并能有效地抵抗各种攻击。证明了该算法具有良好的鲁棒性和不可见性。
参考文献：
【ｌ】ＭＡＮＡＢＵＳｈｉｎｈａｒａ，ＦＵＮＩＡＫＩＭｏｔｏｙｏｓｈｉ，ＯＳＡＭＵＵｃｈｉｄａ，ｅｔ
竖ｌ！：竺ｌ！：竺Ｉ！：！！！ｌ！：翌
ＰＳＮＲ／ｄＢ３４．４７３０．７９
ＮＣ０．９８００．９１０
“）对比度增强。从表４可见当嵌入水印图像的每一个
【４】
表４对比度增强后检测结果
［５１Ｃｏｎｔｒａｓｔ｝１０３０５０
ＰＳＮＲ／ｄＢ２７．６５１８．２６１３．８４
ＮＣ１．００００．９７４０．９２６
由实验结果可以看出，加水印图像无可感知的质量失真。【６】适应互补水印算法具有很好的不可见性。在经过压缩、噪声、【７】值，实验结果证明了该算法同时也具备了较好的鲁棒性。【８】
３结束语
【９】ａ１．Ｗａｖｅｌｅｔ－ｂａｓｅｄｒｏｂｕｓｔｄｉｇｉｔａｌｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｈｕ－ｍａｎｖｉｓｕａｌｓｙｓｔｅｍ［Ｃ］．Ａｕｓｔｍｌｉａ：Ｐｒｏｃｅ燃ｌｉｎｇｏｆｔｈｅＷＳＥＡＳＩｎ－ｔｅｍａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａ－ｔｉｏｎｓ２００７：１７７－１８０．
ＰＡＲＡＧＡｇａｒｗａｉ，ＢＡＬＡＫＲＩＳＨＮＡＮＰｒａｂｈａｋａｒａｎ．Ｒｏｂｕｓｔｂｌｉｎｄｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｆｏｒｐｏ血ｓａｍｐｌｅｄｇｅｏｍｅｔｒｙ［Ｃ］．Ｐｒｏ－ｃ∞ｄｍｇｏｆｔｈｅ９ｔｈｗｏｒｋｓｈｏｐｏｎＭｕｌｔｉｍｅｄｉａ＆Ｓｅｃｕｒｉｔｙ．Ｄａｌｌａｓ：ＡＣＭＰｒｅｓｓ，２００７：１７５－１８６．
ＰＯＴＤＡＲＶ，ＳＯＮＧＨａａ，ＣＨＡＮＧＥ，ｅｔａ１．Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｏｂｊｅｃ－ｔｉｖｅｗａｔｅｒｍａｒｋｄｅｔｅｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇａｎｏｖｅｌａｐｐｒｏａｃｈｂａｒ－ｃｏｄｅｗａｔｅｒ－ｍａｒｋｉｎｇ［Ｃ］．Ｐｅｒｔｈ：ＩＥＥＥＣＮＦ，２００６：１２０３－１２０８．
ＬＵＣ－Ｓ，ＨＳＵＣ－Ｙ．Ｎｅａｒ－ｏｐｔｉｍａｌｗａｔｅｒｍａｒｋｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｎｄｉｔｓｃｏｕｎｔｅｒｍｅａｓｕｒｅ：ａｎｔｉｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｗａｍｒｍａｒｋｆｏｒｍｕｌｔｉｐｌｅｗａｔｅｒ－ｍａｒｋｅｍｂｅｄｄｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００７，１７（４）：４５４－４６７．
ＪＵＮＳａｎｇ．ＭＯＨＡ＾ｏＩＡＤＳＡｌａｍ．Ｆｒａｇｉｌｉｔｙａｎｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｏｆｂｉｎａｒｙ—ｐｈａｓｅ－ｏｎｌｙ－ｆｉｌｔｅｒ－ｂａｓｅｄｆｒａｇｉｌｅ／ｓｅｍｉｆｒａｇｉｌｅｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ０１１ＩｎｓｍｎｎｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄＭｅａ－ｓｕｒｅｍｅｎｔ．２００８，５７（３）：５９５－６０６．
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万方数据
遥感数据管理系统文献综述(大概)
新疆农业大学 专业文献综述 题目:遥感数据管理系统 姓名:古力古拉.约力瓦司 学院:计算机与信息工程学院 专业:信息管理与信息系统 班级:信管071班 学号:074631102 指导教师:蒲智职称:硕士 2011年12月20日 新疆农业大学教务处制
遥感数据管理系统的文献综述 古力古拉蒲智 摘要：随着遥感技术的飞速发展,获取的遥感影像资料也越来越多，而如何有效地存储及管理好这些海量数据，成为当前一个越来越突出的问题。遥感接受数据是遥感影像应用的重要数据来源，因此对待特殊格式的遥感数据的存储和管理成为卫星遥感应用的重要环节。基于VB开发技术建立遥感数据管理平台，实现空间数据的快速查询和属性数据的自动入库等高效管理功能。 关键词：卫星遥感；数据管理；存储；VB开发；数据查询； 引言 随着航天航空技术的发展,遥感技术手段也越来越成熟,其基础数据量也越来越庞大,使得如何有效地存储并管理遥感基础数据成为一个越来越突出的问题。遥感数据信息大多以数字形式存储，包括各种格式和不同级别的影像数据，但是大量数据资料没有得到有效利用，成为影像数据应用的瓶颈。如何有效的存储，管理和利用不断增多和更新的遥感数据是遥感应用中迫切需要解决的数据管理难题。因此必须理顺数据接受，处理，存储，管理和应用各个环节的流程，提高数据应用的效率，以快速获取和解译更加丰富的，有价值的空间数据信息，发挥卫星遥感影像的实时性和快速性优势。 