地理信息系统的基本特征(6篇)

地理信息系统的基本特征篇1

关键词:特征定位;静态与动态;基于程序

1特征定位技术概述

对于确定的维护任务,纠正或完善系统的某个或某些功能,我们把这些系统待维护的功能称为特征。完成对特征的纠正或完善,往往只需要理解与这些特征所对应的那部分代码。因此特征定位是实现面向特征程序理解的重要支撑技术。

理解一个特征是如何执行的是程序理解中主要的问题。在真正的理解程序运行之前,必须先定位特征代码的执行位置。找出执行给定特征的源码通常是不容易的,例如现存的文档己经过时,或系统的初始设计师已经无法找到了。所以维护工作引入了不连贯的修改,这种改变引发了这个系统结构的退化。任何时候的修改使得对程序的理解更加难了。近年来,很多研究人员认为辅助纠正性、完善性维护任务的程序理解活动的一个关键步骤是进行特征定位。它将来自系统问题域的特征映射到系统实现域的相应代码实体。而完成对当前任务涉及特征的纠正或完善,往往只需要理解与这些特征所对应的那部分代码。因此特征定位是实现面向特征的程序理解的重要支撑技术。总体来讲,需要通过特征定位恢复出的特征与代码实体间的追踪关系分为基本追踪关系和导出追踪关系两大类。基本追踪关系是特征与代码实体间的相关关系,特征与实现该特征的所有代码实体间具有相关关系。WWW.lw881.com导出追踪关系是从特征与代码实体间的基本追踪关系推导得出。常见的导出追踪关系有特定关系和有关系。特征与代码实体间具有特定关系表明该代码实体参与实现该特征且不参与实现任何其它特征。特征与代码实体间具有共有关系表明该实体参与实现该特征且同时参与实现其它特征。获取一个特征的导出追踪关系通常还需要其它特征的基本追踪关系。

2基于程序静态结构的特征定位

2.1基于抽象系统依赖图的方法

基于抽象系统依赖图定位特定系统特征的方法以人对一个特定的系统特征的认识作为特征定位的出发点。在定位的过程中依赖辅助工具分析得到的程序抽象视图以及辅助工具所提供的对浏览、查找、推理程序信息等活动的支持。但具体而言,其在系统抽象、定位过程和工具支持三方面又具有自己的特点。

系统抽象。其方法在特征定位过程中利用了抽象系统依赖图。asdg建立在系统依赖图的基础之上,但忽略了更细粒度的语句信息。

针对c语言,抽象系统依赖图中的节点代表函数和全局变量,节点间的边代表函数间的调用关系、函数与全局变量之间以及全局变量间的数据流依赖关系。

特征定位过程。他们基于抽象系统依赖图的方法给出了理解人员和辅助工具在特征定位过程中的明确分工和细致的步骤。理解人员的任务是:确定初始节点;选择下一个要访问的节点;访问该节点;判断该节点是否与所调查的特征相关;检查是否己经得到了所有相关的节点。

工具支持。基于抽象系统依赖图的方法中,辅助工具的任务是:构造抽象系统依赖图并可视化展示;根据当前访问的系统依赖图中的节点和边更新查找图;根据确定下来的与当前特征相关的节点和边扩展查找图。

他们的工具中提出了一个查找图的概念,它记录了当前查找过的节点,因此除了提供抽象系统依赖图的可视化以外,还支持程序理解过程中理解步骤的回溯、撤销以及重做。

2.2借鉴地图信息可视化技术的方法

该方法的本质仍然是利用工具辅助人的查找和定位,只是它针对那些分散实现在程序全局内的系统特征,尤其针对大型系统,以基于grep的正规表达式匹配为起点,首先在源代码中强调显示出那些查找到的与当前特征相关的所有语句行。其次,借鉴了地图信息的可视化技术,处理这些大规模空间分散但逻辑相关的语句行信息,为分散实现的系统特征的查找、定位、变更提供了以下辅助:为那些与特定系统特征相关的代码实体建立索引从而对其进行控制;支持在单一视图内展示分散实现的系统特征的所有语句行;提供视图的缩放以支持用户在不同粒度的程序信息间切换;对实现一个特定系统特征的代码实体的不同修改状态进行标记,从而更好地控制分散实现的代码的变更,并保证代码的一致性;折叠当前不需要的代码信息,使得在一个视图内观察到更多的有用信息。

2.3关注图方法

关注图的核心结构包括类、方法和属性,并刻画它们之间的调用、读取等关系。其方法中,关注图是程序模型的压缩子集,它并没有包含程序模型中涉及一个关注点的所有节点和边,那些能够根据关注图中已有信息准确地从程序模型中恢复出来的信息将被省略,如一个完全实现关注点的类,它的属性和方法肯定也是完全实现该关注点的,则关注图中只包含这个类,它的属性和方法是省略掉的。

关注图将代码中分散实现的关注点的信息集中地以图的形式表示出来,从而辅助支持对其定位以及进一步的变更管理。构造关注图的过程首先基于关键字匹配查找代码中与关注点相关的一个初始点,进而由人交互地对自动提取的结构化

程序模型进行分析,并以计算机辅助的方式构造最终的关注图,同时一获取关注图与源代码之间的追踪关系。

3基于程序动态结构的特征定位

基于动态剖面的特征定位方法依赖对系统的动态执行。它首先为所关注特征设计测试用例。然后通过执行这些测试用例建立特征与代码之间的关系,获取对特征的定位。

3.1软件搜索方法

软件搜索方法关注获取特征与代码实体间的特定追踪关系。该方法针对每个需要定位的系统特征设计两组测试用例,一组测试用例的执行将导致该特征被展示,另外一组测试用例的执行不会涉及这个系统特征。用执行第一组测试用例得到的动态剖面中包含的代码实体减去执行第二组测试用例得到的代码实体,即得到特定于该系统特征的代码部分。

