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大數據自動分析與數據挖掘探討的論文

時間:2021-04-25 16:00:56 論文 我要投稿

大數據自動分析與數據挖掘探討的論文

  近些年來,信息科技和網絡的通信技術已經得到了飛速的發展,并且全國的信息基礎設施也得到了完善,在全球的數據已經呈現出了極速增長的模式狀態。在此種情況下,傳統的數據處理方式已經滿足不了現代化的處理需求,因此需要利用大數據的自動分析和數據挖掘來實現對數據的有效分享和利用。大數據科學已經成為了一個橫跨信息科學、社會科學以及網絡科學的新型交叉學科,受到了學術界的廣泛關注。

大數據自動分析與數據挖掘探討的論文

  一、遙感大數據的概述以及特征

  在現代社會當中,遙感大數據已經成為了大數據的重要代表,成為了科學研究方面的重點研究方面,但是在現階段當中還需要對其科學理論和方式進行不斷的深入研究。遙感大數據具有大數據的特征,并且也具有自身獨特的特征。在外部特征方面,首先具有海量的特征。遙感大數據的數據具有海量的特點,并且對著遙感技術的不斷發展,在現階段當中的高分辨率和高動態的新型衛星傳感器在單位時間之內可以捕獲到更多的數據量;其次還具有數據異構的特點,也就是說在數據生產過程當中所依賴到的業務系統之間會呈現出的不同狀態,都需要由不同的數據中心來進行提供的,并且在邏輯結構或者組織方式上也呈現出了不同的特點;另外,還具有數據多源的特點,集中體現在數據的來源和捕獲信息的手段方面,是可以擁有多種獲取形式的,包括全球的觀察網絡點接收到的實時信息,以及民眾手中的用戶端的個性化信息。在內部特征方面,首先具有高維度性的特點,遙感大數據的數據類型呈現出了多樣化的特點,因此數據當中的維度也變得越來越高,集中體現在了空間維度、時間維度以及光譜維度等。其次還具有多尺度性的特點,成為了遙感大數據的重要特點,也就是說在進行數據的獲取過程當中,可以根據不同的遙感技術和相對應的技術水平,來進行有效的劃分,在空間和時間上呈現出多尺度的特點。另外,還具有非平穩性的特點,由于遙感大數據廣泛的獲取方式和物理意義,在信息理論的角度上來說,就屬于典型的非平穩信號,呈現出分布參數或者規律隨時發生變化的特點。

  二、遙感大數據的自動分析和數據挖掘

  2.1自動分析。首先,需要對遙感大數據的表達進行了解,在這個過程當中需要抽取多元化的特征來進行表示,從而建立起遙感大數據的目標一體化,在研究過程當中主要包括對遙感大數據的`多元離散特征的有效提取,形成在不同的傳感器當中的提取方式和方法。還要對若干大數據的多元特征進行歸一化的表達,從而提升對大數據的處理能力和處理效率。其次就需要對遙感大數據進行相關的檢索,在檢索過程當中,需要利用網絡化和集成化的方式進行檢索,制定出基礎設施的計劃,提升對其數據的訪問和檢索效率。并且針對海量的遙感大數據來會說,需要檢索出符合用戶需求和感興趣的內容和數據,就需要對數據內容進行比對,從而判斷出用戶所需要的內容,從大量的數據當中進行快速的檢索到目標。在檢索的過程當中,發展知識驅動的遙感大數據的檢索方式是最有效的方式之一,可以分為場景檢索服務、多源海量復雜場景數據的智能檢索以及信息數據的檢索等。另外,就是對遙感大數據的理解的,通過遙感大數據的科學,可以實現數據向知識的有效轉變,在這個過程當中就需要根據遙感大數據本身的特征和數據檢索的方式來對數據內容實現有效的提取。最后就是遙感大數據云的技術,可以將各種方式的遙感信息資源進行有效的整合,建立起遙感云服務的相關新型業務應用和服務模式,可以將在天空當中的傳感器所捕捉到的信息通過軟件的計算和整合來實現數據資源的有效存儲和處理,從而使得用戶可以在很快的時間之內獲取到有效的服務。

  2.2數據挖掘。首先需要對遙感大數據的數據挖掘過程進行了解,包括數據的獲取、存儲以及處理和整合等,在整個過程當中都具有大數據的特點。在進行捕獲數據的過程當中可以從各種不同的傳感器當中進行獲取,然后對數據進行采樣和過濾,之后就可以對采集到的數據進行處理和分析,最后將其數據用可視化的模式進行顯示,方便了客戶的使用和利用。其次,就是遙感大數據和廣義的遙感大數據的綜合挖掘的過程,利用此種方式,一方面可以與其他的數據方式形成良好的互補關系,另外一方面也可以對其數據當中的變化規律以及其他信息進行更好的挖掘和采集。在廣義的遙感時空大數據當中,存儲的費用是相當昂貴的,并且在數據的分析能力方面也存在嚴重不足的現象,因此在現代社會的智慧城市的建設過程當中發揮不了其巨大的作用,因此需要利用其他自動化的數據智能處理和挖掘的方式來對其空間地理分布的數據進行全新的挖掘和過濾。在時空分布的視頻數據挖掘過程當中,在對智能數據進行處理和信息提取的同時,還要通過時空當中所分布的視頻數據進行自動化的區分,來有效的區分正常和非正常的狀態。在對時空數據的挖掘過程當中,主要可以從時空數據當中進行提取出隱藏的有用的信息知識,利用各種綜合性的方式和方法,比如統計法、聚類法、歸納法以及云理論等。在遙感大數據的挖掘應用方面,可以適用于地球各種尺度和方位的變化,還可以在很大程度上對未知的信息進行良好的篩選和挖掘,推動國家的科學技術的發展,實現社會的可持續化發展。

  綜上所述,在不斷的發展過程當中,我國的遙感數據的種類和數量將呈現出飛速增長的模式,在很多方面以及領域當中已經開展了遙感大數據的研究工作。值得注意的是,現階段當中需要將遙感大數據的理論知識進行實踐化的轉變,從而實現遙感大數據的自動分析和數據挖掘功能,推動科學信息的不斷進步。

  參考文獻

  [1]宋維靜,劉鵬,王力哲,等.遙感大數據的智能處理:現狀與挑戰[J].工程研究-跨學科視野中的工程,2014,(3):259-265.

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