1遥感数据管理的概述 遥感卫星成像工作主要包括两个方面的内容，一部分为信息获取，一部分为数据下传信息获取是指当卫星运行轨迹经过用户要求的观测区域上空时，针对用户圈定的地物目标，安排遥感器在指定工作模式下，获取指定时间内的图像数据下传是指将获取的图像数据通过卫星的数据传输系统，在地面接收站的覆盖范围内传回地面遥感卫星计划管理的任务就是将众多用户的观测申请，转换为满足用户需求符合卫星约束的遥感卫星工作计划卫星遥感数据管理系统是以卫星遥感接受数据作为数据基础，对多种类型和不同级别的卫星接受数据进行数据处理，数据存储和数据管理的系统，解决卫星遥感接收数据管理混乱和查询困难的技术难题，建立卫星接收原始数据库，卫星接收预处理数据库和卫星接收后处理数据库三个空间子数据库实体，开发遥感数据管理软件平台，实现接收数据的空间数据和属性数据的可视化管理，数据入库和多种方式查询的业务化功能。 遥感技术的应用范围 遥感技术广泛用于军事侦察，导弹预警，军事测绘，海洋监视，气象观测和互剂侦检等。在民用方面随着遥感成像技术的发展，遥感技术广泛用于灾害防治，环境监测，城市规划，农作物生长预报，地球资源普查，植被分类，海洋研制，地震监测等方面。 遥感的特点
自动化专业论文
自动化专业论文 自动化，这个概念在上大学前，我对它几乎一无所知，只有一个比较模糊的认识。但是在学习了自动化专业概论之后，对于自动化的认识从模糊上升到了比较清楚的层次上，同时也对自动化产生了浓厚的兴趣，希望能深入的学习自动化。那么我就从以下几个方面谈谈我对自动化的认识。自动化是指机器或装置在无人干预的情况下按规定的程序或指令自动地进行操作或运行。自动化专业主要研究的是自动控制的原理和方法，自动化单元技术和集成技术及其在各类控制系统中的应用。它以自动控制理论为基础，以电子技术、电力电子技术、传感器技术、计算机技术、网络与通信技术为主要工具，面向工业生产过程自动控制及各行业、各部门的自动化。广泛用于工业、农业、国防、科学研究、交通运输、商业、医疗、服务以及家庭等各方面。它具有“控（制）管（理）结合，强（电）弱（电）并重，软（件）硬（件）兼施”鲜明的特点，是理、工、文、管多学科交叉的宽口径工科专业。采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来，而且能扩展、放大人的功能和创造新的功能，极大的提高劳动生产率，增强人类认识世界和改造世界的能力。因此，自动化是一个国家或社会现代化水平的重要标志。随着社会日益机械化的普及，自动化技术也愈发体现它的不可代替的作用。自动化技术的应用对社会生活各个方面都产生了巨大的影响。1、对经济增长方式的影响。在工业社会中，经济发展的主要方式是靠资源投入的方式来实现，工业化加工资源的方式是一种高消耗、高污染的实现方式，这种方式必然会引起自然资源的日益枯竭，工业污染的加剧、环境退化的失控。而自动化技术引发的社会机械化，为各国摆脱高投入、高消耗、高污染的经济发展方式提供了技术可能。信息化的开展开创了经济增长的新方式，即依靠科技进步，而不是高资源、高投入来促进经济增长。目前发达国家中，科技进步对经济增长作用率已达60％-80％的幅度。2、对人类社会时代的影响。由于自动化技术的发展，使我们时代已经开始发生变化，已经从以物质能量为主的生产力转换到以信息知识和技术为主的生产力，从工业经济转到知识经济，从读写为主的时代转换到视听为主的时代，即虚拟时代、数字时代。虚拟，就其本身来说，是数字化方式的构成。它首先是人类中介系统的革命。人类第一次中介系统的革命，是语言符号系统的发明，它创造了人类思维空间和符号空间，导致了人类文明的长足发展。而虚拟则是在思维空间中发生的革命，它在思维空间中又创造出了虚拟空间、数字空间、视听空间和网络世界，使不可能的可能在人类历史上第一次成为一种真实性。虚拟这场中介革命，使人类由以前的语言符号文明进入到更高级的数字文明。其次，虚拟性激发了人们的创造能力的巨大发展。对于虚拟而言，现实只是许多可能性中的一种可能性，在虚拟空间中，还有别的可能性，虚拟使现实中的不可能在虚拟空间中复活、再生、创造发展，从而使人的潜能得到充分的发挥。因此在自动化技术影响下，虚拟时代、数字时代即将到来。3、对思维方式的影响。思维方式是一定时代人们的理性认识方式，是按一定结构、方法和程序把思维诸要素结合起来的相对稳定的思维运行样式。思维主体、思维客体和思维中介系统三者社会历史地结合，构成特定时代的思维方式。在大机器生产为主的工业社会，思维主体以个人为主、以人脑为主，思维客体受思维主体及社会关系的影响，主要以现实世界为主，思维中介主要由工业技术中介系统和工业文明所产生的各种物化的思维工具构成，这标志着工业社会时人类的思维方式的发展状况和水平。进入信息化社会以后，思维主体则由个人为主发展到以群体为主，以人脑为主发展到以人-机系统为主，思维客体由现实性为主进入到虚拟为主，思维中介系统由工业技术中介系统和工业文明所产生的各种物化的思维工具构成转变为自动化技术中介系统和信息技术所产生的各种物化的思维工具构成，从而实现思维方式由现实性转换到虚拟性思维。自动化的广义内涵至少包括以下几点：在形式方面，制造自动化有三个方面的含义：代替人的体力劳动，代替或辅助人的脑力