3.2基于动态执行切片的方法

程序切片(programslice)技术是一种分析和理解软件程序的技术。软件人员在代码调试和软件测试过程中,常常会不自觉的应用这种技术。目前,程序切片已经发展成为一种比较成熟的技术,并出现了许多切片准则、切片算法和相应的软件工具。程序切片是一个可执行程序,是按照一定的准则从源程序中移去零条或多条语句来构造的。随着切片技术的发展,目前对于程序切片还有另外一种定义方法:由影响程序中某个兴趣点处变量值的所有语句和控制谓词组成的一个程序子集,该子集并不一定是一个可执行的程序段。从以上两种定义出发,实际上定义了两种程序切片,即静态切片和动态切片。切片技术从程序中去除不会影响感兴趣的变量语句,形成一个程序的子集,从而简化了程序,有利于故障的定位。

3.3基于形式化概念分析的方法

该方法不仅关注特征与代码实体间的基本追踪关系,其更为关注获取系统特征与代码之间的多种导出追踪关系。因此,即使只对某一个特征进行定位,此外,由于系统特征与测试用例之间的对应关系并不是简单的一一对应,依赖测试用例获取特征与代码之间的追踪关系还需要考虑特征与测试用例之间的二元关系。因此,首先对测试用例与代码实体间的二元关系进行形式化的概念分析,为其建立一个概念格结构并将其可视化。然后,结合测试用例与特征间的二元关系,交互地分析理解第一步建立的概念格结构,从而获取特征与代码实体间的多种追踪关系。由此可见,对于基于程序动态剖面的特征定位方法,同样需要具有对所要调查的具体特征的先验认识,否则无法设计恰当的测试用例。即便是在具有现成的测试用例的情况下,依然需要理解人员更进一步的工作。因为,为发现特征的错误而设计的测试用例对于定位这个特征可能并不总是完全合适的。而测试用例的自动生成技术通常更多地关注单元测试而不是针对特征的功能测试。可见,这类方法在某种程度上仍然存在对人的依赖,因此理解人员个人的专业水平会影响这类方法定位特征的效果。

参考文献

[1]李必信,程序理解研究与进展,计算机科学,1999

地理信息系统的基本特征篇2

关键词：ASP.NET；SQLServer；内容推荐；网上商城

中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044（2017）32-0278-03

1研究背景

网上商城是建立在虚拟网络上的购物场所，用户可以方便、轻松、快捷地挑选购买商品，为现代人的生活带来了购物的快乐与便利，也能使商家降低运行成本、扩大销售渠道、增加销售额度，是现在最流行的购物方式。高校是一个广阔的市场，拥有很大的师生消费群体，他们易于接受新的消费模式，同时在高校内网络的普及率很高，大多数的学生有网上消费的经验，他们注重商品性价比、个性化的商品以及良好地商品售后服务，高校网上商城就是针对高校师生用户的一种特定网上商城。本文是在这个背景下提出，研究和开发一种基于内容推荐的高校网上商城，满足广大师生对于个性化商品和服务以及良好商品售后服务需求的网络平台，系统采用目前流行的VisualStudio2010作为开发工具，SQLServer2008为数据库，旨在为高校商城的网上销售服务。

2关键技术

2.1ASP.NET

ASP.NET是微软公司开发的基于.NETFramework的网站开发平台。使用ASP.NET开发网站具有简单、快捷、安全等优点。首先ASP.NET提供了许多功能强大的服务器控件，这些服务器控件提供从显示、数据、导航到用户输入驗证等通用功能，可以访问和调用其属性和方法，编写事件代码实现相应功能。因此，服务器控件提供了一个简单的编程模式，使得网站开发变得轻松。其次VS开发环境方便设置断点、易于调试，网站开发过程中的一个难点就是程序调试，因为使用的Web服务器不受IDE的约束，但是IIS和VS是由微软公司开发的，使ASP.NET有了断点跟踪调试的功能，代码的排错就非常的方便。第三ASP.NET代码后置，使代码更清晰，这种后置技术，将WEB界面代码和程序代码分开来，有利于阅读和维护。最后ASP.NET在支持常规Windows身份验证方法的基础上，还提供了Passport和cookie两种不同类型的登录和身份验证方法。同时，ASP.NET还采用了基于角色的安全模式，为不同角色的用户指定不同的安全授权。结合ASP.NET上述优点，本文提出的基于内容推荐的高校网上商城采用ASP.NET技术进行开发，缩短开发周期并具有稳定可靠安全的性能。

2.2SQLServer

SQLServer是微软公司推出的关系型数据库管理系统，具有可信任性、高效性、智能性等特点。SQLServer数据库在各个性能上都更新与优化，使用户对产品的信任值非常高，能够将程序的数据库建立在SQLServer平台上。SQLServer提供了集成智能化的开发环境和更高级的数据提取，使开发人员可以简化对数据的访问。本系统采用SQLServer2008作为数据库。

2.3内容推荐

基于内容推荐算法的原理是收集用户喜欢和关注过的商品，与这些商品类似的商品具有相关性，把类似的相关商品推荐给用户。例如学生在商城中购买过ASP.NET的书籍，那么可以向他推荐计算机方面的书籍。基于内容推荐首先对用户过去的购买、评论、关注过的商品作为样本，统计后得到用户购买特征；对商品信息进行分析，得到商品的结构化描述，得到商品特征；利用用户购买特征构建预测模型，根据商品特征判断商品是否应该推荐给用户；根据用户特征进一步的变化得出新的预测模型。

3高校网上商城的设计

3.1高校网上商城的概要设计

（1）前台模块设计

高校网上商城的前台可以查看商品、商城公告、友情链接等信息，对自己需要的商品可以注册登录后放入购物车并进行购买，对于网站和商品有意见的可以通过商城平台提交给商家。图书商城前台的功能结构如图2所示。

（2）后台模块设计

高校网上商城后台功能包括对商品、公告、用户、管理员、友情链接、订单、意见等内容的管理，其功能结构如图3所示。

3.2数据库设计

在对项目功能分析的基础上，使用SQLServer2008设计数据库，该系统中一共有22张表，分别是用户表、收货地址表、用户特征表、商品表、商品类别表、商品特征表、用户浏览商品表、购物车表、收藏表、订单表、订单详情表、订单状态表、商城公告表、公告特征表、友情链接表、友情链接特征表、意见表、意见特征表、特征表、管理员表、管理权限表、支付表。下面介绍主要的几张数据表：

（1）用户表

用户表用于存储注册用户的基本信息，数据表包含用户编号、用户名、用户密码、收货地址、联系电话、用户头像等字段。

（2）用户特征表

用户特征表用于存储用户在浏览、购买商品时特征，数据表包含用户编号、特征编号和特征访问次数等字段。根据用户特征表系统可以向用户推送相关商品。

（3）商品表

商品表用于存储商品的基本信息，数据表包含商品编号、商品名称、商品图片、商品详情、商品类别编号、商品库存数、商品购买次数、商品浏览次数等字段。

（4）用户浏览商品表

用户浏览商品表用于记录用户浏览过商品的信息，数据表包含浏览编号、用户编号和商品编号等字段。

（5）订单表

订单表用于存储订单信息，包括订单编号、用户编号、订单生成日期、订单总价等字段。

（6）订单详情表

订单详情表用于存储订单中具体购买的商品的信息，包括订单详情编号、订单编号、商品编号、商品数量、商品单价等字段。

（7）意见表

意见表用于存储意见和反馈信息，包括意见编号、用户编号、意见日期、意见内容、反馈内容、反馈日期等字段

4高校网上商城系统实现

以商品管理模块、会员中心模块为例，介绍基于内容推荐高校网上商城系统。

4.1商品管理模块

商品由后台管理员进行管理，管理员可以对商品进行添加、修改、删除等操作，并对商品的特征进行维护，是网上商城的关键性模块。在添加商品过程中首先输入商品的基本信息，如商品名称、商品图片、单价等等，提交数据时页面对输入的信息进行有效性验证，如果不符合规范则给出错误信息并重新输入，如果验证通过则为数据库中的商品表添加一条记录，并进一步设置商品特征，查找商品特征是否在特征表中，如果没有则先为特征表添加一条特征记录，如果特征表中有该特征则为商品添加一条商品特征，再继续为商品添加多条特征，直至完成商品特征设置，操作流程如图4所示。

4.2会员中心模块

用户在前台经过注册后可以成为会员，用户在会员中心可以维护个人信息和收货地址信息等；用户在会员中还可以查看自己收藏的商品和添加到购物车的商品，对于添加到购物车的商品可以选中进行购买生成订单，也可以修改商品数量、从购物车中删除商品或将商品移入到购物车中；用户对已生成的订单可以查看、修改、确认、评价。同时系统会根据用户以往浏览、收藏或购买商品的情况，将最近浏览商品、相关推荐商品、公告链接等信息送给用户，功能如图5所示。

5总结及展望

地理信息系统的基本特征篇3

关键词:特征选择；入侵检测；粗糙集；信息熵

中图分类号:TN915.08

文献标志码:A文章编号:1672-8513(2011)04-0292-04

StudyofIntrusionDetectionFeatureSelectionBasedonRoughSetandInformationEntropy

WUPing,JIANGYiting

(SchoolofInformation,YunnanNormalUniversity,Kunming650092,China)

Abstract:Featureselectionistheremovingprocessforthesmallestfeaturesubsetsatisfyingtheneedsfromthecollectionandapplicationofselectedcharacteristicsrelatedwithgreatimportance.Itisimportantintheintrusiondetection.Forsolvingtheproblemoftheexistingintrusiondetectionsystemwithlesspriorknowledge,thepaperdescribestheintrusiondetectionfeaturesetwiththeroughsetknowledgerepresentationsystemanddeterminestherelativeimportanceofeachfeaturebycalculatingitsinformationentropy.Finally,itgetsastreamlinedfeatureset.Asaresult,itsimplifiestheintrusiondetectiontrainingset,reducesthedetectiontimeandeffectivelyimprovestheclassificationaccuracyoftheinvasion.

Keywords:featureselection;intrusiondetection;roughset;informationentropy

入侵检测需要对大规模的网络数据流或主机审计信息进行数据分析，判定攻击类型，而网络中的行为一般都可以用一些特征来描述，如：源地址、目的地址、协议类型、服务类型、端口号及连接时长等，一条网络记录是正常行为还是攻击行为通常是由许多特征组合取不同值来表征的，但是存在着一些特征对于最后的判定起的作用很小，即这些特征的变化与否与判定结果基本无关，可以约简.过多的特征会给计算带来困难，占用大量的存储空间，会降低整个网络系统的吞吐效率，耗费大量的时间，检测的精准率也会降低，所以在进行数据处理之前需要进行特征选择.

特征选择技术[1]正是从原有的庞大的数据集中选择出满足需要的、重要性较高的一个精简数据集合的过程，并且该精简数据集可以保持原有数据集的完整性，且不会影响最后判定结果的准确性.文献［2］中采用的特征选择方法，是对单个特征进行评价，以对评估数据检测的正确率和时间作为度量准则，这种选择方法可以挑出前N个最有效的单个特征，但是这N个特征放在一起却不一定是最佳的组合，所以对于约简后的特征属性集合的信息完整性缺乏可靠验证[3].

为了解决上述问题，本文基于粗糙集的知识约简理论，采用计算信息熵的方法来选择重要特征，在保持知识库的分类或决策能力不变的条件下，删除不相关或不重要知识，得到保持分类正确的最小特征子集.

1粗糙集中的知识表达系统在入侵检测特征中的描述

粗糙集(RoughSet)理论是由波兰学者Pawlak于1982年提出的[4]，它是一种刻画具有不完整性和不确定性信息的数学工具，其基本思想是：在保持知识库的分类能力不变的前提下，通过知识（属性）约简得出问题的决策或分类规则.粗糙集的优点是[5]：在处理问题时不需要其他先验知识，利用定义在数据集合U上的等价关系R对U的划分作为知识.在不丢失信息的前提下，根据知识系统的条件属性与决策属性的依赖和关联度，通过知识约简算法得到具有最小决策规则的分类模型.

11网络攻击特征数据的粗糙集知识表达

粗糙集中对知识进行表达和处理的基本工具是信息表知识表达系统[6]，下面就本文中的研究对象网络攻击特征数据集进行粗糙集的知识表达.