语义web与知识管理
语义web与知识管理 计81班李存禄 高春阳 安多 分工明细： 整理ppt及project展示：李存禄 撰写总结论文：高春阳 搜集材料：安多
摘要： 关键词： 语义web、xml、RDF、Ontology、ALC、web服务、知识管理、SHOE、OML、XOL、OWL、智能Agent服务
一、语义Web概况： 历史： 1998年Web的发明者国际W3C主席Tim Berners-Lee首次提出了语义Web 的概念。 2001年9月9日国际W3C“技术与社会领域（Technology and Society Domain）”下的语义Web活动论坛（Semantic Web Activity）正式宣告成立。语义Web活动论坛在其宣言中指出：“语义Web是当前Web的一个扩展，其中信息具有形式化定义的语义，更有助于计算机之间以及计算机与人之间的协同工作。其思想是使Web上的数据以这样一种方式来定义与链接，使其能够在各种不同的应用场景中有效地实现数据的发现、自动化处理、集成与复用。当且仅当Web不仅成为人所共享加工的场所，也成为自动化工具所共享加工的场所时，语义Web方能实现其全部潜力。” 定义： 简单的说，语义就是资源的含义(资源是一个很广泛的概念，它可以是网站、网页，甚至是网页中的部分内容)；语义Web是具有明确语义的能够被机器和人理解的网络。也就是说，语义Web是一种能够理解人类语言的智能网络，它使得人-机间及机-机间的交流变得像人-人间的交流一样便利流畅。 语义Web是一个网，它包含了文档和文档的一些部分，描述了事物间的明显关系，且包含语义信息，以便于机器的自动处理。 用途： 万维网之父蒂姆·贝纳斯-李(Tim Berners-Lee)称，使用“语义Web”的用户将可应用远远强于现有网络中任何东西的功能。他表示，在“语义Web”中，用户可将两个毫不相干的东西连接在一起，比如说银行报帐单和日历。用户可以将银行报帐单拖到日历上，也可以将日历拖到银行报帐单上，这样就可以知道何时应当进行支付。他指出，“语义Web”将呈现给人们的是一个所有数据“无缝”式连接的网络。在“语义Web”(semantic Web)技术破土而出之后，目前人们对Facebook和MySpace等社交网站的“痴迷”终将被“无所不连”的网络所取代。
数据管理技术样本
信息技术( 选修4) 数据管理技术复习提纲 概要: 信息技术学科模块4——《数据管理技术》, 全书以应用数据管理技术解决问题为主线, 按照”分析问题——设计数据库——建立数据库——使用数据库——管理数据库”这一线索呈现学习内容。全书分五章, 下面介绍第一章至第五章的主要内容: 第一章认识数据管理技术 一、数据管理基本知识 1、数据管理技术的基本概念 数据: 是人类社会的一种重要信息资源, 是对现实世界中客观事物的符号。计算机中的数据分为数值型数据与非数值型数据。 例题: 如商品价格、销售数量等数据是( ) A、数值数据 B、非数值数据 说明: 数据是信息的符号表示或称为载体。即为了表示信息( 抽象概念) , 必须使用某种符号, 这些符号就叫数据, 如字符、图表、图形、图像、声音、视频等都能够称为数据。信息依赖数据来表示, 是数据的内涵, 是对数据语义的解释。 数据管理: 是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。 数据管理技术: 指与数据管理活动有关的技术。
数据库( DB) : 是指按照某种模型组织起来的, 能够被用户或应 用程序共享的数据的集合。 数据库系统( DBS) : 是指采用的数据库技术的完整的计算机系 统。 数据库管理系统( DBMS) : 是能够建立数据库、 维护数据库及管 理数据库的一个开发平台。 数据库应用系统 : 说明: 数据库系统的核心为数据库管理系统, 数据库管理系统的核心为数据库( 或数据) 例题: 下列软件中, 不属于数据库应用系统的是( ) A 、 学籍管理系统 B 、 中考成绩查询系统 C 、 Linux 操作系统 D 、 网络售票系统 例题: 数据库管理系统英文简写是( ) A 、 D B B 、 DBS C 、 DBMS D 、 Access 2、 数据管理技术的变迁 系统软件应用软件数据库系统结构示意图
自动化专业概论论文
北京XX大学 专业概论课程论文[楼宇自动化概况] 工学院自动化班 X XX（XXXXXXXXX） 课程老师：XXX 2014/10/02
摘要 随着计算机技术和网络技术发展，楼宇智能化技术在我国各类建筑中得到了广泛应用。 楼宇自动化控制采用的是计算机集散控制，所谓计算机集散控制就是分散控制集中管理。它的分散控制器通常采用直接数字控制器（ DDC），利用上位计算机进行画面的监控和管理。主要手段是动画、曲线、文本、数据库、脚本、和各种专用控件等。楼宇自动化包括：空调与通风监控系统、给排水监控系统、照明监控系统、电力供应监控系统、电梯运行监控系统、综合保安系统、消防监控系统和结构化综合布线系统。 本文主要从发展现状、系统组成、所产生效益及发展趋势等方面展开话题，简述了楼宇自动化的概况。 关键词：楼宇自动化，集散控制，监控系统，发展现状，系统组成，效益 1
楼宇自动化概况 自动化12-1班谭雅诗（1210444121） 前言： 随着计算机技术、控制技术、通信技术及信息技术的飞速发展，人们对生活、办公环境安全性、舒适性的要求日渐增长，智能建筑Intelligent Building应运而生.智能化综合性大厦的出现是现代高技术的结晶，是建筑技术与信息技术相结合的产物。 智能建筑通常包含三大基本要素，即楼宇自动化系统BAS、通信网络系统CNS 和办公自动化系统OAS，这三者的有机结合，使建筑物能够提供一个合理、高效、舒适、安全、方便的生活和工作环境。其中，楼宇自动化控制系统是智能建筑的一个重要组成部分。 建筑物的智能化往往总是从楼宇自动化（OBA）开始。楼宇智能控制系统（或称楼宇管理系统BAS系统）是由中央管理站、各种DDC控制器及各类传感器、执行机构组成的，是能够完成多种控制及管理功能的网络系统，它是随着计算机在环境控制中的应用而发展起来的一种智能化控制管理网络。 一、楼宇管理系统简介 楼宇自动化系统是利用计算机及其网络技术、自动控制技术和通信技术构建的高度自动化的综合管理和控制系统，将大楼内部各种设备连接到一个控制网络上，通过网络对其进行综合的控制；并运用相应技术手段，依据一定的技术标准，实现该建筑的智能化，即通信自动化、办公室自动化和楼宇管理自动化。建筑物内所有机电装置和能源设备通常采用集散型控制系统。它的特征是“集中管理，分散控制”，即以分布在现场被控设备处的多台微型计算机控制装置来完成被控设备的实时监测、保护与控制。集散型控制系统主要由传感器、直接数字控制器、执行器、通信网络和中央管理计算机构成。 二、楼宇自动化的发展 1、发展历史 2
web技术应用基础应用复习资料
填空题 1.JSP把Java作为默认的脚本语言. 2.HTTP的中文含义是超文本传输协议，它的作用是用于传输超文本标记语言编写的文件。 3.网站一般分为三层，分别是用户界面交互层，应用程序层，数据库层。 4.Servlet的生命周期可以分为4个阶段：载入，初始化，执行，删除（销毁。 5.在JSP文件中使用〈！————〉对HTML文本进行注释，使用〈%————%〉符号对JSP语句进行注释。 6.JSP页面在使用Jag标记来调用一个标签文件之前，必须使用Taglib指令标记引入该Web服务目录下的标记库。 7.在JSP中当执行了查询结果保存在Resultset对象中。 8.在JSP中，连接数据库的方式通常有两种：一种是通过JDBC驱动程序连接；另一种是通过JDBC-ODBC桥连接。 9.HTML是超文本标记语言，作用是WWW页面内容的格式进行说明。在HTML中加入CSS的方法主要有嵌入式样式表，内联式样式表，外联式样式表。 10.Request对象的作用是表示客户端对网页的请求，并使用HTTP协议处理客户端的请求，一个常用的方法是getParameter();其作用为设置作为响应生成内容的类型和字符编码。 11.Reponse对象的作用是处理jsp生成的响应发送给客户端： setContentType(),其作用为设置作为响应生成内部的类型和字符编码。 12.JSP中的五个常见内建对象是out: application: request:reponse:session 13.Servlet中的4个常用方法分别是init():doGet():doPost():destor() 14.在JSP页面中显示用户信息的两种方法是out.println()和〈%＝ %〉 15.Servlet中实现页面跳转的两种方法是response.sendRedirect()和request.getRequestDispatcher().forward() 16.JSP开发网站的两种模式分为Jsp+javabean和jsp+javabean+servlet 17.一个JSP页面可由5种元素组合而成，分别是普通的HTML.标记，JSP标记，JAVA程序片，JAVA表达式和变量和方法的声明。 18.JavaBean有4个scope,分别page,request和 application,request,sussion. 19.内置对象session的setAttribute()方法可将数据存入session, getAttribute()方法可从session中将数据取出。 1 / 13 20.MVC将应用程序分为3个核心模块，分别是模型，视图和控制器。 21.异常的处理，可在该方法的代码段中包含3类代码：try.catch和finally 22.Servlet的生命周期由三个方法控制，这三个方法分别为：init();service();和destroy(). 23.使用Statement对象的executeQuery()方法执行查询语句，使用executeUpdate()方法执行更新语句，使用execute()方法执行动态的未知操作。 24.JSP中使用reponse的sendRedirect()方法实现页面的跳转。 25.JSP的英文全称是Java Servet Page. 26.将JSP与JavaBean配合使用是通过JSP中的三个动作指令实现 的:jsp:useBean: jsp:getProperty:jsp:setProperty.