攻击特征数据的知识表达：

设五元组T=＜U,C,D,V,f＞是一个网络攻击特征数据决策表知识表达系统，其中U是攻击样本的集合，C为攻击特征（条件属性）集合，D为攻击类型（决策属性）集合且D≠，V是属性值的集合，Vr表示属性r∈C∪D的属性值范围，即属性r的值域，f:U×(C∪U)是一个信息函数，它指定U中每一个对象x的属性值.

12网络攻击特征的选择

首先选定一个特征子集A，然后将其他特征属性加入该特征子集中，如果加入的特征属性并没有使原有的特征的信息熵发生变化，则该属性就是非必要特征属性，可以对其进行约简.可进行如下描述：

在网络攻击特征数据决策表系统T=＜U,C,D,V,f＞中，选定特征子集{A|AC}，将特征r∈C加入到特征子集A中，形成A′并计算A′的信息熵，如果A′的信息熵不发生变化，则说明r不能为特征子集A的分类增加信息，则A为相对于D的特征选择.即：

H(A|C)=H(A′|C＼{r})

特征选择的终止条件是在T中，有H({d}|A∪{r})=H({d}|A)，则A为C的相对于{d}的特征选择.

13网络攻击特征数据决策表的核

对于一个网络攻击特征数据决策表系统T=＜U,C,D,V,f＞，C中所有对{d}是必要的特征组成的集合称为特征集合C相对于{d}的核，记作CORE{d}(C).

2信息熵的相关定义和计算模型

信息熵[7]是测量不确定性的一种度量方法，任何一个随机变量的不确定性可以通过它的信息熵来表示.

信息熵的定义为：A为U上的一个条件属性子集合，U/IND(A)={x1,x2,…，xn},d为u上一个决策属性子集合,U/IND{d}={y1,y2,…,yn}，则决策属性{d}相对于条件属性子集合的信息熵为：

Entropy(DA)=－p+lbp+－p－lbp－

如果将属性集分类进行合并[8]，在合并过程中，当一个分类对于另一个分类的概率相等的情况下，不会导致信息熵发生变化，就出现了上面介绍过的增加一个属性并不能为原有的属性子集分类增加任何信息，此时就可以将之约简.

根据以上结论可以得出，可以将核作为计算信息熵的起点，则在特征选择的过程中，不断地向特征子集C′中增加属性r∈C，然后判断信息熵H(D|C′{r})是否发生变化.如果该信息熵值是递减的，则特征属性r为不可约简的特征属性.

即对于一个网络攻击特征数据决策表系统T=＜U,C,D,V,f＞，A为C经过攻击特征选择后得到的特征集合，C0是核.如果ri∈A\\C0是任意一个不能被约简的特征属性，有：

H({d}|C0)＞H(D|C0∪{ri})＞…＞H（D|C0∪{r1}∪{r2}∪…∪{ri}∪…）＞…＞H(D|A)

因为核肯定是在特征选择的结果中，所以本文算法以核为起点，逐步向核的集合中增加特征，直到得到最后的特征选择结果为止.

3计算信息熵进行特征选择的算法

攻击特征的相对重要性[9]定义为：对于一个网络攻击特征数据决策表系统T=＜U,C,D,V,f＞，特征r∈C在C中对{d}的重要性定义为：

SGE(r,C,D)=H(D|C\\{r})-H(D|C)

所以可以看出，在C确定的情况下，SGE(r,C,{d})越大，对于决策{d}就越重要.当且仅当SGE(r,C,{d})＞0时，攻击特征r是必要的.

网络攻击特征数据选择的具体步骤如下：

1)计算攻击数据决策表系统中的信息熵H({d}|C)：

H({d}|C)=-∑ni=1p(xi)∑mj=1p(yj|xi)log(p(yj|xi)).

2)求特征集合的核：

CORE{d}(C)={c∈C|SGF(c,C,{d})＞0}；

SGF(c,C,{d})=H({d}|C＼{c})-H({d}|c).

则可以求出条件属性特征集的核C0.

3)计算核的信息熵：H({d}|CORE{d}(C0)).

4)以核为起点，选择使信息熵最小的特征加入特征选择子集中.

令C0为核，A={C-C0}，设ri∈A，则依次计算信息熵H({d}|C0∪{ri})，使H({d}|C0∪{ri})最小的ri加入C0中，C0′={C0+ri}，若H({d}|C0′)=H({d}|C)，则算法终止，得到了特征选择的结果.

4特征选择结果分析

41实验数据的选取

本文选用的数据集KDDCup99[10]是一个网络连接记录集，其中包含了大量的有代表性的正常网络流量和各种攻击类型，具有很强的代表性.KDDCup99数据集中的每条数据有41维属性特征和一个为标记正常与非正常的特征（即决策属性）.前41维属性特征被划分为4个特征子集：基于TCP连接的特征属性、基于内容的特征属性、基于2s时间窗的流量特征属性、基于主机的流量特征属性.决策属性分为5类，即正常、DOS攻击、Probing攻击、U2R攻击和R2L攻击.

本文选取KDDCup99离线测试数据的10%子集作为实验基本数据，其各种攻击类型所占比例为Normal(19.68%)、DOS(62.54%)、U2R(3.43%)、Probing(6.58%)、R2L(6.92%).

42实验结果分析

经过本文的算法对数据进行处理后，共约简出21个攻击特征，如表1~4所示.

经过粗糙集特征选择后，各候选特征子集所包含的特征数相比全部41个特征而言大为减少，这对于神经网络的学习训练和入侵检测系统的实时检测而言，会有较好的性能提升.

根据特征属性约简的结果，对于样本数据重新整合形成神经网络的输入向量，约简后的特征属性不会影响数据连接之间的内在联系，且可以减少存储空间和降低算法复杂性.在后面通过小波神经网络进行入侵分类的时候，根据选择出的特征属性，对样本数据集进行输入向量的构建，并在训练之前须对数据进行数值化和归一化处理，使它们可以适合于小波神经网络的处理，使用约简前后的数据集对基于小波神经网络的入侵检测系统进行检测，检测率分别为88.1%和90.4%，说明特征属性约简并不会影响网络的分类性能，而且可以缩短网络的训练时间.