语义网本体
Part2：创建本体 本次所创建的本体是一个植物(plant)本体，所用的工具是Protege4.3。首先根据植物的分类来建立本体的Schema层，按照不同的分类方式可以有不同的分类例如可以分为花（flower）、草(grass)和树(tree)三类。花又可以分为蔷薇科（Rosaceae ）、十字花科（cruciferae）、百合科（liliaceae）。草又可以分为草坪草（turfgrass）、孔雀草（maidenhair）、千日草（One thousand days grass）。树又可以分为乔木（arbor）、灌木(shrub)。所建的Schema层如下图1所示。 图1 植物本体的Schema层构建图 2、添加属性，属性包括对象属性和数据属性。所添加的对象属性有：颜色、枯萎季节、茂盛季节开花时间、开花时长，其定义域均设置为Plant。添加的数据属性有：根茎的长度。具体的添加如下图2所示。 （1）对象属性添加图（2）数据属性添加图 图2 植物本体的属性构建图
3、添加相应的实例。为百合科添加实例：百合花（greenish lily flower ）为乔木添加实例：雪松和杨树，为草坪草添加实例：马蹄金草（The horseshoe golden grass ）具体的实例图如下图3所示。 图3 具体实例添加图 4、定义公理，例如可以对其定义灌木为丛生状态比较矮小。则需要添加对象属性丛生状态（Cluster_State）和子属性主要丛生状态(Main_Cluster_State)，然后添加分类：Type，包括short and small和tall。对草坪草定义为：主要丛生状态是short and small。对乔木添加定义：主要丛生状态是tall。在Plant类下面添加叶子(leaf)，然后添加对象属性is_part_of，给leaf定义为：叶子是树叶的一部分。对草坪草的具体的定义效果如下图4所示。 图4 草坪草定义效果图
现代数据管理技术综述
2009年第12期 福建电脑 现代数据管理技术综述 李强,郁芸,华东,张炯 (南京医科大学数学与计算机教研室江苏南京210029) 【摘要】:随着计算机软硬件技术、通讯技术以及信息处理技术的飞速发展与广泛应用,现代数据管理技术也在加速发展。本文由当前数据库技术所面临新的问题和主要挑战谈起,从XML数据管理、数据仓库与联机分析处理等几个方面,对现代数据管理技术的研究现状和发展趋势进行评述。 【关键词】:Web;XML;数据管理;数据仓库;OLAP 1、引言 数据库技术的发展以采用的数据模型(Data Model)可划分为:第一代,层次(hierarchica1)数据库&网状(network)数据库--6O年代;第二代,关系(Relational)数据库--流行的RDBMS有: Oracle,Sybase,Informix,SQL Server,FoxPro等。这些数据库系统有着技术成熟、应用广泛、数据管理能力强(包括存储、检索、修改等)、数据安全程度高、稳定可靠的并发访问机制等特点;第三代,后关系(Post-relational)数据库,改造并扩充了关系数据库,以适应新的应用领域及其应用需求。随着Web的流行,越来越复杂的应用环境以及硬件的飞速发展,动摇了传统数据库的基本前提假设,新一代数据库系统必将应运而生。 何谓数据库系统?归结起来,数据库在数据管理方面具有管理方便、存贮占用空间小、检索速度快、修改效率高、安全性好等优点,但客观上需要用一种应用方式将其丰富的数据有效地发布出来,以消除平台差异、增强语义描述功能、降低环境要求。当前主流的数据库产品都宣布了对XML的支持。XML的最突出的特点就是功能强大又易于使用,它使网页能够容纳更丰富的信息资源。其中元数据管理、语义透明性和自主主体都是XML所独有的概念。而XML对统一结构化语法和半结构化语法的承诺,将有助于把几乎不可能完成的事变成切实可行的。无论如何,XML正在迅速地发展和不断地完善中,前景非常光明。 2、XML数据管理 2.1XML与半结构化数据 2.1.1XML的特点及应用 现在看到的丰富的Web页面很多都是使用HTML制作的,或者通过其他编程语言在运行过程中动态生成的HTML页面。虽然HTML也提供了简单的结构概念,如标题、段落或列表等,但只包含有限的标志集合,不包含元素,也不能为元素指定特殊的属性,HTML不能提供一致的数据结构,这样的一个结果就是HTML提供的各种信息虽然是人可阅读的,但不是机器可阅读的,例如搜索引擎的查询结果经常不能令人满意。XML是指可扩展标记语言,是一种可以用来定制其他语言的语言,web设计者可以根据自己的需要来构造自己需要的数据结构。XML具有跨平台,与语言和应用程序无关、自描述等特点,任何一种可以识别文本语言和XML意义的应用程序都可以用它来传递和接收数据。 XML的应用是非常广泛的。在以数据为中心的应用中, XML能够为各种应用程序之间的数据交换提供一种通用的数据结构。在以文档为中心的应用中,XML为各种应用程序操作同一文档提供了可能。VRML已经被修改为基于XML的一种语言,这意味着理解XML的浏览器可以显示VRML。VRML也使用XML来描述图像,而不是以向量或数学的格式来描述,从而可以用许多不同的方式对图像进行动态的分类和处理。可以看出,XML是未来所有分布式解决方案中的重要部分,它在未来的数据和信息管理、电子商务以及网络数据交换等方面具有不可替代的作用。 2.1.2半结构化数据 Web可以看成是一个巨大的、异构的、分布的、由超文本链接所构成的文档集合,对这样的数据进行查询与传统的数据库查询有着明显的不同。首先,已有的数据模型不能很好地适应网上数据的特点,需要引入新的数据模型;其次,由于Internet上的许多数据经常缺乏明确的模式,存在不规则的数据形式,这就给查询和处理提出了新的挑战,由此人们提出了半结构化数据的概念。半结构化数据是介于严格结构化的数据(如关系数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音、图像文件)之间的数据形式。 半结构化数据存在一定的结构,但这些结构或者没有被清晰地描述,或者是经常动态变化的,或者过于复杂而不能被传统的模式定义来表现。半结构化数据的模式与传统的关系和面向对象数据的模式不同,主要有如下一些特点:①对半结构化数据来说,是先有数据,后有模式;②半结构化数据的模式是用于描述数据的结构信息,而不是对数据结构进行强制性的约束;③半结构化数据的模式是非精确的,它可能只描述数据的一部分结构,也可能根据数据处理的不同阶段的视角而不同;④半结构化数据的模式可能规模很大,甚至超过源数据的规模,而且会由于数据的不断更新而处于动态的变化过程中,没有强制性的模式限制,使得半结构化数据具有很大的灵活性,能够满足网络这种复杂分布环境的需要,但是也给数据的处理带来了很大的困难。 2.2XML模式研究 XML图是一种非常灵活的数据模型,它能很容易地构造关系数据和面向对象数据。从另一方面看,数据(包括不规则数据)与XML图能很方便地直接映射。XML图非常适合描述分布式的、多态的、动态改变的Web数据。在OEM模型与XML图之间的对应非常简单:OEM对象对应于XML中的元素(element), OEM中的子对象关系反映了XML中的元素嵌套。它们之间的不同之处在于XML的子元素可能是有序的,以及XML元素可能包含(属性,值)列表。为了支持XML的这两个特点,在OEM模型中引入如下三个新特性:有序的子对象、(属性、值)列表以及参照边(reference edge),就可以成为支持XML的数据模型了。 为了更有效地进行XML数据的处理,学者们提出了许多关于XML模式描述的方案,如文档类型定义DTD等。在XML模式的研究领域,还有待于进一步的研究与交流,以形成功能完备、形式简洁并被一致认同的规范。 2.3XML查询和XML数据索引 XML数据与关系数据和面向对象数据不同,因此传统的查询语言不能直接用于XML。然而XML数据模型与近年来数据库界研究的半结构化数据模型很相似,一些处于研究阶段的查询语言已被设计并运用于半结构化数据,在此基础上提出了一种基于XML的查询语言,称为XML-QL,它用查询的方式可实现XML数据的检索、转换和集成。 XML-QL是在查询语言(UnQL和StruQL)基础上设计的,它能对XML文档进行查询、构造、转换和集成。XML-QL集中了查询语言技术和XML语法格式,它通过说明路径表达式和模式的方式,给出XML数据的提取条件(WHERE子句)。同时XML-QL 52
自动化导论论文
如何学好自动化 学好任何一门学科，首先是必须要对这门学科了解透彻。也就是说我们要高屋建瓴，这样学起来才不会感到无所适从，就有了目标和方向感了，同时也更容易上手。学好自动化也是如此，我们必须对自动化要有粗略了解，要知道这门课涉及的领域，发展历史及现状和未来，所要解决的问题等等的一些方面。了解这门学科的大致脉络对我们学好这门课是大有裨益的。 自动化专业具有“控（制）管（理）结合，强（电）弱（电）并重，软（件）硬（件）兼施”等鲜明的特点，是理，工，文，管多学科交叉的宽口径工科专业。自动化是一门涉及学科较多、应用广泛的综合性科学技术。自动化的概念是一个动态发展过程。 过去，人们对自动化的理解或者说自动化的功能目标是以机械的动作代替人力操作，自动地完成特定的作业。这实质上是自动化代替人的体力劳动的观点。后来随着电子和信息技术的发展，特别是随着计算机的出现和广泛应用，自动化的概念已扩展为机器设备，系统，或生产管理过程在无人或较少人的直接参与下，按照人类的要求，经过自动检测，信息处理，分析判断，操纵控制，实现预期的目标的过程。作为一个系统工程，它由5个单元组成： 1、程序单元。决定做什么和如何做。 2、作用单元。施加能量和定位。
3、传感单元。检测过程的性能和状态。 4、制定单元。对传感单元送来的信息进行比较，制定和发出指令信号。 5、控制单元。进行制定并调节作用单元的机构。自动化的研究内容主要有自动控制和信息处理两个方面，包括理论、方法、硬件和软件等，从应用观点来看，研究内容有过程自动化、机械制造及其自动化、管理自动化、实验室自动化和家庭自动化等。 人工智能作为一个前沿科学，发展极为迅速，最具影响力的分支有基于“知识表达”的专家系统和“简单处理器的复杂系统”-人工神经元网络。这些领域不仅具有深刻的认识论意义，对许多学科和技术领域的发展都有深刻影响，而且在自动控制，信息处理以及将计算机用于判断决策和问题求解的应用领域里都得到了广泛的应用，表现出巨大的生命力。对于新事物，新知识的学习开始于对它的了解，但仅如此是远远不够的。当真正去了解一门学科之后，更重要的是真正的去进入它，去学习它。 知识是能力发挥和素质表现的基础，自动化专业人才应该具备的知识体系包括了“基础知识层”，“控制知识层”和“系统知识层”，每个知识层又有若干知识单元组成，配合具体的课程体系和教学计划安排，就为自动化专业学生阶段的知识学习提供了清晰的导引。
web数据访问
《Web程序设计》实验报告 上机日期：2011年11月22 日上机地点与机号：计算机网络实验室指导教师： 班级：学号：上机人： 一：实验名称：数据访问 二：上机目的： 1.熟悉Visual Studio 2008中管理数据可的方法。 2.掌握数据源控件的使用。 3.掌握LING表达式的使用。 4.掌握利用LING to SQL和LING to XML进行数据访问管理的方法。 三：上机内容： 1.利用SqlDataSource和Ling to SQL进行SQL Server Express 2005的数据库管理。 2.利用LING技术将Category表转换成XML文档“Category.xml”。 3.利用LING to XML管理XML文档。 四：上机步骤： 1.利用SqlDataSource和Ling to SQL进行SQL Server Express 2005的数据库管理 （1）新建网站。 （2）设计DataManage.aspx。 SdsCategory控件的其他属性设置可通过“配置数据源”向导和属性窗口完成。当配置Select语句时，单击“高级”按钮，选中“生成Insert、Update和Delecte语句”。向导配置完后，如下图所示，在属性窗口设置DelecteQuery。