5结语

大量冗余特征的存在会加重入侵检测系统的存储负担并降低网络入侵检测分类器的性能.为此本文提出了基于粗糙集和信息熵的入侵检测特征选择处理方法，针对于KDDCup99标准数据集，使用该算法对网络入侵数据特征进行信息熵的计算、重要性的度量，完成了特征的选择.结果表明去除冗余特征后，入侵检测系统的检测率与使用全部特征时是基本不变的，但是训练和测试时间却降低了，达到了预想的效果.

参考文献:

［1］王元龙.模式识别在发动机故障诊断中的应用［J］.科技信息,2011,28(1):32-35.

［2］SUNGAH,MUKKAMALAS.Identifyingimportantfeaturesforintrusiondetectionusingsupportvectormachinesandneuralnetworks［C］//Proceedingsofthe2003InternationalSymposiumonApplicationsandtheInternetTechnology.IEEEComputerSocietyPress,2003,209-216.

［3］PAWLAKZ.Roughsettheoryanditsapplicationstodataanalysis［J］.CyberneticsandSystems1998,29(7):661-688.

［4］付磊，王金亮.基于粗糙集理论的RBF神经网络在LUCC分类浅析［J］.云南师范大学学报:自然科学版,2010,30(3):28-31.

［5］耿德志.基于粗糙集和模糊聚类方法的属性约简算法［J］.软件导刊,2010，9（12）：81-83.

［6］蒋桂莲,徐蔚鸿.改进粗糙集属性约简算法和支撑向量机的特征选择算法［J］.微计算机信息,2010,32(27):235-241.

［7］孟洋,赵方.基于信息熵理论的动态规划特征选取算法［J］.计算机工程与设计,2010,39(17):1542-1548.

［8］邓林峰,赵荣珍.基于特征选择和变精度粗集的属性约简算法及其应用［J］.机械科学与技术,2010,32(10):384-389.

地理信息系统的基本特征篇4

智能化的信息采集系统分析

与此同时，系统具有较强的移植性，可以将此应用拓展到其他领域，这样就可以实现特定的信息采集，只需要分析科研人员的科研需求以及科研领域。对信息的采取主要通过以下四个环节完成：下载网页源文件、网页主体文本的提取、相关度计算规则的确定和文本的选取。这就需要先将连链接地址从搜索结果页面中进行提取，并下载网页的内容，其次要通过HTML机构树对网页的标题和主体的文本进行提取，最后再对特征项进行权重和匹配，得分最高的文档便是相关度最大的专家文档。总之，对智能化信息采集系统的应用主要是从主体文本的提取、确定特征项和权重以及计算相关度三个环节着手。主体文本的提取运用HTML语言编写的网页占据互联网的主体，可以利用多种标记对网页内容的显示格式进行有效的控制，并且可以利用搜索引擎实现对搜索出不同网站的网页，属于半结构化的数据，经常处于动态变化之中，难以通过传统的模式和定义来表现。相对于普通文本而言，该网页通常伴随着大量的噪音，即网页的设计呈现出随意性，在同一网页中会出现不同主题的内容，无关信息对用户造成了干扰。页码的编制也存在较大的问题，开始标记和结束标记的错用以及标记对的交叉错误都增加了网页提取的难度。为了解决这一难题，专家将网页的提取工具进行了分类：Wrapper（包装器）开发语言，可感知HTML的工具，基于NLP（自然语言处理）的工具，Wrap－per归纳工具。确定特征项以及权重在提取出主体文本以后，还需要进行相关度的计算，即得出主体文本与需要主题之间的想进度，一般采用的是训练集的选择、文本的分词以及特征的选取和权重的确定。首先要选择一个样本集合，对训练集中的样本进行分词处理，以特征选择为方法实现对特征项的提取。一般而言，智能化信息采集系统是采用基于字符串匹配的分词方法、基于词的频度统计的分词方法和基于知识理解的分词方法进行分词处理。这样就实现了简单快速的获取特征项。权重是对文本信息量大小的反应，一般是通过统计特征项在文本中出现的次数即词频法对权重进行确定。不同部分反应的主题也不尽相同。需要重新计算特征项的权重。最后，要通过相关度的计算确定主体文本，并由系统对结果进行检测，主要包括对采集结果的分析以及对错误信息采集原因的分析，进而发现系统的不足，及时的改进信息采集的精确度和准确性，为满足用户对信息的需求奠定坚实的基础。

对智能化的信息采集系统的展望

任何系统都存在一定的缺陷，智能化信息采集系统也不例外，首先，系统的主体文本还需要不断改进，主要是因为在一些网页中，主体文本的位置不确定，难以实现对主体文本的有效提取，因此需要加强对算法的研究，提高其适用性。其次，在对文本进行识别时，利用训练集分词的结果对特征项和权重进行统计，系统测试显示了相关度的统计结果，还需要对权重和特征项的选择优化，调整训练集的数量，并将相关度明确的显示在网页中，方便用户对信息相关度的了解以，进而实现对信息的有效利用。结束语在信息技术不断发展的今天，智能化信息采集系统发挥了重要的作用，提高了用户搜索信息的效率和准确度，为方便用户对信息的查询提供有力的技术支持和保证。但是其通用性不够强，在以后的工作中，可以根据科研人员的实际需要开发不同的版本，适应不同的采集需求。

作者：郑凯津单位：天津市信息中心

地理信息系统的基本特征篇5

信息化框架下的建筑施工项目精细化管理的基本原理就是通过项目管理信息化系统，构建项目精细化管理六大工程相互的信息化逻辑，将之整合到统一的信息化管理平台。

实施项目精细化管理要求对项目管理进一步细致分工，管理过程中的信息传递和处理变得更为复杂，对项目一线生产经营的各类资料数据的及时性、准确性、完整性和流畅性都有很高的要求，而传统的人工报表式信息管理难以匹配项目精细化管理实施的要求，必须提升信息化综合水平，使之与企业发展和管控要求相匹配。