（3）编写DataManage.aspx事件代码。 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; public partial class DataManage : System.Web.UI.Page { protected void Button3_Click(object sender, EventArgs e) { Response.Redirect("SqlDSInsert.aspx"); } protected void btnQueryALL_Click(object sender, EventArgs e) { gvCategory.DataSourceID = "sdsCategory"; gvCategory.DataBind(); } protected void btnFuzzy_Click(object sender, EventArgs e) {Response.Redirect("SqlDSFuzzyQuery.aspx"); } protected void btnEdit_Click(object sender, EventArgs e) { Response.Redirect("SqlDSEdit.aspx?CategoryId=" + txtCategoryId.Text);} protected void btnEditLINQ_Click(object sender, EventArgs e) { Response.Redirect("linqEdit.aspx?CategoryId=" + txtCategoryId.Text);} protected void btnDelete_Click(object sender, EventArgs e) {sdsCategory.Delete();} } （4）设计SqlDSFuzzyQuery.aspx。 SdsCategory控件的其他属性设置可通过“配置数据源”向导和属性窗口完成。当配置Select语句时，单击“WHERE”按钮，如下图添加WHERE子句。
南信大Web技术与应用复习提纲
必须要熟悉的内容: 1.1节-1.4节中的基本概念 2.2节中常用的HTML标签的使用：标签的功能，属性，事件。 第6章的Page，Response，Request，Application和Session对象的功能，常用属性与方法。 7.5-7.8节提到的于https://www.sodocs.net/doc/b111717739.html,相关的五大对象：Connection，Command，DataReader，DataAdapter和DataSet对象的功能，常用属性与方法。 程序填空题以教材的例题为主，不过不会完全一样，所以请熟悉例题中所提到的控件的常用方法与属性。 教材5.6.3-5.6.14的所有例题。 6.6，6.7和6.9节的有例题。 简答：（考四题） 1、请简述URL的概念与格式。 概念：统一资源定位符（uniform resource locator）是在Internet上确定某资源位置的标识符。资源指的是在Internet上访问的任何对象，如文件目录，文档，图像，视频，邮件地址等。 格式：<信息服务类型>：//<信息资源地址>/<文件路径> 2、请简述Web的系统结构与工作原理。 系统结构： Web系统是客户——服务器模式： Web客户机：客户端的浏览器 Web服务器：多媒体资源存放的主机 中间件：可调用Web服务器中的数据库和其它应用程序，满足客户的各种应用要求。 工作原理： 用户点击超链接或在浏览器中输入地址后，此时浏览器将该信息转换成标准的HTTP请求发送给Web服务器。当Web服务器接收到HTTP请求后，根据请求内容查找所需信息资源，找到相应资源后，Web服务器将该部分资源通过标准的HTTP响应发送回浏览器。最后浏览器接收到响应后将HTML文档显示出来 3、Web服务端技术的主要任务是什么？有哪些常用的Web服务端技术？ 主要任务：展现信息内容 技术：包括服务器、CGI、PHP、ASP、https://www.sodocs.net/doc/b111717739.html,、Servlet和JSP技术 4、请简述https://www.sodocs.net/doc/b111717739.html,在页面处理过程中的主要阶段。 1.页面初始化 页面被请求后，第一个阶段就是初始化页面的Page对象。初始化过程中服务器产生Page_Init事件，开发人员可以通过这个事件对页面中的控件，或程序中的变量进行初始化。
语义Web服务发现研究现状与发展_王珏
收稿日期：2012-05-11；修回日期：2012-07-16基金项目：国家“973”计划资助项目（2009CB3020402）；江苏省自然科学基金资助项目 （BK2010103） 作者简介：王珏（1987-），男，黑龙江哈尔滨人，助理工程师，主要研究方向为Web 服务匹配（415638921@qq．com ）；向朝参（1987-），男，博士研究生，主要研究方向为SOA 架构、无线传感网；王萌（1983-），男，助教，主要研究方向为Web 服务发现；田畅（1963-），男，教授，博导，主要研究方向为网络信息系统、无线分组网；赵文栋（1972-），男，副教授，主要研究方向为SOA 体系架构、计算机网络；代登坡（1986-），男，助理工程师，主要研究方向为Web 服务发现． 语义Web 服务发现研究现状与发展* 王 珏1，向朝参1 ，王 萌1 ，田 畅1，赵文栋1，代登坡 2（1．解放军理工大学通信工程学院，南京210007；2．中国人民解放军78083部队，成都610011）摘 要：从不同方面对语义Web 服务发现相关技术进行综述。阐述了语义Web 服务的基本概念和特点，总结 和分析了语义服务发现的基础———语义服务描述语言，重点从单服务匹配和服务组合匹配两个方面对语义Web 服务发现的关键问题———语义Web 服务匹配近年来的研究，进行了全面的总结和讨论，并指出了语义Web 服务发现研究领域的挑战和未来的研究方向。 关键词：面向服务架构；语义Web 服务；服务发现；服务组合；服务匹配中图分类号：TP393 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2013）01-0007-06 doi ：10．3969/j．issn．1001-3695．2013．01．002 Survey on semantic Web services discovery WANG Jue 1，XIANG Chao-can 1，WANG Meng 1，TIAN Chang 1，ZHAO Wen-dong 1，DAI Deng-po 2 （1．Institute of Communication Engineering ，PLA University of Science ＆Technology ，Nanjing 210007，China ；2．78083PLA Troops ，Chengdu 610011，China ） Abstract ：This paper presented the state-of-the-art of semantic Web service from various aspects．First of all ，this paper ex-plained the basic concepts and character of semantic Web service．And then ， it summarized and analyzed several kinds of ser-vice description languages which were the base of service discovery．Moreover ， it comprehensively summarized and discussed service matching as the key problem of service discovery from two aspects —single service matching and service composition matching．In the end ， this paper proposed the challenge and the future work of the study on semantic Web service discovery．Key words ：SOA （service-oriented architecture ）；semantic Web service ；service discovery ；service composition ；service matching 0引言 信息技术的发展带动了各类应用系统的不断涌现，在为用 户带来更多便利的同时，也给IT 系统的设计和开发带来了新的挑战。如何将采用不同平台和不同技术开发的独立系统进行互连与共享，最终实现系统间的灵活配置、松散耦合、即插即用以及服务重用等功能， 从而便于用户获取服务。面向服务架构（SOA ）由于实现了系统间的松散耦合，能很好地解决异构系统互连和共享这一难题，得到了高度的重视与广泛的应用 ［1 4］ 。2008年Gartner 公司调查发现，在当前大型的IT 系统 中，已经采用SOA 的占53%，另有25%计划在一年内采用［5］。因此， SOA 已成为各种应用系统互连和集成的一种趋势［2］ 。 针对不同的应用，SOA 有多种实现方式，而近年来随着因特网的不断发展，Web 服务逐渐成为SOA 实现技术的研究热点 ［6，7］ 。 Web 服务是一个广义的概念，不仅在因特网中有广泛应用，很多其他IT 系统也采用了Web 服务技术。例如文献［2］提出利用Web 服务技术将分布在不同地区的各种硬件设备互连，便于设备提供的功能进行共享和重用；文献［ 8，9］提出在无线、移动网络中利用Web 服务技术对服务进行重用和组合； 文献［10］提出将Web 服务技术应用于非Web 组件中，并提出了原型系统。随着Web 应用的普及以及规模的扩大， Web 服务数量与日俱增， 同时用户的服务需求也是千变万化，如何根据用户的需求快速、 高效地从海量的服务中发现用户所需的服务是Web 服务研究的关键点和热点，直接决定着用户获取服务的效率和性能。 Web 服务发现依据服务描述方式划分，大体经历了基于 关键字、基于语法和基于语义三个阶段［11］ 。由于基于关键字 和语法的服务描述能力有限， 导致服务发现的效率低，不便于服务的自动组合。为了提高服务描述能力和发现效率，学术界 提出了语义服务描述。语义服务描述的出现，在增强服务描述 能力的同时也给服务发现带来了新的挑战 ［5，11，12］ 。针对以上存在的问题， 近年来学术界从不同侧面进行了研究，如基于语义的服务描述语言的提出 ［5，13，14］ 、基于语义的单服务匹 配 ［10，15 17］ 与基于语义的服务组合匹配［18 21］ 等。文献［ 22］对2006年以前发布/订阅系统的各种关键技术进行了详细的综述，但其主要侧重于发布/订阅系统相关技术的分析；文献 ［15，23］分别对2004年以前的Web 服务核心技术和2008以 前的服务发现技术进行了综述，但近年来Web 服务研究领域 第30卷第1期2013年1月计算机应用研究 Application Research of Computers Vol.30No.1Jan．2013
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信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015
任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用
目录 前言：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倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入
库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等 信息. 2)来自计算机:各类计算机信息系统产生的数据，以文件、数据库、多媒体等形式存在，也包括审计、日志等自动生成的信息. 3)来自物理世界:各类数字设备、科学实验与观察所采集的数据.如摄像头所不断产生的数字信号，医疗物联网不断产生的人的各项特征值，气象业 务系统采集设备所收集的海量数据等 传统数据库和大数据的比较 现有数据处理技术大多采用数据库管理技术，从数据库到大数据，看似一个简单的技术升级，但仔细考察不难发现两者存在一些本质上区别。传统数据库时