信息化框架下的建筑施工项目精细化管理的设计

管理的本质是管理信息的传递，管理流程上的每个环节相对其管理的上下游都是独立的管理信息输入和输出端口，管理信息通过“端口”传递的路径构成管理的内在逻辑并连续起来形成管理信息传递闭环，这个闭环循环的越有效，管理也就越有效，管理目的实现的就越好。信息化框架下的建筑施工项目精细化管理的基本原理就是通过项目管理信息化系统，构建项目精细化管理六大工程相互的信息化逻辑，将之整合到统一的信息化管理平台。主要包括：一个信息化核心处理模块，即项目管理信息系统；四个信息管理循环，即项目管理规划管理信息循环、连续审计管理信息循环、绩效考核管理信息循环和内部定额管理信息循环；一个信息管理终端，即项目管理模式信息管理终端。因此，信息化框架下的建筑施工项目精细化管理也称为“141”信息化模型。

信息化核心处理模块——项目管理信息系统。项目管理信息系统是信息化建设的核心数据处理模块，它集成了施工项目管理的主要流程并按照管理要素划分为进度、质量、安全、物资、设备、技术、合同、资料、成本、收入l0个功能区域，各个功能区之间按照管理数据信息的流程相互建立关联逻辑，统一数据交通与共享。它的基本功能有三个，一是数据库功能，各个功能区是相互独立的输入端口，项目管理过程中发生的所有管理信息数据都分门别类地输入并保存在相对应的功能区域内，形成项目管理的基本数据库：二是数据交通功能，各个功能区是相互关联的，可以随时根据信息流向与来源逻辑调用其他功能区的相关数据进行管理分析、控制和输出；三是信息管理流程整合功能，以项目精细化管理各个关键管理环节的信息输入输出为切入点，以项目管理信息系统为平台形成信息管理循环，建立统一的项目精细化管理系统。

信息管理循环。信息管理循环反映了项目精细化管理各关键管理环节之间的信息管理逻辑，是“141”信息化建设的主要管理应用，包括项目管理规划、连续审计、绩效考核与内部定额四个项目精细化管理的关键管理环节。

项目管理规划信息管理循环。项目管理规划信息管理循环包括四个主要的输入与输出，管理信息循环模式为管理——分解——控制——优化，项目管理模式决定了项目管理规划中工程管理规划和商务实施规划的基本内涵，输入的信息特征为“管理”；根据项目管理规划进一步制定具体的实施计划，并按照管理要素分别录入到项目管理信息系统的相关功能区域内，输入的信息特征为“分解”；管理过程中发生的管理信息随时调出与计划进行对比，对滞后的情况进行预警，采取相应管理措施或在必要时调整计划，输出的信息特征为“控制”i经过反复实施控制，计划不断得到修正达到最优，也为项目管理模式的完善提供了实证，输出的信息特征为“优化”。

连续审计信息管理循环。连续审计信息管理循环包括四个主要的输入与输出，管理信息循环模式为计划——检查——判断—优化，项目管理模式为实施项目连续审计提供了基本的审计节点与内容框架，输入的信息特征为“计划”；审计实施即对管理过程发生的信息进行核对，输入的信息特征为“检查”；项目管理信息系统提供过程信息及分析，以识别管理优劣，输出的信息特征为“判断”；依据审计结果提出整改建议并实施整改，不断完善项目管理模式，输出的信息特征为“优化”。

绩效考核信息管理循环。绩效考核信息管理循环包括四个主要的输入与输出，管理信息循环模式为激励——验证——评价——优化，项目管理模式为制定项目管理目标责任书提供了基本激励指标框架，输入的信息特征为“激励”；按照考核节点，通过项目管理信息系统提供的管理信息第三方验证，进行管理结果验证，输入的信息特征为“验证”；根据验证的结果要进行考核节点的管理评价，输出的信息特征为“评价”；通过激励效果进一步发现激励机制的优势与不足，从而不断完善项目管理模式，输出的信息特征为“优化”。

内部定额信息管理循环。内部定额信息管理循环包括四个主要的输入与输出，管理信息循环模式为支持——标准——对比——优化，项目管理模式对实际工效具的测定具有一定的影响，为企业内部定额的制定提供了管理支持作用，输入的信息特征为“支持”；内部定额是工程量单和直接成本的标准依据，通过项目信息管理系统实施标准成本计划与控制，输入信息特征为“标准”；管理过程中发生的实际直接成本不断与标准成本进行对比并预警，采取相关管理措施使成本严格控制在标准成本范围内，输出信息特征为“对比”；经过不断的实践对比加强内部定额的合理性，提高成本控制水平，进而完善项目管理模式，输出的信息特征为“优化”。

信息管理终端——项目管理模式。项目管理模式是项目管理精细化的载体，项目精细化管理的关键管理环节的输入，追根溯源都来自于项目管理模式不断优化的要求，并以最终输出的方式完成优化过程。在管理实践中通过不断重复管理信息循环，实现项目管理资源的优化配置，提升项目管理水平。因此，项目管理模式就成为“141”信息化建设初始输入和最终输出的信息管理终端。

信息化框架下的建筑施工项目精细化管理的实施

为全面落实项目精细化管理，青建决定对信息化建设实施重点突破，提出了一年内达到项目精细化管理应用基本条件的信息化建设目标，然后逐步展开延伸，最终实现系统协同集成与信息资源整合和综合应用。为此，青建集团设立了信息中心作为信息化建设的统筹管理部门，并成立跨部门领导小组，整合内外部的业务、技术专家资源组成实施团队，制定了实施总计划及资源调配规划，并按照“总体规划，分步实施”的原则，用一年的时间基本实现了项目精细化管理的信息化应用。

业务流程再造。需求调研。为摸清建筑施工项目管理现状与信息化框架的匹配状况，青建组织了以“突出业务、专家咨询、技术支持”为特征的项目管理信息化的专题调研，充分整合协同内外部资源，调研分三个组，一是由青建各管理层级的建筑施工项目管理业务骨干组成，充分研讨项目精细化管理的管理需求；二是由外部管理咨询专家组成，从专业化的项目管理流程角度对需求进行整合；三是由信息中心为主的信息化技术支持团队组成，负责符合管理需求的信息化框架的技术支持。

构建“全项目管理信息链”。经过调研发现，既有的项目管理制度在关键管理环节的界定上存在一些问题，如某些管理流程与实际脱节，造成管理信息需求不明。此外，与一般的产品管理不同，项目管理的管理要素始终处于一个变化的过程，随着项目进度的展开不停地发生变化。针对这一情况，青建全面梳理了项目管理流程和关键管理环节，根据每个管理环节上的管理信息输入和输出的需求重新定义包括进度、质量、安全、现场、成本、组织等项目管理全部环节的100多项流程，形成了完整的项目管理信息链，并从流程上理清了项目管理精细化各关键管理环节对项目管理信息的需求，在此基础之上，进一步将项目管理信息需求分解为进度、质量、安全、物资、设备、技术、合同、资料、成本、收入等信息化功能区域。

项目管理流程执行的标准化。在完成了“管理流程化”，明确管理流程和管理信息需求的基础上，青建进一步实施了“流程表单化，表单信息化”，对项目管理和项目精细化管理两个层次的管理信息流程进一步简化，以管理信息需求为切入点形成标准化的管理流程电子表单，再将所有表单嵌入项目管理信息系统，大幅度提高项目管理流程执行的标准化程度。

管理信息数据的标准化。建立标准管理信息数据源。由于四级管理体系（总公司——子集团——分公司——项目部）以及项目管理所涉管理职能的复杂性导致了在传统的信息管理报表模式下，难以保持数据清晰的来源和统一的信息输入口径。由于各个层级和职能的管理角度、需求不同，各自形成的报表数据相互并不匹配，甚至很难辨别数据的来源，无法保证数据的准确性、真实性、及时性和可靠性。针对以上情况，青建汇总了来自各个管理层级、各个管理职能的管理报表和管理信息需求，本着“去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里”的原则，对每个数据信息进行追根溯源，剥去数据加工的痕迹，找出原始数据及其来源，形成管理信息的标准数据源，并严肃数据源的唯一性。在此基础上，将标准数据源的输入匹配到项目管理信息系统对应的各功能区域内，统一数据信息输入的口径。

建立管理信息的标准数据逻辑。在标准数据源的基础上，对项目精细化管理流程的关键管理环节上的各管理层级输入——输出、输出——输入需求的管理信息进行算法分析，分解出所需的标准数据源，再根据管理信息内在需求的运算逻辑匹配备数据源的逻辑联系，真正从管理信息的内在需求统一了数据信息的输出标准和口径。

项目管理信息系统的研发。自主研发软件系统。信息化框架下的建筑施工项目精细化管理的核心信息化处理模块——项目管理信息系统是青建在积累了多年使用成品软件的经验基础上，转变了信息系统开发及服务的方式，由与成品软件服务商合作，转为根据自身管理需求自主开发而成，包括系统的基本处理流程、系统的组织结构、模块划分、功能分配、接口设计、运行设计、数据结构设计和出错处理设计等完全依赖自身的信息化技术团队。

在开发过程中，业务骨干与研发团队一起，逐项需求、逐个流程进行讨论及最终确认，并在完成任意一个相对独立的需求构思、研发初步完成或需求试用三个关键节点，都须与同一业务的多个骨干进行沟通确认，进行反复测试，并提出修改及定版意见。

在系统研发的同时，设立系统专门的需求讨论论坛，该论坛向全体员工开放，设立单独的奖项，从精神及物质上奖励提出合理需求及积极参与系统测试的员工，同时，该论坛在后续版本升级及使用过程中系统的修订等方面也起到了巨大的作用。

建立项目精细化管理的信息化平台。在流程再造和数据标准化的基础上，项目管理信息系统通过信息化技术对项目精细化管理信息流程及其内在的数据输入、输出逻辑关系进行信息化功能区域的匹配，完全实现了基于项目精细化管理需求的数据信息自动抓取与汇总分析，在此基础上形成了项目精细化管理的信息化平台，整合了信息化框架下建筑施工项目精细化管理的四个信息管理循环，覆盖到项目精细化管理的全过程。

单机版的研发。青建在海外、埠外的建筑施工项目较多存在网络无法覆盖或网络状况差的情况，使用网络版项目管理系统比较困难，为保障项目精细化管理系统数据的完整性、数据源的唯一性、数据提报及风险掌控的及时性等管控要求，实施单机版的研发。

单机版的开发是以网络版中项目部部分的功能需求及技术为依据，增加了数据加密及导出锁死（防止篡改数据）等功能，实施范围为网络状况不好及网络无法覆盖的项目部。对网络状况不好的项目部，通过单机版及服务器间增加的具有断点续传、增量传输等功能的隧道技术，保证其数据在网络好的时段上传至服务器，实现数据的自动匹配及同步；对无网络的项目部，要求必须每天在特定时间从项目管理单机版中导出数据，至可以上网的地方上传至服务器，实现数据的自动匹配及同步。

项目视频监控指挥系统。为加强施工项目现场管理，在项目管理信息系统的基础上进一步开发了项目视频监控指挥系统，包括视频监控系统和视频会议系统。

视频监控系统主要有两部分组成，一是视频监控大屏幕，是由16块液晶屏拼接建设而成，放置在青建总部监控指挥大厅，作为青建所有项目部监控指挥的中心；二是各项目部安装设置的摄像机，是视频源。视频会议系统是远程项目指挥、工程技术会审、施工难点讨论等的工具。

监控指挥系统是青建召开生产管理会议的核心系统，由经验丰富的业务人员按照青建的施工现场操作规范，实时查看各个项目部的视频影像，找出项目现场操作、物料摆放、进度滞后、质量安全隐患等违规内容，实时截图，通过业务流程提交给相关业务部门，规范各项目部的现场生产。

通过应用项目视频监控指挥系统，进一步规范了项目施工行为，防控了质量、安全风险，直观的监控项目形象进度，有效地实现了项目远程指挥及监察，提升了项目外在标准化管理。信息化框架下的项目精细化管理的应用

青建目前在国内十几个省市、国外十几个国家及地区拥有数百个项目，培训推广的难度非常大，针对此种情况，青建确定了“先‘点’后‘线’、由‘线’及‘面’，先国内后国外，整体推进”的推广原则。

试“点”推进。为了保证系统的有效性、适用性，青建首先在各种不同类型的项目管理模式中各选定1个项目进行试点。这样既能够检验系统的适用性，又能通过试点项目发现问题，还能验证系统是否能够满足不同项目管理模式的要求，论证新发现的需求是否具有共性及管理意义等。

以点带“线”。不同管理模式的项目部试点成功后，由各试点项目向分公司、子集团及集团总部发起流程、提交数据等，在此期间需确定；研发的系统是否能够满足集团化的管控要求，数据权限及逻辑关系有无问题，各级管理层级界面是否需要调整，数据显示的频率是否受控等。

以线促“面”。由各试点项目部所在的“线”向各自相同的项目管理模式的其他“线”复制扩散，并最终形成国内外各类项目管理模式的推广应用的“面”，同时持续查找不足，论证及系统协调解决问题。

项目信息管理系统的开发和应用，为提升项目管理精细化水平、提高项目效益和管理效率，起到了积极的作用，使各级管理者感受到信息化管理思维和技术为企业所创造的价值。

地理信息系统的基本特征篇6

在现代管理科学中，系统、信息、控制三方面，都是以其本身所突出的应用科学定量方法成为研究对象的。它们之间相互作用，相互依存，具有密不可分的内在关联。虽然从理论上它们可以自成体系，而且都具有在各自独立的学科中一般适用的普遍意义，实质上，它们是对同一整体从不同的角度所提出的认识、研究和解决问题的方法，并且都是以系统的观点和方法为基础的。所谓“控制”是从系统运营动态管理与调节方面研究系统运行规律的;“信息”则是通过信息实现对系统的运营进行反映并为有效地控制与调节提供依据。系统的目的在于有效地控制，控制的基础是准确的信息，信息的生成又是系统的特征，三者之间密切相关，互为条件。

只有将三方面有机地结合起来共同运用，才能实现在现代管理中的综合效应。现代会计管理本身就是典型的定量管理，无论从其组织结构还是运营过程，都不难看出作为一项系统工程，会计管理要通过财会人员、信息载体、处理手段、方法、相关环节和程序等对数据进行收集、确认、加工、传输、存储、报告以及废弃等处理活动，利用信息、信息反馈和谐调措施对资金、成本、利润、价格、货款、税收等进行控制，通过控制使生产要素与资金达到合理安排和利用，以实现整体预期的目的。会计的全部过程充分体现着其特有的系统机制，其本身具有现代管理科学所定义的基本要素和特征。因而引用系统理论、信息管理科学和在此前提下的控制方法研究，并以此对会计工作进行组织和实施，是会计向现代化管理迈进的必然趋势。

一、会计管理中的系统论机制在现代管理理论的定义中，系统是由两个以上相互作用，相互依存的要素按一定的规律组成，有着特定目标的统一整体。这一整体具有不同于各组成部分的新的特定功能。就其整体而言，它具有五项基本特征，即:集合性、相关性、适应性、最优性和有序性。复杂的系统可以按不同层次划分子系统，子系统不但完全具备系统特征，而且可以独立运行。集合性:健全的会计管理，应体现为完善的信息系统管理，其本身也必然具备系统管理全部基本特征。会计以信息为依据，利用预测、决策确立财务总体目标。为实现总体目标，通过编制计划进行组织和实施，并对过程进行控制。如此体现了系统的集合性是由其中各部分所形成的整体性，而且其整体大于各部分总和的系统特征。相关性:会计工作各环节，各部分为完成总体目标，相互联系相互制约，形成会计信息系统有机的整体。系统的相关《现代会计》2003年第6期性是指系统中各部分之间，各部分与整体之间相互联系、相互制约的关系。会计信息系统根据不同的经营特点和管理要求，可划分为不同的子系统，各子系统之间密切相关，为完成总体目标各自发挥自身作用。超级秘书网

适应性:会计是一种社会行为，其自身特点决定了会计信息系统必须加强与外部的联系，并适应外部的影响。最优性:会讨一工作伴随会计主体的资金周转连续进行，在对资金运动的不断记录、监督和控制过程中，同时也对自身能力和有效性不断进行调整和修正，如对信息载体、操作手段，甚至观念及方法的改进，使系统的运营达到最佳状态，以便取得经营的最优效果。如此也应实现着最优控制和管理系统优化的特定功能。有序性:作为系统管理过程，会计工作在其组织的结构层次和时间动态方面必须有序。对此，会计系统的性质已决定了其自身运行的有序性，资金是贯穿整个系统运营过程的主要对象，从货币资金的系统输人，直至货币的收回，周而复始地不断运行，其中包括资金的投入、运用、流通、耗费和增值等体现着资金运动的系统属性。全部过程都是遵循生产经营规律按步骤有序地完成的。会计的核算和控制过程也是遵循与之相应的理财规律按步骤有序地完成的。

二、会计管理中的信息论机制信息是对事物现象加工后的反映，是对数据中所包含意义的解释。任何管理过程都必然是一种信息过程，没有信息的收集、整理和利用就不可能有有效的管理活动。信息对系统的经济管理活动尤其具有决定作用。一个系统有目的的运行，就必须实施正确的组织、控制和谐调，这些工作都是以信息为基础的。尤其在子系统之间、子系统与整体之间、整体与外部之间，信息的接收、传递和反馈作为系统的基本功能和特征是不可缺少的。工业企业生产经营活动贯穿着两种流动，一是生产资料、劳动资料及财力组成的物质流;一是记录和反映物质流动的信息流。在会计管理中，两者相互对映，相辅相成。物质流是信息流的基础;信息流是物质的向导。物质流只有在信息流引导下才能通畅，物质流通畅才能达到经营目的。会计系统是信息系统，财会部门是信息流的中枢部门。